干擾信號(hào)強(qiáng)度補(bǔ)償?shù)膫鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)干擾源定位

王 勝, 袁少卿

(天津大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，天津 300072)

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干擾信號(hào)強(qiáng)度補(bǔ)償?shù)膫鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)干擾源定位

王 勝, 袁少卿

(天津大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，天津 300072)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，攻擊者通過部署干擾源發(fā)出干擾射頻實(shí)現(xiàn)破壞網(wǎng)絡(luò)正常通信的目的。獲知干擾源的位置信息，清除干擾攻擊的影響是保證網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行的關(guān)鍵。針對(duì)干擾源定位問題，提出基于干擾信號(hào)強(qiáng)度補(bǔ)償?shù)膫鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)干擾源定位算法，利用邊界節(jié)點(diǎn)接收干擾信號(hào)強(qiáng)度的差異對(duì)預(yù)估干擾區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)償。不需要節(jié)點(diǎn)裝備額外硬件，利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化即可實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾源的精確定位。仿真結(jié)果表明:在不同網(wǎng)絡(luò)條件能夠?qū)崿F(xiàn)較高的定位精確度，具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 干擾攻擊； 安全定位

0 引 言

隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究的深入和應(yīng)用的推廣，網(wǎng)絡(luò)的安全問題尤其是物理干擾問題越來越引起關(guān)注。攻擊者可以對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)通信頻段進(jìn)行偵聽，通過占用網(wǎng)絡(luò)信道阻斷信息傳送。在物理層上，采用直接序列擴(kuò)頻(direct sequence spread spectrum,DSSS)[1]和跳頻序列擴(kuò)頻(frequency hopping spread spectrum,FHSS)[2]來減輕干擾攻擊對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)的影響。但無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在頻寬、能耗以及計(jì)算能力上存在限制，復(fù)雜的物理層措施對(duì)于網(wǎng)絡(luò)決策不能適用，針對(duì)干擾需要特殊的防御方法[3]。

在干擾源定位領(lǐng)域，Pelechrinis K[4]提出了利用梯度下降搜索算法，利用干擾產(chǎn)生的梯度變化對(duì)干擾源進(jìn)行定位。Liu H[5]提出了利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的改變來進(jìn)行定位，引入虛擬力概念，引導(dǎo)預(yù)估的干擾源位置隨著迭代接近真實(shí)干擾源位置。Liu H[6]實(shí)現(xiàn)了利用干擾造成的節(jié)點(diǎn)收聽半徑的變化來進(jìn)行干擾源定位，選取虛擬誤差標(biāo)準(zhǔn)對(duì)每次定位的結(jié)果進(jìn)行測(cè)試。這些算法都采用了迭代方式來進(jìn)行，提高了定位的準(zhǔn)確性但增大了算法復(fù)雜度，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的可靠性有一定依賴。

本文提出了利用干擾信號(hào)強(qiáng)度補(bǔ)償?shù)母蓴_源定位算法?，F(xiàn)有的幾何定位算法僅僅依靠邊界節(jié)點(diǎn)來進(jìn)行定位，實(shí)際上，邊界節(jié)點(diǎn)并不一定位于干擾區(qū)域的邊界，這就造成對(duì)干擾區(qū)域預(yù)估的偏差。在利用干擾信號(hào)強(qiáng)度補(bǔ)償?shù)膫鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)干擾源定位算法中，邊界節(jié)點(diǎn)接收到的干擾信號(hào)強(qiáng)度被引入到定位中來。根據(jù)邊界節(jié)點(diǎn)干擾信號(hào)強(qiáng)度對(duì)干擾區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)償，使預(yù)估的干擾區(qū)域更加接近真實(shí)的干擾區(qū)域。

1 系統(tǒng)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

本文考慮單個(gè)干擾源的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)干擾源定位問題，對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型做如下設(shè)定:1)節(jié)點(diǎn)靜止:網(wǎng)絡(luò)部署完成后，節(jié)點(diǎn)的位置保持不變;2)節(jié)點(diǎn)位置已知:節(jié)點(diǎn)能夠獲知自身的位置信息;3)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí):節(jié)點(diǎn)可以獲得接收信號(hào)的功率，并將該功率作為網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行傳輸。

在無線信號(hào)傳播時(shí)，由于路徑損耗的存在，信號(hào)強(qiáng)度會(huì)有衰減，且與信號(hào)傳播距離有一定的函數(shù)關(guān)系。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)通信信號(hào)衰減，采用對(duì)數(shù)衰減模型。

1.2 干擾攻擊模型

干擾源持續(xù)發(fā)射大功率干擾信號(hào)干擾網(wǎng)絡(luò)，位置接近干擾源的傳感器節(jié)點(diǎn)受干擾嚴(yán)重，無法進(jìn)行通信，造成網(wǎng)絡(luò)黑洞；離干擾源位置較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)受干擾較弱，節(jié)點(diǎn)可以維持部分網(wǎng)絡(luò)連接；未受到干擾的節(jié)點(diǎn)，通信功能不受影響?；诖?，依據(jù)節(jié)點(diǎn)受干擾的情況，按圖1以信噪比[7](signal-to-noise-ratio,SNR)來對(duì)節(jié)點(diǎn)做如下劃分。

邊界節(jié)點(diǎn)Nb：邊界節(jié)點(diǎn)受到干擾信號(hào)影響較小，可以維持部分網(wǎng)絡(luò)連接，節(jié)點(diǎn)的鄰居列表中減少一部分受干擾節(jié)點(diǎn)，位于干擾源的最大干擾范圍處。Nb={nb|?i∈n,SNRiu>γ0;?j∈n,SNRju>γ0}。

圖1 干擾攻擊模型Fig 1 Jamming attack model

2 干擾信號(hào)強(qiáng)度補(bǔ)償干擾源定位算法

考慮到傳感器節(jié)點(diǎn)的廣播特性，在網(wǎng)絡(luò)中對(duì)干擾源進(jìn)行定位并不簡(jiǎn)單。首先，干擾源干擾范圍較大，不配合定位工作；其次，部分定位算法需要節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)備獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，而干擾阻斷了干擾源附近的數(shù)據(jù)通信。針對(duì)上述問題，干擾源附近的節(jié)點(diǎn)無法用于定位，干擾源位置的確定需要利用其它節(jié)點(diǎn)。

2.1 干擾信號(hào)強(qiáng)度補(bǔ)償?shù)姆治?/p>

依據(jù)信號(hào)傳輸模型，節(jié)點(diǎn)1，2接收到的信號(hào)功率分別如式(1)、式(2)所示，則信號(hào)功率差如式(3)

P1=PJ+K-10ηlgdJ1

(1)

P2=PJ+K-10ηlgdJ2

(2)

(3)

式中 K為取決于天線特性的常量，η為路徑損耗指數(shù)。

考慮圖2幾何關(guān)系，式(3)可以轉(zhuǎn)換為

(4)

路徑損耗參數(shù)固定且η=2，對(duì)式(4)化簡(jiǎn)可得節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的虛擬距離Δl如式(5)

(5)

圖2 干擾源與邊界節(jié)點(diǎn)位置關(guān)系Fig 2 Positions relationship between jammer andboundary nodes

2.2 干擾源定位

由上節(jié)的分析可知，在節(jié)點(diǎn)位置信息已知的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)偵測(cè)到外界干擾之后，利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化確定邊界節(jié)點(diǎn)。通過邊界節(jié)點(diǎn)計(jì)算比較出距離最大的節(jié)點(diǎn)對(duì)，按照2.1節(jié)分析求解節(jié)點(diǎn)的補(bǔ)償距離，最后利用補(bǔ)償后的邊界節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)干擾源的定位，如圖3所示。

圖3 干擾源定位過程Fig 3 Localization process of jammer

3 仿真實(shí)驗(yàn)

為考察算法的性能，對(duì)提出的算法進(jìn)行仿真分析，并與CL[6]算法與CJ[8]算法進(jìn)行比較。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在100 m×100 m的正方形區(qū)域，分析網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度、干擾源位置對(duì)算法性能的影響。選擇干擾源估計(jì)位置與實(shí)際位置的絕對(duì)距離Δ作為定位誤差

(6)

3.1 節(jié)點(diǎn)密度的影響

為考察算法對(duì)節(jié)點(diǎn)密度的適應(yīng)性，本文通過改變隨機(jī)撒播的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的不同節(jié)點(diǎn)密度，選擇干擾半徑為30 m，區(qū)域內(nèi)隨機(jī)撒播50,100,150,200個(gè)節(jié)點(diǎn)的情況進(jìn)行了仿真分析。

定位結(jié)果如圖4所示。在較小的節(jié)點(diǎn)密度下，三種算法定位誤差波動(dòng)較大，隨著節(jié)點(diǎn)密度的增加，定位誤差波動(dòng)減小。CL與CJ算法的定位誤差受節(jié)點(diǎn)的分布均勻性的影響較大。節(jié)點(diǎn)密度較小時(shí)，定位誤差較大。隨著節(jié)點(diǎn)密度增加，節(jié)點(diǎn)的分布趨于均勻，節(jié)點(diǎn)分布隨機(jī)性對(duì)定位的影響減弱，使得定位準(zhǔn)確度上升，定位誤差波動(dòng)減小。利用干擾強(qiáng)度補(bǔ)償?shù)亩ㄎ?GJL)算法考慮了節(jié)點(diǎn)的非對(duì)稱問題，通過邊界節(jié)點(diǎn)的干擾信號(hào)強(qiáng)度補(bǔ)償，克服了節(jié)點(diǎn)分布隨機(jī)性造成的偏差，使得定位精度高，穩(wěn)定性強(qiáng)。

圖4 節(jié)點(diǎn)密度對(duì)定位的影響Fig 4 Influence of node density on localization

3.2 干擾區(qū)域位置對(duì)定位的影響

干擾攻擊對(duì)于傳感器網(wǎng)絡(luò)具有不可預(yù)測(cè)性，干擾源定位算法需要對(duì)干擾源位置具有一定的適應(yīng)性。仿真考察了干擾源分別位于網(wǎng)絡(luò)的邊界區(qū)域(I區(qū))、中心區(qū)域(II區(qū))角落區(qū)域(III區(qū))時(shí)定位算法的性能，如圖5。仿真中網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)部署100個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，干擾源的干擾半徑選擇30 m。

圖5 干擾區(qū)域的不同分布位置Fig 5 Different distribution localization of jamming region

定位結(jié)果如圖6，當(dāng)干擾源位于I,III區(qū)域時(shí)，邊界節(jié)點(diǎn)的分布不再是對(duì)稱的圓環(huán)，導(dǎo)致三種定位方法的誤差增加。質(zhì)心法CL直接利用邊界節(jié)點(diǎn)，考慮到邊緣區(qū)域邊界節(jié)點(diǎn)的分布不是完整的圓環(huán)形，邊緣之外不存在節(jié)點(diǎn)，使得定位結(jié)果偏向網(wǎng)絡(luò)區(qū)域內(nèi)部。CJ方法的最小覆蓋圓也受到了圓弧形邊界的影響，定位結(jié)果受邊界節(jié)點(diǎn)的分布影響，最小覆蓋圓圓心距離真實(shí)干擾源位置偏差較大，誤差較大。本文GJL算法考慮了邊界節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，重構(gòu)干擾區(qū)域時(shí)根據(jù)干擾強(qiáng)度差異對(duì)干擾邊界進(jìn)行了補(bǔ)償，使得覆蓋圓更為準(zhǔn)確，定位精度較高。

圖6 干擾區(qū)域不同分布位置對(duì)定位影響Fig 6 Influence of different distribution position of jamming region on localization

4 結(jié) 論

利用幾何方法中的最小覆蓋圓方法，考慮邊界節(jié)點(diǎn)受到的干擾強(qiáng)度差異對(duì)預(yù)估干擾區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)償。使得預(yù)估的干擾區(qū)域更加準(zhǔn)確，呈現(xiàn)出更精確的定位結(jié)果，在邊界節(jié)點(diǎn)不規(guī)則情況下能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的定位，穩(wěn)定性較好。采用幾何定位實(shí)現(xiàn)了比迭代算法更低的算法復(fù)雜度，同時(shí)考慮干擾強(qiáng)度進(jìn)行補(bǔ)償使得定位結(jié)果更加準(zhǔn)確。不同模型參數(shù)下定位的仿真結(jié)果證明了干擾信號(hào)強(qiáng)度補(bǔ)償算法的適用性。

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Wireless sensor networks jammer source localization based on jamming signal strength compensation

WANG Sheng, YUAN Shao-qing

(School of Electrical Engineering and Automation,Tianjin University,Tianjin 300072,China)

In wireless sensor networks(WSNs),jammers are distributed to emit interfere signals and block the network communication,which cause severe damage to the WSNs.Once jamming attack occurs,the most urgent work is to get the position information of the jammer.Localization of jammer is conducted by geometric covering methods.And a compensating measure utilizing power of jamming signal received by boundary nodes is composed to reduce the estimated error of the jamming area.Utilizing the network topology structure, the localization method can be conducted without additional hardware equipments.Simulation results show that higher localization precision under different network conditions can be achieved by this localization algorithm and has higher stability.

wireless sensor networks(WSNs); jamming attack; safety localization

10.13873/J.1000—9787(2016)12—0060—03

2016—01—24

TP 393

A

1000—9787(2016)12—0060—03

王 勝(1991-),男，河北滄州人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)閭鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)。