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    基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的空中交通網(wǎng)絡(luò)脆弱性分析*

    2019-11-22 03:23:28吳佳益徐開俊
    關(guān)鍵詞:空中交通時變脆弱性

    吳佳益,徐開俊,楊 泳

    (中國民用航空飛行學(xué)院 飛行技術(shù)學(xué)院,四川 廣漢 618300)

    由于某些突發(fā)性或隨機(jī)性事件的影響,會導(dǎo)致整個交通網(wǎng)絡(luò)功能受到損傷,交通網(wǎng)絡(luò)的脆弱性也呈現(xiàn)出來.而對于錯綜復(fù)雜的空中交通網(wǎng)絡(luò),其網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的連接關(guān)系也更為復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)間元素的相互依賴程度也更加明顯,這使得空中交通網(wǎng)絡(luò)變得更加復(fù)雜[1-2].全面有效地研究空中交通網(wǎng)絡(luò)的脆弱性,能從根源上將空中交通網(wǎng)絡(luò)的致命缺點尋找出來,可以有效解決空中交通網(wǎng)絡(luò)運行效率差的問題.

    目前國內(nèi)外學(xué)者在交通網(wǎng)絡(luò)的脆弱性研究中已經(jīng)取得了很多成果,一些學(xué)者應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論進(jìn)行研究,但是仍然存在不足之處[3].其中大部分研究者只關(guān)注了某一個交通子網(wǎng)絡(luò)的脆弱性,并沒有將空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度考慮在內(nèi).傳統(tǒng)方法中,對空中交通網(wǎng)絡(luò)脆弱性分析方法主要采用模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)等[4-5],但這些方法不僅對空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點先驗規(guī)則特征信息的需求量較大,而且對時變和時延的自適應(yīng)調(diào)節(jié)性能也不好.針對上述問題,本文提出一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的空中交通網(wǎng)絡(luò)脆弱性分析方法.

    1 脆弱性分析方法

    1.1 空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布結(jié)構(gòu)建模

    多層復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型由網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型與傳輸信道模型共同組成,為了實現(xiàn)對空中交通復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建,需分析空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型和數(shù)據(jù)傳輸信道模型.考慮由N個傳感器節(jié)點組成的分布式空中交通網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布密度控制問題可描述為

    x(k+1)=A(k)x(k)+Γ(k)l(k)

    (1)

    zi(k)=x(k)+ui(k)(i=1,2,…,N)

    (2)

    式中:x(k)∈Rn×1為空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的分布目標(biāo)狀態(tài);A(k)∈Rn×n為空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的分布狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;過程噪聲l(k)為均值為零,且方差為Q(k)的高斯白噪聲[6];Γ(k)為發(fā)送節(jié)點集驅(qū)動矩陣;zi(k)∈Rp×1為第i個空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的能量測量值;節(jié)點的密度測量狀態(tài)矩陣ui(k)∈Rp×1為一個均值為零且方差為Di(k)的高斯白噪聲.

    假定空中交通網(wǎng)絡(luò)的輸出增益過程加權(quán)向量w(k)與ui(k)之間存在相關(guān)性關(guān)系,且各測量節(jié)點分布密度之間均相關(guān),即

    (3)

    在時變狀態(tài)下節(jié)點的初始狀態(tài)x(0)均值為x0,方差為P0,且獨立于w(k)和ui(k),i=1,2,…,N,得到空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分配的無約束方程為

    (4)

    式中:di為誤差懲罰項;mi為節(jié)點分配系數(shù).根據(jù)空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在數(shù)據(jù)融合中心接收到消息的時變性[7-8],通過時變誤差控制,得到節(jié)點均勻分布在監(jiān)測區(qū)域的狀態(tài)參量需滿足

    Si(k)=zi(k)+qi(k)=

    x(k)+ui(k)+qi(k)=

    x(k)+vi(k)

    (5)

    式中:vi(k)為數(shù)據(jù)融合函數(shù);qi(k)為量化密度信息的方差,其滿足

    (6)

    其中,Δi(k,r)為k時刻第i個密度控制值的第r個分量量化步長;diag(·)為對角矩陣函數(shù).由此得出空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的分布結(jié)構(gòu)模型,如圖1所示.

    圖1 空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型Fig.1 Distribution structure model for air traffic network nodes

    1.2 傳輸信道模型構(gòu)建

    在空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上,構(gòu)建傳輸信道模型,進(jìn)行節(jié)點密度控制優(yōu)化設(shè)計,提高空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的信息覆蓋率.假設(shè)空中交通網(wǎng)絡(luò)有L條傳輸信道[9],構(gòu)建空中交通網(wǎng)絡(luò)簇頭節(jié)點分配的信道特征分解函數(shù)為

    (7)

    式中:al為共軛系數(shù);δ(t-τl,0)為信道特征函數(shù).

    采用單通道窄帶模型表示空中交通網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點密度信息融合中心[10],信息擴(kuò)維測量方程可表示為

    M(k)=H(k)x(k)+V(k)

    (8)

    在時間延遲最小的信道模型中,w(k)與V(k)的相關(guān)性為

    E[w(k)V(k)]=[B1(k),B2(k),…,BN(k)]=

    B(k)

    (9)

    式中,B(k)為單位下三角陣,且其逆陣仍為單位下三角陣[11].在空中交通網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點分布模型中,可將節(jié)點密度控制問題轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點的能量均衡和定位問題,根據(jù)Cholesky分解可知[12-13],正定實對稱陣RV(k)的特征分解結(jié)果為

    RV(k)=B(k)I(k)BT(k)

    (10)

    式中,I(k)=diag{r1(k),r2(k),…,rN(k)},為節(jié)點發(fā)射功率的對角陣.通過信道模型的構(gòu)建,將空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的密度控制問題轉(zhuǎn)化為

    C(k)=F(k)x(k)+G(k)

    (11)

    式中,C(k)、F(k)、G(k)分別為空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的均衡密度、分布密度及對角密度,轉(zhuǎn)化后的節(jié)點區(qū)域覆蓋度相關(guān)統(tǒng)計特性為

    (12)

    綜上所述,通過網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型與傳輸信道模型完成對空中交通復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的脆弱性分析,在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度控制優(yōu)化設(shè)計.

    1.3 節(jié)點密度自適應(yīng)時變時延約束誤差修正

    在空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的分布結(jié)構(gòu)模型和傳輸信道模型設(shè)計的基礎(chǔ)上,本文進(jìn)行了空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點優(yōu)化部署設(shè)計.通過控制節(jié)點密度改善網(wǎng)絡(luò)的覆蓋能力,針對當(dāng)前空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度控制過程中,時變和時延自適應(yīng)調(diào)節(jié)性能不好的問題,本文采用時變時延對空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度進(jìn)行控制,通過狀態(tài)空間重組,可將節(jié)點的覆蓋范圍等價表示為

    x(k+1)=Φ(k)x(k)+J(k)C(k)

    (13)

    式中,Φ(k)、J(k)分別為子空間覆蓋范圍與節(jié)點覆蓋范圍函數(shù),節(jié)點密度自適應(yīng)時變時延約束控制向量為

    Φ(k)=A(k)-J(k)F(k)

    (14)

    (15)

    為便于進(jìn)一步推導(dǎo),對空中交通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自適應(yīng)分層,采用融合濾波進(jìn)行誤差跟蹤控制,得到空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點部署的λ(k)表達(dá)式為

    (16)

    式中,c(k)為調(diào)節(jié)系數(shù),c(k)=tr[N(k)]/tr[C(k)],且

    (17)

    其中:N(k)為密度控制因子;P(k)為狀態(tài)控制因子;β為節(jié)點傳輸?shù)乃p因子.引入信息矩陣Y(k|k)=P-1(k|k)進(jìn)行能量均衡控制,得到節(jié)點的無偏估計結(jié)果為

    (18)

    γ(k)=C(k)-F(k)Y(k|k-1)

    (19)

    式中:γ(k)為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點時變實驗的測量殘差;ρ為遺忘因子.設(shè)定ρ=0.95,β=1.2.通過上述設(shè)計,實現(xiàn)空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度自適應(yīng)時變時延約束誤差修正控制.

    1.4 空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度控制實現(xiàn)

    考慮一類時變時延約束控制的空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布密度融合跟蹤控制系統(tǒng),以節(jié)點區(qū)域覆蓋度最大化設(shè)計作為約束條件.

    利用空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點傳輸量化信息的誤差協(xié)方差陣P(k-1|k-1)得到子網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的魯棒性融合協(xié)方差陣P(k|k)為

    P(k|k)=[I-K(k)F(k)]P(k|k-1)

    (20)

    K(k)=P(k|k-1)FT(k)·

    [F(k)P(k|k-1)FT(k)]-1

    (21)

    (22)

    Y(k|k)=Y(k|k-1)+FT(k)F(k)

    (23)

    結(jié)合適應(yīng)能量均衡控制,得到空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點j(1≤j≤N)的密度擴(kuò)展量化更新迭代為

    (24)

    (25)

    Y(k|k)=Y(N,k|k)=

    Y(k|k-1)+FT(k)F(k)

    (26)

    2 結(jié)果與分析

    為了測試設(shè)計控制算法在空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度優(yōu)化方面的性能,本文進(jìn)行了仿真實驗.仿真實驗的硬件環(huán)境描述為:處理器為AMDAthlon1.83GHz,2Gbit內(nèi)存,主頻為DDR258;軟件環(huán)境為Matlab2007.網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總數(shù)N=1 024,節(jié)點初始失效概率p=0.478,能量分布密度W=11pJ/(bit·m2),數(shù)據(jù)包大小為100Mbit,在空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度控制定位尋優(yōu)中的時間步長為100.根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定進(jìn)行空中交通網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點密度控制仿真分析,得到節(jié)點的輸出部署分布狀態(tài)圖如圖2所示.圖2中,SN為根節(jié)點,V0為中繼節(jié)點.

    圖2 空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點初始部署圖Fig.2 Initial deployment diagram of air traffic network nodes

    分析圖2可知,根節(jié)點分布呈X型,在中繼結(jié)點附近根節(jié)點密度最高.為研究優(yōu)化效果,采用本文方法和文獻(xiàn)[4]方法進(jìn)行對比,通過節(jié)點密度控制,分析不同通信輪數(shù)下的空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的死亡數(shù)目對比結(jié)果如圖3所示.

    對比分析圖3仿真結(jié)果可知,采用文獻(xiàn)[4]方法進(jìn)行空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度控制,通信輪次在0.7×107輪左右,空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點開始出現(xiàn)死亡,在1.5×107通信輪次后,近20個通信節(jié)點死亡,嚴(yán)重降低了通信性能和網(wǎng)絡(luò)的覆蓋性.而本文方法在進(jìn)行空中交通節(jié)點密度控制時,可以提高節(jié)點的通信覆蓋能力.圖4描述了外界環(huán)境干擾(如雷擊、周邊負(fù)載設(shè)備的開關(guān)機(jī)、發(fā)電機(jī)、無線電通訊等)下不同的時變時延干擾信噪比與空中交通節(jié)點覆蓋率的關(guān)系.由圖4分析得知,本文方法具有較好的時變時延適應(yīng)能力和調(diào)整能力,提高了空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的通信覆蓋率.

    圖3 節(jié)點死亡個數(shù)變化曲線Fig.3 Change of number of dead nodes

    圖4 空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的通信覆蓋性能對比Fig.4 Comparison of communication coverage ability of air traffic network nodes

    3 結(jié) 論

    為解決當(dāng)前空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點通信覆蓋性能差的問題,提出基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的空中交通網(wǎng)絡(luò)脆弱性分析,研究得出如下結(jié)論:

    1)通過構(gòu)建空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型及傳輸信道模型,完成空中交通網(wǎng)絡(luò)脆弱性分析.

    2)采用自適應(yīng)時變時延約束誤差修正方法優(yōu)化調(diào)整節(jié)點密度,實現(xiàn)空中交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的最優(yōu)化部署.

    3)所提方法能夠有效提高節(jié)點密度,提高了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點覆蓋率.未來將進(jìn)一步考慮該方法的實用性,以實際應(yīng)用于空中交通為目標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步研究.

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