模糊網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中災(zāi)難抗毀機制的研究*

張 潔

（福建農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學院 福州 350007）

1 引言

傳感網(wǎng)絡(luò)作為一種融合計算機分布式處理技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)［1］通信技術(shù)和嵌入式［2］技術(shù)于一體的網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)備受歡迎。然而在實際部署網(wǎng)絡(luò)中由于環(huán)境和成本因素的局限，未能大規(guī)模投放載有GPS 裝置的信標節(jié)點。且所部署的網(wǎng)絡(luò)不可避免地遭遇外界環(huán)境干擾，比如：節(jié)點握手言答中的高斯噪聲等。這勢必導(dǎo)致全網(wǎng)參數(shù)呈現(xiàn)模糊狀態(tài)。因此，在這樣的模糊網(wǎng)絡(luò)中探索相關(guān)定位技術(shù)也就成了研究的熱點。比如，對傳感網(wǎng)絡(luò)中QoS較低的目標節(jié)點進行定位。實施該定位算法可以通過其附近節(jié)點的精確位置信息，或附近節(jié)點的間距來輔助實現(xiàn)。可見，信標節(jié)點廣播的精確坐標信息和間距信息決定了被甄別的QoS 異常的待測目標的準確度。

對于上述這類基于信標節(jié)點廣播的信息來為尋找正確目標執(zhí)行計算的機制是目前較為盛行的研究方向。然而，卻很少有人問津當模糊網(wǎng)絡(luò)被部署在無人管理的惡劣環(huán)境［3］中，用于幫助定位待測目標的信標節(jié)點，在遭遇意外后變更了信息域并向鄰居節(jié)點廣播的情形。一旦出現(xiàn)這樣情形，該信標不再是一個可信任的錨節(jié)點，而是一個對全網(wǎng)構(gòu)成潛在風險的災(zāi)難源信標。災(zāi)難源信標通過廣播災(zāi)害性質(zhì)的信息域?qū)Χㄎ凰惴?gòu)成威脅進而擾亂目標坐標的計算。因此，本文設(shè)計一個抗毀機制應(yīng)用于計算待測目標坐標前，封鎖此類帶有災(zāi)害性質(zhì)的災(zāi)難源信標，以提高待測目標坐標的評估精度。

2 災(zāi)難分析

模糊網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，雖有大量節(jié)點隨機分布于拓撲結(jié)構(gòu)，但載有GPS的信標節(jié)點卻極少。在指定網(wǎng)絡(luò)區(qū)域范圍內(nèi)，當運用相關(guān)測距算法對待測目標進行坐標評估時，其評估精度往往在很大程度上取決于信標節(jié)點提供的信標信息是否精確。然而在實際應(yīng)用中，通過模糊網(wǎng)絡(luò)［4］上的信標節(jié)點所廣播的信標信息來實施評估過程中，總是遇到各類意外事件。如：信標節(jié)點廣播錯誤的信標坐標、信標節(jié)點提供了精度較低的信標與未知節(jié)點的間距等。當模糊網(wǎng)絡(luò)受到外界噪聲等多因素干擾，使得信標節(jié)點的坐標和間距等原始信息域(Xni，Yni，Lni)演化為錯誤信息域 (Xwni，Yni，Lni) ，(Xni，Ywni，Lni) ，(Xni，Yni，Lwni)，(Xwni，Ywni，Lwni)。那么通過測距算法評估出來的目標坐標值將隨著信息域的偏向誤差增加而愈加遠離目標真實坐標值。當意外事件隨著模糊網(wǎng)絡(luò)中信標規(guī)模的增加呈現(xiàn)出線性關(guān)系時，對于目標值的計算而言便毫無信任度可言，以致于引發(fā)全網(wǎng)災(zāi)難。

根據(jù)上述分析，顯然這類意外事件使得基于測距的評估算法運用于全網(wǎng)中所導(dǎo)致的定位失誤勢必引發(fā)災(zāi)難性的后果。尤其部署在航線跟蹤、航海搜救、狙擊罪犯等高危緊急應(yīng)用領(lǐng)域更是導(dǎo)致無法挽回的結(jié)局。據(jù)此，本文提出一種尋找災(zāi)難源信標節(jié)點的機制以改善目標坐標評估值的信任度［5］達到抗毀目的。該機制主要在計算定位目標坐標值之前來實施抗毀。

3 災(zāi)難模型

基于上述分析，本文為模糊傳感網(wǎng)絡(luò)設(shè)立一個災(zāi)難模型。模型需與模糊網(wǎng)絡(luò)［5］的部署特征相吻合，故在測試網(wǎng)絡(luò)區(qū)域范圍內(nèi)隨機撒布的普通節(jié)點規(guī)模遠超載有GPS 的信標節(jié)點。災(zāi)難模型描述如下。

假設(shè)在待測模糊網(wǎng)絡(luò)中隨機撒布了大量的未載有GPS 的傳感節(jié)點和少數(shù)信標節(jié)點。后者集合記為Gn={n1，n2…ni}。則基于測距獲得的信標與未知節(jié)點 (Xu，Yu)間距Lni、信標坐標 (Xni，Yni)三者的關(guān)系滿足如下：

當可用信標規(guī)模超過3 個時，不難確定(Xu，Yu)。但是當由于外界因素導(dǎo)致 (Xni，Yni)演化為錯誤值(Xwni，Ywni)時，式（1）兩邊的平衡關(guān)系不在保持。尤其當信標規(guī)模越大，式（1）所對應(yīng)的方程組數(shù)量約大，這種不平衡［6］狀態(tài)越加復(fù)雜。如此一來，對(Xu，Yu)的評估便無法開展。

同時 ，(Xwni，Ywni) 決定了信息域中的LEni≠Lni。作為實際評估測距的LEni，此時應(yīng)加以考慮信標廣播的錯誤間距引發(fā)的災(zāi)害因素IniD與噪聲引發(fā)的災(zāi)害因素IniG。對于災(zāi)難源信標節(jié)點而言，此時對于正常信標節(jié)點而言，此時。

由此可見，實測距離與災(zāi)難程度呈正比關(guān)系。

考慮到模糊網(wǎng)絡(luò)受到外界噪聲影響，待測目標部署在精確坐標上的部署函數(shù)記為

由此，可得H(Xu，Yu)的極大［7］似然值為

求得式（3）的Min 值，即為模糊網(wǎng)絡(luò)環(huán)境在遭遇災(zāi)難的情形下待測目標的坐標值。

4 抗毀模型

要顯著提高待測目標值的信任度，就必須在開展坐標計算之前實施抗毀機制。當實施抗毀機制時，未知節(jié)點應(yīng)在模糊全局網(wǎng)絡(luò)中讀取信標信息并測得間距，并定義原始估值E(0)和矩陣A(1)。再根據(jù)迭代思想獲得信標的線性值。每一個估值均可通過前一個估值的累計做出評估。以第S 個線性值為例，其線性值為

引入第S 個步驟的矩陣參數(shù)h(S)=θ·L(S-1)和可求A(S)為

故，抗毀趨勢［8］表征為

引入步長θ，當經(jīng)過S 次計算后，形成了如下估值：

從以上迭代計算規(guī)律不難看出，隨著S 增加，線性值LNni(S)逐漸降低。當降至最小值，即為最優(yōu)值。受限于不同災(zāi)難程度，故算法運行初始，設(shè)置一個門限［9］Pth用于比較該線性值是否為極限最優(yōu)值。若是，則表明該節(jié)點為災(zāi)難源節(jié)點，并且該節(jié)點將越來越偏離這個線性趨勢，將E(S)往錯誤方向引導(dǎo)，導(dǎo)致災(zāi)難源信標的線性值超過信標的線性值。根據(jù)這個特征即可迅速鎖定該異常信標。同時，結(jié)合上述計算分析可知，災(zāi)難源信標的線性值較正常信標來的大。以所有信標的線性平均值為界限，封鎖那些線性值超過平均水平的信標節(jié)點所廣播的信息域［10］達到抗毀目標。

由于模糊傳感網(wǎng)絡(luò)對于全網(wǎng)信標比例、噪聲強度和測距偏差所導(dǎo)致的災(zāi)難程度系數(shù)均不確定，故而計算出來的線性值也僅是相對而言。因此在模糊網(wǎng)絡(luò)中實施災(zāi)難抗毀機制時不可避免地對部分正常信標也一并進行封鎖抗毀。因此定義合適的門限對于封鎖災(zāi)難源信標是一個關(guān)鍵。這決定了抗毀機制的成效。

5 抗毀實施

根據(jù)災(zāi)難模型和抗毀模型的分析可知，抗毀機制的實施主要在定位待測目標坐標值之前來開展。首先由待測目標在模糊全局網(wǎng)絡(luò)中發(fā)起訪問信標的請求，然后對信標節(jié)點的信息域展開線性度［11］計算，分析出災(zāi)難源集合，并封鎖災(zāi)難源廣播的信息集，最后完成待測目標坐標的精確評估。整個抗毀機制的實施如圖1所示。

圖1 災(zāi)難抗毀流程

6 抗毀測試

6.1 測試模型

為方便通過Matlab 仿真平臺對抗毀機制的性能進行測試［12］，開展測試前先對測試模型和相關(guān)指標做如下設(shè)置：1）構(gòu)建100M×100M 的待測模糊傳感網(wǎng)絡(luò)，并分別在全網(wǎng)范圍內(nèi)隨機撒布1 個待測目標節(jié)點和80 個信標節(jié)點；2）為避免節(jié)點在投放過程中不夠隨機［11］導(dǎo)致實驗數(shù)據(jù)不準確，本次對實驗?zāi)Ｐ烷_展 500 次仿真；3）Pth=0.8 ；4）E（0）=［3，2］；5）IniG=3m。

為了考察抗毀機制的高效性，測試中對災(zāi)難源的規(guī)模及其災(zāi)害程度做出調(diào)整，并與常見的定位策略展開精度［13］比較。

6.2 測試分析

坐標評估的精度在很大程度上取決于災(zāi)難源信標的規(guī)模。由于災(zāi)難源所廣播的信息域等參數(shù)較為復(fù)雜，于是在計算環(huán)節(jié)所求取的估值將受到嚴重影響。隨著災(zāi)難源規(guī)模比例遞增，估值的差錯程度將逐漸累積致使最終計算出的目標值嚴重偏離。這樣的特征在圖2 所示的三條曲線走勢中均得以體現(xiàn)。其中極大極小公平機制和最小均方機制的評估精度相對較低，這是由于模糊網(wǎng)絡(luò)中的災(zāi)難源信標廣播的信息域無法提供精確的信心值，且未能將災(zāi)難源節(jié)點隔離。而本文提出的災(zāi)難抗毀機制通過循環(huán)迭代方式結(jié)合門限機制在很大程度上隔離錯誤的信心值［14］，故而良好地改善了后續(xù)坐標值計算的精度。

圖2 相同災(zāi)難程度（8m），災(zāi)難源引發(fā)的定位差錯

在給定面積的待測模糊網(wǎng)絡(luò)中，當撒布的信標中含有36 個（45%）災(zāi)難源時，從圖3 中顯而易見，三種機制下對待測目標進行評估的差錯程度都將和災(zāi)難程度呈現(xiàn)出正比關(guān)系。尤為極大極小公平機制，相對于其他兩個機制并無任何優(yōu)勢可言。相比抗毀機制，由于最小均方機制對于測距參數(shù)較為依賴，而測距精度又受到環(huán)境噪聲［15］等因素影響無法提供精確的參數(shù)。因此，雖然抗毀機制和最小均方機制總體都保持較低的定位評估差錯，但抗毀機制仍表現(xiàn)出了優(yōu)勢。

圖3 相同規(guī)模災(zāi)難源，災(zāi)難程度引發(fā)的定位差錯

根據(jù)災(zāi)難抗毀機制的抗毀模型所述可知，并非封鎖越多的信標就代表抗毀效能越好。這是因為抗毀機制雖然封鎖了大量的災(zāi)難源，但不可避免地封鎖了一些正常的信標。這就使得實施封鎖之前計算出的誤差估值無法被充分地攤配給其他正常信標，由此引發(fā)了錯誤的定位值。反之，在封鎖抗毀的信標規(guī)模比例［16］較低的情形下，雖然未能全部抗毀災(zāi)難源，但對于殘存的災(zāi)難源而言，其發(fā)揮的災(zāi)害程度較弱，故而對模糊網(wǎng)絡(luò)造成的影響不大。

為此，在定義相同災(zāi)難程度（8m）的前提下，針對封鎖不同比例信標的情形，測試災(zāi)難源信標節(jié)點的數(shù)量與定位精度間的關(guān)系。如圖4 所示，被封鎖抗毀的信標處于任何比例，定位差錯都將隨著災(zāi)難源規(guī)模的增加而線性地遞增。但當抗毀比例少于信標總規(guī)模一半時，雖然定位差錯依舊呈現(xiàn)遞增［17］趨勢但總體上保持在低于2m 以下誤差的良好勢頭。相反，當抗毀比例過半時，坐標評估的精度隨著災(zāi)難源信標增加呈現(xiàn)下降趨勢。當抗毀比例越高，精度下降的越顯著。

圖4 抗毀不同比例信標，不同規(guī)模的災(zāi)難源引發(fā)的定位差錯

7 結(jié)語

本文通過分析傳統(tǒng)計算機制運用在信標節(jié)點遭遇災(zāi)難的模糊網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中所表現(xiàn)出來的信任度問題，提出了一種災(zāi)難抗毀機制。該機制通過建立災(zāi)難模型和抗毀模型，運用數(shù)學方法計算災(zāi)害對目標的影響力，進而實施抗毀。最后，經(jīng)過仿真平臺測試驗證了該機制相對于傳統(tǒng)算法表現(xiàn)出了良好的優(yōu)越性，大幅提高了目標值的計算精度。