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    基于蟻群算法的能耗均衡的安全路由*

    2021-11-12 12:07:30謝英輝彭維捷陶志勇
    傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2021年9期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)包路由螞蟻

    謝英輝,彭維捷,陶志勇

    (1.長(zhǎng)沙民政職業(yè)技術(shù)學(xué)院 軟件學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410004;2.長(zhǎng)沙商貿(mào)旅游學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410004)

    作為一種新興的信息采集技術(shù),無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)具有組織、部署便捷等優(yōu)勢(shì)[1-2]。目前,WSNs已在多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)廣泛使用,如健康醫(yī)療,野外環(huán)境監(jiān)測(cè)。WSNs內(nèi)節(jié)點(diǎn)感測(cè)環(huán)境數(shù)據(jù),再將數(shù)據(jù)傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn),進(jìn)而監(jiān)測(cè)環(huán)境。

    不失一般性,多數(shù)WSNs內(nèi)節(jié)點(diǎn)的能量和通信能力有限,這阻止了大型網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點(diǎn)與匯聚節(jié)點(diǎn)直接通信。因此,多數(shù)節(jié)點(diǎn)需通過(guò)多跳方式才能將數(shù)據(jù)傳輸匯聚節(jié)點(diǎn)。在這種場(chǎng)景下,如何建立能耗低的路由成為WSNs一項(xiàng)挑戰(zhàn)工作。

    盡管降低節(jié)點(diǎn)能耗是WSNs的一項(xiàng)重要工作,但是數(shù)據(jù)傳輸率以及安全問(wèn)題也不容忽視。文獻(xiàn)[3-5]討論了如何降低WSNs的能耗問(wèn)題。例如,文獻(xiàn)[5]提出基于總能量成本的分布式能耗均衡路由(Distributed Energy Balanced Routing,DEBR)。DEBR路由依據(jù)從源節(jié)點(diǎn)至匯聚節(jié)點(diǎn)的總能量成本決策路由。除了能耗和數(shù)據(jù)傳輸率問(wèn)題外,安全也是WSNs不容忽視的問(wèn)題。然而,現(xiàn)存的多數(shù)研究工作只單獨(dú)地考慮三個(gè)問(wèn)題中某一個(gè)問(wèn)題,或者兩個(gè),它們并沒(méi)有同時(shí)考慮這三個(gè)問(wèn)題。

    此外,由于生物智能算法在解決復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題的優(yōu)勢(shì),其被廣泛應(yīng)用于WSNs領(lǐng)域,其中蟻群算法得到較廣泛的應(yīng)用。例如,文獻(xiàn)[6]針對(duì)信息中心網(wǎng)絡(luò),提出基于是蟻群的路由算法。通過(guò)相鄰節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)相似性、興趣螞蟻隊(duì)列長(zhǎng)度等因素,計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)概率模型,并利用輪盤賭模型選擇興趣螞蟻轉(zhuǎn)發(fā)接口;文獻(xiàn)[7]將量子蟻群算法引入簇間路由,充分利用蟻群算法在全局尋優(yōu)和收斂速度的方面的優(yōu)勢(shì),搜索最短路徑。

    受上述文獻(xiàn)的啟發(fā),本文考慮數(shù)據(jù)傳輸率以及節(jié)點(diǎn)的信任問(wèn)題,提出基于蟻群算法的能耗均衡的安全路由ACES。主要工作可歸納如下:①在構(gòu)建路由時(shí),不僅考慮能耗,還考慮了安全和數(shù)據(jù)傳輸率。而現(xiàn)存的多數(shù)路由并沒(méi)有考慮這三個(gè)因素;②采用蟻群算法構(gòu)建路由,利用節(jié)點(diǎn)的能量、信任值和位置信息融入蟻群算法中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)、信息素啟發(fā)函數(shù)和信息素的更新函數(shù)中,使尋徑螞蟻能夠在能耗均衡和保證路由安全的基礎(chǔ)上,快速建立安全路由;③建立仿真平臺(tái),分析ACES路由防御了泛洪攻擊、黑洞攻擊能力以及能耗和數(shù)據(jù)傳輸率。

    1 系統(tǒng)模型

    在二維監(jiān)測(cè)區(qū)域?1×?2內(nèi)隨機(jī)部署n個(gè)節(jié)點(diǎn)和一個(gè)匯聚節(jié)點(diǎn)。所有節(jié)點(diǎn)是靜止的,不能移動(dòng)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)具有自己的唯一的ID號(hào),令si表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的ID號(hào)。令Einit表示節(jié)點(diǎn)的初始能量,且所有節(jié)點(diǎn)初始能量相同。假定匯聚節(jié)點(diǎn)有足夠的能量。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)均擁有匯聚節(jié)點(diǎn)的位置信息。

    令Ni表示節(jié)點(diǎn)si的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)集,其定義如式(1)所示:

    式中,R表示節(jié)點(diǎn)的通信半徑;d(si,sj)表示節(jié)點(diǎn)si與節(jié)點(diǎn)sj間的歐式距離。

    1.1 能量消耗模型

    WSNs中的節(jié)點(diǎn)在感測(cè)、處理和通信(傳輸數(shù)據(jù)和接收數(shù)據(jù))環(huán)節(jié)均消耗節(jié)點(diǎn)能量,其中傳輸和接收數(shù)據(jù)消耗節(jié)點(diǎn)的大部分能量。由于感測(cè)和處理數(shù)據(jù)與路由無(wú)關(guān),本文僅考慮節(jié)點(diǎn)在通信環(huán)節(jié)所消耗的能量。

    引用文獻(xiàn)[8-10]相同的能量消耗模型,如圖1所示。節(jié)點(diǎn)傳輸m比特?cái)?shù)據(jù)所消耗的能量ETx(m,d):

    圖1 能量消耗模型

    式中,Eelec表示發(fā)射電路處理1比特?cái)?shù)據(jù)所消耗的能量;d0表示的閾值,其定義如式(3)所示:

    式中,εfs、εamp表示在自由空間信道模型、多徑衰落信道模型下功率放大電路處理1比特?cái)?shù)據(jù)所消耗的能量;

    節(jié)點(diǎn)接收m比特?cái)?shù)據(jù)所消耗的能量ERx(m):

    WSNs以輪為單位進(jìn)行操作。在每一輪,節(jié)點(diǎn)先感測(cè)事件,再將事件數(shù)據(jù)傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn)。對(duì)于某一個(gè)節(jié)點(diǎn)而言,節(jié)點(diǎn)可能是感測(cè)此事件的源節(jié)點(diǎn),也可能是轉(zhuǎn)發(fā)此事件數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。在這兩種情況中,節(jié)點(diǎn)均需要消耗能量。

    假定節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)尺寸固定,每個(gè)數(shù)據(jù)包的大小為m比特。節(jié)點(diǎn)si在第r輪時(shí)的剩余能量為:

    式中,REi(r-1)表示在第r-1輪時(shí)節(jié)點(diǎn)si的剩余能量;表示節(jié)點(diǎn)si在第r輪時(shí)所消耗的能量。

    1.2 攻擊模型

    由于信道的無(wú)線特性,WSNs網(wǎng)絡(luò)容易遭受多類攻擊,如sibyel攻擊、黑洞攻擊[11]、泛洪攻擊、女巫攻擊。本文考慮泛洪攻擊和黑洞攻擊。在泛洪攻擊中,攻擊節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),導(dǎo)致其他節(jié)點(diǎn)需消耗大量的能量傳輸數(shù)據(jù)包;在黑洞攻擊中,攻擊節(jié)點(diǎn)不積極轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包,擁有更多的剩余能量。擁有的剩余能量越多,攻擊節(jié)點(diǎn)越容易成為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。因此,泛洪攻擊減少了網(wǎng)絡(luò)壽命,而黑洞攻擊丟失了數(shù)據(jù)包。

    1.3 蟻群算法概述

    蟻群算法是由Dorigo M根據(jù)自然界螞蟻覓食行為而形成的優(yōu)化算法[6]。螞蟻利用分泌信息素構(gòu)建尋覓食物的最優(yōu)路徑。分泌的信息素越高,被吸引到尋徑路徑中的螞蟻數(shù)就越多。蟻群算法將螞蟻劃分為兩類:尋徑螞蟻和回退螞蟻。尋徑螞蟻是指從源節(jié)點(diǎn)開始尋找至目的節(jié)點(diǎn)路徑的螞蟻;回退螞蟻是依據(jù)最優(yōu)路徑,從目的節(jié)點(diǎn)返回源節(jié)點(diǎn)的螞蟻,如圖2所示[12]。

    圖2 螞蟻尋徑示意圖

    蟻群算法主要由狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)、信息素啟發(fā)函數(shù)和信息素更新函數(shù)決定。ACES路由利用節(jié)點(diǎn)能量、距離以及節(jié)點(diǎn)信任值對(duì)這些函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)而在能耗平衡的基礎(chǔ)上,防御泛洪攻擊和黑洞攻擊。

    2 ACES路由

    假定在WSNs內(nèi)部署n個(gè)節(jié)點(diǎn),u個(gè)螞蟻。尋徑螞蟻ゐ從源節(jié)點(diǎn)出發(fā),利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)計(jì)算下一跳節(jié)點(diǎn)。尋徑螞蟻ゐ利用自主探索,通過(guò)多跳到達(dá)匯聚節(jié)點(diǎn)。然后,由回退螞蟻ゐ′沿著具有最大濃度信息素的路徑回到源節(jié)點(diǎn),完成一次尋徑過(guò)程。

    2.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)

    假定尋徑螞蟻ゐ目前位于節(jié)點(diǎn)si的處。螞蟻ゐ依據(jù)式(6)選擇下一跳節(jié)點(diǎn)sj:

    式中,τij表示節(jié)點(diǎn)si與節(jié)點(diǎn)sj鏈路上的信息素;ηij表示節(jié)點(diǎn)si與節(jié)點(diǎn)sj鏈路上的信息素啟發(fā)值函數(shù),其定義下文式(12)所示。

    為了更好地均衡能量消耗,在選擇下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)時(shí),考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量信息。Eij表示了節(jié)點(diǎn)si與節(jié)點(diǎn)sj的剩余能量差值的百分比,其定義如式(7)所示:

    式中,Einit表示網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的初始能量;Ej和Ei分別表示節(jié)點(diǎn)sj和節(jié)點(diǎn)si的剩余能量。

    式(6)中r表示螞蟻ゐ在選擇下一跳節(jié)點(diǎn)時(shí)所產(chǎn)生的0至1的隨機(jī)數(shù)。若產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)r小于閾值r0,則螞蟻ゐ就從鄰居集中選擇具有最大[τij]α[ηij]β[Eij]γ值的節(jié)點(diǎn)作為下一跳,其中α、β、γ分別表示τij、ηij、Eij的權(quán)重系數(shù)。

    若隨機(jī)數(shù)q大于閾值q0,則尋徑螞蟻ゐ就計(jì)算節(jié)點(diǎn)sj被選為下一跳節(jié)點(diǎn)的概率pij:

    2.2 信息素啟發(fā)函數(shù)

    觀察式(6)可知,信息素啟發(fā)函數(shù)ηij對(duì)螞蟻ゐ所構(gòu)建的路徑有重要的影響。ACES路由將從距離、能量和節(jié)點(diǎn)信任度三方面計(jì)算ηij值。當(dāng)螞蟻ゐ目前位于節(jié)點(diǎn)si處時(shí),就計(jì)算的ηij值。先計(jì)算節(jié)點(diǎn)sj的選擇度(Selectivity Value of Node,SVN):

    DTVj的定義如式(10)所示。從節(jié)點(diǎn)sj所接收的數(shù)據(jù)包數(shù)和其所轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包數(shù),計(jì)算節(jié)點(diǎn)DTVj值:

    式中,λ1和λ2為權(quán)重系數(shù);下標(biāo)r表示當(dāng)前執(zhí)行的輪數(shù);pr表示節(jié)點(diǎn)sj所接收的數(shù)據(jù)包數(shù);pg表示節(jié)點(diǎn)sj所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包數(shù);pt表示節(jié)點(diǎn)sj所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包數(shù);pmax表示節(jié)點(diǎn)sj可以傳輸?shù)淖畲髷?shù)據(jù)包數(shù),其定義如式(11)所示:

    式中,Psize表示數(shù)據(jù)包尺寸。本文假定數(shù)據(jù)包數(shù)的尺寸固定,且為m比特。

    最后,依據(jù)式(12)計(jì)算信息素啟發(fā)函數(shù)ηij:

    2.3 信息素更新函數(shù)

    一旦尋徑螞蟻ゐ達(dá)到了匯聚節(jié)點(diǎn),就沿著已建立的路徑返回,并依據(jù)式(13)更新中間節(jié)點(diǎn)的信息素濃度:

    式中,iter表示當(dāng)前迭代的次數(shù);ρ表示信息素的揮發(fā)系數(shù),且ρ∈(0,1)。Δτij表示節(jié)點(diǎn)si與節(jié)點(diǎn)sj間信息素的增量,其定義如式(14)所示:

    式中,Q為一個(gè)常數(shù);τij的值在τmin和τmax之間變化,且τmin>0。在迭代中,如果τij小于τmin,則將當(dāng)前τij賦予τmin,即τmin←τij;如果τij大于τmax,則將當(dāng)前τij賦予τmax,即τmax←τij。

    2.4 ACES路由流程

    首先,先對(duì)各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行初始化。將初始信息素濃度設(shè)置為零,即τij(0)=0。令Nmax表示最大的迭代次數(shù)。用iter表示記錄迭代次數(shù)。然后,隨機(jī)部署u個(gè)螞蟻。每只螞蟻進(jìn)行迭代。先計(jì)算狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù),將滿足要求的節(jié)點(diǎn)加入節(jié)點(diǎn)集中,再依據(jù)式(13)對(duì)信息素更新。最后,通過(guò)判斷是否達(dá)到迭代次數(shù),若達(dá)到迭代次數(shù),就結(jié)束,否則就進(jìn)入下一次迭代環(huán)節(jié),具體流程如圖3所示。

    圖3 ACES路由流程

    3 性能仿真

    3.1 仿真參數(shù)

    利用MATLAB 2016a軟件建立仿真平臺(tái),分析ACES路由的性能。在400 m×400 m方形區(qū)域內(nèi)隨機(jī)部署100至400個(gè)節(jié)點(diǎn),一個(gè)匯聚節(jié)點(diǎn)位于區(qū)域中心,其位置為(200,200)。攻擊節(jié)點(diǎn)比例從5%至30%變化,最大的迭代次數(shù)為30,即Nmax=30。具體的仿真參數(shù)如表1所示。

    表1 仿真參數(shù)

    為了更好地分析ACES路由的性能,選擇DEBR路由和文獻(xiàn)[13]提出的EENC路由進(jìn)行參照,并分析它們的網(wǎng)絡(luò)壽命和數(shù)據(jù)包傳遞率性能。其中網(wǎng)絡(luò)壽命是指網(wǎng)絡(luò)內(nèi)有10%的節(jié)點(diǎn)能量消耗殆盡時(shí)所運(yùn)行的輪數(shù)。

    3.2 網(wǎng)絡(luò)壽命

    首先,分析攻擊節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)壽命的影響,其中總的節(jié)點(diǎn)數(shù)為100個(gè)(n=100),攻擊節(jié)點(diǎn)比例從5%至30%變化。

    圖4給出了DEBR路由,EENC路由和ACES路由的網(wǎng)絡(luò)壽命隨攻擊節(jié)點(diǎn)數(shù)的變化情況。從圖4可知,攻擊節(jié)點(diǎn)數(shù)增加,使這三個(gè)路由的網(wǎng)絡(luò)壽命呈下降趨勢(shì)。此外,相比于DEBR路由和EENC路由,ACES路由的網(wǎng)絡(luò)壽命得到提升。例如,在攻擊節(jié)點(diǎn)比例為10%時(shí),DEBR路由和EENC路由的網(wǎng)絡(luò)壽命約為760輪和865輪。而ACES路由的網(wǎng)絡(luò)壽命達(dá)到915輪。

    圖4 攻擊節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)壽命的影響

    圖5給出了節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)壽命的影響,其中攻擊節(jié)點(diǎn)比例為20%,節(jié)點(diǎn)數(shù)從100至400變化。從圖可知,在攻擊節(jié)點(diǎn)數(shù)一定的情況下,節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加有利于網(wǎng)絡(luò)壽命的增加。原因在于:節(jié)點(diǎn)數(shù)越多,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)總體能量越多,若路由能夠均衡節(jié)點(diǎn)的能耗,就能夠延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。相比于DEBR路由和EENC路由,ACES路由的網(wǎng)絡(luò)壽命得到較大提升。這歸功于:ACES路由利用蟻群算法構(gòu)建路由時(shí),平衡了節(jié)點(diǎn)能耗,且禁止能耗低的節(jié)點(diǎn)參與路由。

    圖5 節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)壽命的影響

    3.3 數(shù)據(jù)包傳遞率

    首先分析攻擊節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)包傳遞率的影響,其中總的節(jié)點(diǎn)數(shù)為100個(gè)(n=100),攻擊節(jié)點(diǎn)比例從5%至30%變化,如圖6所示。

    圖6 攻擊節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)包傳遞率的影響

    從圖6可知,ACES路由和EENC路由的數(shù)據(jù)包傳遞率隨攻擊節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加而下降,但DEBR路由的數(shù)據(jù)包傳遞率隨攻擊節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加而上升。原因在于:ACES路由和EENC路由均禁止攻擊節(jié)點(diǎn)參與路由。當(dāng)攻擊節(jié)點(diǎn)比例增加,只有更少部分的正常節(jié)點(diǎn)靠近源節(jié)點(diǎn)。這就使得這些正常節(jié)點(diǎn)需要轉(zhuǎn)發(fā)或者存儲(chǔ)數(shù)據(jù)包。當(dāng)無(wú)空間存儲(chǔ)或者轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包時(shí),節(jié)點(diǎn)就只能丟棄數(shù)據(jù)包,最終降低了數(shù)據(jù)包傳遞率。

    而DEBR路由并沒(méi)有識(shí)別攻擊節(jié)點(diǎn)的行為。對(duì)于所有攻擊節(jié)點(diǎn)而言,相比丟失數(shù)據(jù)包行為,產(chǎn)生數(shù)據(jù)包的行為占主導(dǎo)。這就會(huì)使得DEBR路由選擇攻擊節(jié)點(diǎn)作為源節(jié)點(diǎn),其產(chǎn)生了更多數(shù)據(jù)包,這就提高了數(shù)據(jù)包傳遞率。

    最后,分析節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)包傳遞率的影響,其中攻擊節(jié)點(diǎn)比例為20%,節(jié)點(diǎn)數(shù)從100至400變化,如圖7所示。

    圖7 節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)包傳遞率的影響

    從圖7可知,當(dāng)攻擊節(jié)點(diǎn)比例固定的情況下,數(shù)據(jù)包傳遞率隨節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加而增加。原因在于:節(jié)點(diǎn)數(shù)越多,擁有更多節(jié)點(diǎn)分擔(dān)傳輸數(shù)據(jù)的任務(wù),減少了節(jié)點(diǎn)能耗,釋放了節(jié)點(diǎn)空間,這有利于數(shù)據(jù)包傳遞率的提高。此外,相比于DEBR路由和EENC路由,提出的ACES路由的數(shù)據(jù)包傳遞率得到較大的提升。在節(jié)點(diǎn)數(shù)從100至400區(qū)間變化,ACES路由的數(shù)據(jù)包傳遞率保持在96%以上。

    4 總結(jié)

    針對(duì)WSNs的能量消耗及安全問(wèn)題,提出基于蟻群算法的能耗均衡的安全路由ACES。ACES路由利用蟻群算法解決復(fù)雜問(wèn)題的能力,建立源節(jié)點(diǎn)至匯聚節(jié)點(diǎn)路徑。通過(guò)利用節(jié)點(diǎn)的剩余能量,距離以及信任值對(duì)蟻群算法的信息素更新函數(shù)、狀態(tài)轉(zhuǎn)移以及信息素的啟發(fā)算法進(jìn)行優(yōu)化,使信任值低的節(jié)點(diǎn),能耗低的節(jié)點(diǎn)不參與路由,提高路由的穩(wěn)定性及安全性。仿真結(jié)果表明,提出的ACES路由延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命,提高了數(shù)據(jù)包傳遞率。

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