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    基于生成樹的WSN溯源數(shù)據(jù)壓縮方法

    2017-09-05 15:34:00毛健王昌達
    軟件導(dǎo)刊 2017年7期

    毛健+王昌達

    摘 要:在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中溯源數(shù)據(jù)(Provenance)記錄了一個數(shù)據(jù)從產(chǎn)生至被傳輸?shù)交荆˙S)途經(jīng)的所有節(jié)點以及在這些節(jié)點上對數(shù)據(jù)的操作。提出一種基于生成樹的溯源數(shù)據(jù)壓縮方法,其基本思想是在字典中存放WSN拓撲圖的生成樹并對其建立索引,在數(shù)據(jù)包傳輸過程中傳輸?shù)氖巧蓸涞乃饕皇峭暾纳蓸洹7抡鎸嶒灲Y(jié)果表明,在大規(guī)模稀疏WSN中采用該方法,溯源數(shù)據(jù)在文件大小和傳輸能耗等方面都優(yōu)于已知的其它溯源數(shù)據(jù)編碼技術(shù),而且該方法對線性溯源數(shù)據(jù)和聚合溯源數(shù)據(jù)采用完全相同的處理方式,算法實現(xiàn)簡單、一致性好。

    關(guān)鍵詞:生成樹;溯源數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)壓縮

    DOIDOI:10.11907/rjdk.171217

    中圖分類號:TP301

    文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-7800(2017)007-0014-04

    0 引言

    WSN由具有一定通信能力與數(shù)據(jù)處理能力的傳感器節(jié)點組成,是一種能夠根據(jù)環(huán)境自主完成指定任務(wù)的智能自治網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[1,2]。一般地,WSN節(jié)點的能量主要消耗在數(shù)據(jù)傳輸過程中,因此為了減少遠距離傳輸造成的能量消耗和信號衰減,WSN通常采用多跳的方式與BS通信[3],即通過相鄰節(jié)點的轉(zhuǎn)發(fā)將數(shù)據(jù)傳輸至BS。傳感器節(jié)點的多樣性也導(dǎo)致對采集數(shù)據(jù)的可信性評估極為困難[4]。在一些關(guān)鍵應(yīng)用中,如工業(yè)控制等領(lǐng)域,因為采用可信度低的數(shù)據(jù)決策而造成重大損失的已有先例[5]。一般地,在WSN中使用溯源數(shù)據(jù)[6]記錄數(shù)據(jù)從源節(jié)點至BS途經(jīng)的所有節(jié)點以及在這些節(jié)點上對數(shù)據(jù)的操作。溯源數(shù)據(jù)是在WSN中實施數(shù)據(jù)可信性評估的重要依據(jù)之一。

    最簡單的溯源數(shù)據(jù)模型是在數(shù)據(jù)包中逐次記錄數(shù)據(jù)傳輸途經(jīng)節(jié)點的ID,但這種溯源數(shù)據(jù)會隨著數(shù)據(jù)傳輸路徑的延長迅速膨脹,并最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)量過載問題。因此相繼提出了一些輕量級的溯源數(shù)據(jù)方法[7,8]。因為受信息熵極限的制約,輕量級的方法并未從根本上解決溯源數(shù)據(jù)隨數(shù)據(jù)傳輸路徑增長而快速膨脹的問題。

    鑒于此,本文提出一種基于生成樹編碼的溯源數(shù)據(jù)壓縮方法(Tree Based Provenance Encoding Scheme,TPE),TPE的應(yīng)用對象是大規(guī)模稀疏WSN。TPE的基本思想是在基于字典壓縮方法的基礎(chǔ)上,將編碼對象由字符串轉(zhuǎn)變?yōu)閃SN拓撲圖的生成樹并建立生成樹的字典,在溯源數(shù)據(jù)傳輸過程中傳輸?shù)氖巧蓸湓谧值渲械乃饕皇峭暾纳蓸??;赥inyOS的仿真實驗表明,在大規(guī)模稀疏WSN中,相較于其它已知的溯源數(shù)據(jù)編碼技術(shù),相同條件下采用本文TPE獲得的溯源數(shù)據(jù)編碼平均長度最短,因此在WSN中對能量和傳輸帶寬的節(jié)約效果顯著。本文主要貢獻在于:

    (1)針對大規(guī)模稀疏WSN,提出了一種基于其拓撲圖生成樹的溯源數(shù)據(jù)無損壓縮方法TPE,在已知的同類方法中,具有最高的平均壓縮比。

    (2)TPE對線性溯源數(shù)據(jù)和聚合溯源數(shù)據(jù),采用相同的編碼方法,算法的通用性、一致性好。

    (3)通過基于TinyOS的仿真實驗,實證了TPE的各項主要性能指標(biāo)。

    1 溯源數(shù)據(jù)模型

    在WSN中,節(jié)點按照功能可劃分為源節(jié)點、轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點和匯聚節(jié)點。其中:源節(jié)點采集數(shù)據(jù)并將其封裝在數(shù)據(jù)包中;轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點沿著趨向于BS的方向?qū)碜栽垂?jié)點的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)至相鄰節(jié)點;匯聚節(jié)點將來自不同路徑上的多個數(shù)據(jù)包整合成一個較大的數(shù)據(jù)包并發(fā)往BS。傳輸由若干個較小數(shù)據(jù)包整合而成的較大數(shù)據(jù)包比獨立傳輸這些較小的數(shù)據(jù)包更節(jié)省能量,因此WSN的傳輸協(xié)議大多支持匯聚操作。

    溯源數(shù)據(jù)有兩種基本類型:①線性溯源數(shù)據(jù),如圖1(a)所示,其中數(shù)據(jù)源節(jié)點n4產(chǎn)生數(shù)據(jù)包并通過轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點傳送至BS(節(jié)點n1),可用表示;②聚合溯源數(shù)據(jù),如圖1(b)所示,其中匯聚節(jié)點n3將從n4和n5接收的數(shù)據(jù)整合成一個較大的數(shù)據(jù)包后通過轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點傳送至BS,可表示為:<(((n6,n7),n4),(n8,n5)),n3,n2,n1>。其中,遞歸式表示樹,a表示根節(jié)點;b表示其左孩子節(jié)點;c表示除左孩子外的其他孩子節(jié)點,c可以為空,也可以是1個或多個節(jié)點。

    因為從樹的葉子節(jié)點到其根節(jié)點的路徑是唯一的,所以給定一棵生成樹以及其上的某個葉子節(jié)點,即可確定一個從該葉子節(jié)點到BS的線性溯源數(shù)據(jù);而給定一棵樹以及其上的多個葉子節(jié)點,即可確定一個從這些葉子節(jié)點到BS的聚合溯源數(shù)據(jù)。例如在圖1(b)的生成樹中,若數(shù)據(jù)源為n7,則線性溯源數(shù)據(jù)為;若數(shù)據(jù)源為n7與n8,則聚合溯源數(shù)據(jù)為:<((n7,n4),(n8,n5)),n3,n2,n1>。

    2 溯源數(shù)據(jù)編碼與解碼算法

    因為WSN中每個節(jié)點都存有完整的生成樹字典,所以溯源數(shù)據(jù)只需記錄:①某棵生成樹的索引(treeID);②數(shù)據(jù)傳輸所在當(dāng)前節(jié)點的ID (currentID);③一個或多個數(shù)據(jù)源節(jié)點的ID (sourcetID)。TPE方法中溯源數(shù)據(jù)的表示形式為:

    因為TPE的解碼只涉及對樹的查找操作,而編碼在每個數(shù)據(jù)包途經(jīng)的每個節(jié)點上均需要先解碼、再編碼,所以先討論TPE的解碼算法。

    2.1 解碼

    當(dāng)BS收到某數(shù)據(jù)源節(jié)點傳來的數(shù)據(jù)包時,先根據(jù)其攜帶的treeID在字典中查找對應(yīng)的生成樹,然后在找到的生成樹上根據(jù)sourcetID的位置即可求出數(shù)據(jù)傳輸?shù)穆窂剑磸膕ourcetID所在的葉子節(jié)點至樹的根節(jié)點(BS)所確定的唯一路徑。

    若溯源數(shù)據(jù)中只含有一個sourcetID,則解碼的結(jié)果是一個線性溯源數(shù)據(jù);若溯源數(shù)據(jù)中含有多個sourcetID,則解碼的結(jié)果是一個聚合溯源數(shù)據(jù)。溯源數(shù)據(jù)的解碼算法如下:

    Algorithm 1. Provenance Decoding

    Input:pk

    Output:A(P)

    A(P)=0

    I=pk .treeID

    FOR t=0;t≤m-1;t++

    IF in A(TI),a[pk .currentID,t] != 0

    pk .currentID.nextID( )=a[pk .currentID,t]

    END IF

    END FOR

    WHILE current node is not source node and receives a packet pk THEN

    IF pk .currentID.nextID( )=current node id THEN

    FOR all pk .sourceID

    traverse A(TI)

    front= pi .sourceID

    next= pi .sourceID.nextID( )

    WHILE pi .currentID != next

    in A(P),a[front,next]=1

    front=next,next=front.nextID( )

    END WHILE

    return A(P 1),A(P 2),…,A(P n)

    END FOR

    END IF

    A(P)=A(P 1)|| A(P 2)||…|| A(P n)

    END WHILE

    2.2 編碼

    (1)源節(jié)點處的編碼方法。當(dāng)源節(jié)點ni產(chǎn)生一個新的數(shù)據(jù)包時,其溯源數(shù)據(jù)的生成樹索引treeID為, sourceID和currentID的值都是ni。

    (2)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點處的編碼方法。當(dāng)ni為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點時,在轉(zhuǎn)發(fā)時溯源數(shù)據(jù)的sourceID不變,currentID更新為ni,然后根據(jù)以下方法更新treeID:設(shè)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點ni收到其上一跳節(jié)點傳遞的溯源數(shù)據(jù)Pj={treeID,nk,nj},根據(jù)Algorithm 2,首先計算出Pj從數(shù)據(jù)源nj到ni的當(dāng)前路徑,并通過字典找出所有包含當(dāng)前路徑的生成樹,具體方法是將表示當(dāng)前數(shù)據(jù)路徑的鄰接矩陣和字典中所有生成樹的矩陣A(T0),A(T1),…,A(Tk-1)依次作異或XOR運算,對于當(dāng)前路徑鄰接矩陣內(nèi)的非零元素位置,若XOR后得到的新矩陣A(TI)(0≤I≤k-1)中的對應(yīng)位置的元素都等于0,那么I即為滿足條件的生成樹索引,即轉(zhuǎn)發(fā)后的線性溯源數(shù)據(jù)為:pj'={I,ni,nj}。

    (3)匯聚節(jié)點處的編碼方法。當(dāng)匯聚節(jié)點nr先后接收到來自源節(jié)點ns和nt的溯源數(shù)據(jù)ps和pt后,首先通過匯聚得到新的數(shù)據(jù)包及其上的溯源數(shù)據(jù)pr';然后在nr上執(zhí)行Algorithm 1分別求出從ns和nt至當(dāng)前節(jié)點nr的路徑,并通過生成樹字典找出同時包含以上2條路徑的生成樹的索引,記為treeID';最后將currentID更新為nr,將ns和nt作為新的sourceID。即經(jīng)過匯聚節(jié)點的溯源數(shù)據(jù)為:pr'={treeID',nr,ns,nt}。

    Algorithm 2. Provenance Encoding

    Input:pi,pj

    Output:pk′

    IF current node is source node THEN

    FOR any Provenance

    sourceID=source node id=currentID

    treeID =

    END FOR

    END IF

    ELSE IF a simple node nk receives pi THEN

    Pi′ .currentID= current node id

    Pi′ .treeID is tree′s index which includes current path

    current path is decoded using Algorithm 2

    END IF

    IF an aggregated node nk receives pi and pj THEN

    package′s path is decoded using Algorithm 2

    pi′s path=A(P 1), pj′s path=A(P 2)

    pk′s path=A(P 1)|| A(P 2)

    pk′ .treeID is tree′s index which includes pk′s path

    pk′ .currentID=k

    pk′.sourceID=i,j

    END IF

    3 仿真實驗

    仿真在Linux環(huán)境下使用TinyOS 2.1.2進行,共采用編號0~99的100個節(jié)點,WSN的跳數(shù)在2~10之間,其中編號為0的節(jié)點是BS,其它節(jié)點被隨機地選為數(shù)據(jù)源節(jié)點或轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。數(shù)據(jù)采集的周期為2秒。

    將TPE的主要性能與以下3種常見的溯源數(shù)據(jù)編碼方法作對比。

    (1)Bloom filter based provenance scheme (BFP) [7] :在該方法中,溯源數(shù)據(jù)表示形式為pd=vd,v1,v2,v3,其中v1、v2和v3分別表示源節(jié)點vd發(fā)出的數(shù)據(jù)在傳輸過程中所經(jīng)過的節(jié)點。溯源數(shù)據(jù)的存儲采用布隆過濾器格式隨數(shù)據(jù)包一同傳輸。若節(jié)點vd的ID用vidi表示,則其計算公式如下:

    其中,seq表示數(shù)據(jù)包序列號,E是基于AES的分塊加密函數(shù)。

    (2)Generic secure provenance scheme (SPS) [9] :在該方法中,溯源數(shù)據(jù)表示形式為pi=ni,hash(Di),Ci,其中hash(Di)表示數(shù)據(jù)Di的哈希值,Ci包含了由計算公式Sign(hash(ni,hash(Di)|| Ci-1))求得的一個帶有簽名的完整性校驗和。

    (3)MAC based provenance scheme (MP) [10] :該方法溯源數(shù)據(jù)中記錄的是數(shù)據(jù)包途經(jīng)節(jié)點的ID以及為了確保數(shù)據(jù)完整性而根據(jù)節(jié)點ID計算出的消息驗證碼CBC-MAC。

    3.1 性能指標(biāo)

    本文使用如下性能指標(biāo)分析TPE壓縮方法:

    溯源數(shù)據(jù)的平均大?。ˋverage Provenance Size,APS):當(dāng)BS接收到一個來自源節(jié)點ni的數(shù)據(jù)包時,通過其攜帶的treeID和sourceID可計算出數(shù)據(jù)的完整溯源路徑。若treeID與sourceID的大小分別用streeID和ssourceID表示,則溯源數(shù)據(jù)的大小為:

    可通過如下公式計算平均溯源數(shù)據(jù)的長度:

    其中,PSi表示節(jié)點ni上產(chǎn)生的單個溯源數(shù)據(jù)的長度sprovenance,m表示數(shù)據(jù)包傳輸途經(jīng)的節(jié)點數(shù)量。

    3.2 仿真結(jié)果

    圖2分別顯示了在SPS、MP、BFP和TPE等不同方法下,溯源數(shù)據(jù)的平均大小與數(shù)據(jù)包傳輸跳數(shù)的關(guān)系。在SPS與MP的方法中,數(shù)據(jù)包途經(jīng)的各節(jié)點都是向溯源數(shù)據(jù)中添加自身的ID,因此溯源數(shù)據(jù)的平均大小與傳輸跳數(shù)的增加均呈線性增長,且SPS方法的增速明顯更快。雖然BFP的平均溯源數(shù)據(jù)大小整體上也呈上升趨勢,但是相比前兩者明顯平緩,尤其在數(shù)據(jù)包傳輸跳數(shù)增加較大的情況下增速較為平緩,因此在大規(guī)模WSN中BFP具有良好的適用性。而在TPE方法中,在聚合溯源數(shù)據(jù)中源節(jié)點個數(shù)有限的前提下,無論數(shù)據(jù)包傳輸?shù)奶鴶?shù)如何增加,平均的溯源數(shù)據(jù)大小幾乎保持不變,約占3 Byte。又因為WSN主要的能耗用于無線信號的發(fā)送與接收,所以與SPS、MP和BFP相比,TPE方法在能量節(jié)約方面表現(xiàn)出較好的性能。

    本文采用PowerTOSSIMz進行能量仿真。若WSN中有n個節(jié)點n1,n2,n3,….,nn,則總能量消耗(Total energy consumption,TEC)計算公式如下:

    其中,ECi表示節(jié)點ni消耗的能量,n表示W(wǎng)SN中節(jié)點的數(shù)量。

    圖3給出了WSN中在所有數(shù)據(jù)源節(jié)點都產(chǎn)生100個數(shù)據(jù)包的前提下,MP、BFP、TPE這3種不同方法的能量消耗,即數(shù)據(jù)包經(jīng)過不同傳輸跳數(shù)時節(jié)點所消耗的總能量(TEC)。在相同環(huán)境下,MP與BFP的能耗明顯大于TPE,而且隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴大、節(jié)點數(shù)量的增加,TPE在節(jié)約能耗方面的優(yōu)勢更加明顯。

    4 結(jié)語

    本文針對大規(guī)模稀疏WSN,提出了一種基于生成樹的溯源數(shù)據(jù)無損壓縮方法TPE。TPE對線性溯源數(shù)據(jù)和聚合溯源數(shù)據(jù)都可采用相同的編碼方法,且能確保溯源數(shù)據(jù)在途經(jīng)節(jié)點數(shù)量增加的情況下變化較小。軟件仿真和硬件實驗均表明,與其它已知的同類溯源數(shù)據(jù)壓縮方法相比,TPE在節(jié)約能量和降低無線帶寬占用率等方面都具有顯著優(yōu)勢。

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