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    基于相似度計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)檢測

    2022-06-14 10:06:48
    計(jì)算機(jī)仿真 2022年5期
    關(guān)鍵詞:聯(lián)網(wǎng)傳輸節(jié)點(diǎn)

    童 星

    (青島理工大學(xué),山東 臨沂 273400)

    1 引言

    近些年,物聯(lián)網(wǎng)傳輸技術(shù)得以快速發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)已普遍應(yīng)用于信息交互等多個(gè)研究領(lǐng)域[1]。由于在實(shí)際的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸過程中,傳輸流內(nèi)部節(jié)點(diǎn)可控性較低,因此,容易出現(xiàn)傳輸擁堵、傳輸節(jié)點(diǎn)丟包等問題,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)整體性能下降。同時(shí),若在數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中,網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全性得不到有效保障,也容易提高傳輸流節(jié)點(diǎn)發(fā)生丟包的概率[2,3]。也正因如此,數(shù)據(jù)流丟包問題已成為相關(guān)領(lǐng)域中的重點(diǎn)研究課題之一。

    傳統(tǒng)的傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)檢測方法主要有以下三種:

    1)文獻(xiàn)[4]中提出運(yùn)用分布式算法的傳輸流節(jié)點(diǎn)丟包檢測方法,該方法主要是對鄰近節(jié)點(diǎn)接收指令進(jìn)行檢測,然后用局部最優(yōu)節(jié)點(diǎn)來替換丟包節(jié)點(diǎn)。這種方法雖然可以有效檢測出丟包節(jié)點(diǎn)并對其進(jìn)行處理,但存在檢測效率偏低的問題,不適用于大范圍網(wǎng)絡(luò)。

    2)文獻(xiàn)[5]中提出基于非線性狀態(tài)估計(jì)的節(jié)點(diǎn)丟包故障檢測方法,利用每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征對惡意丟包的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢測,在實(shí)際檢測的過程中需要對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部所有的傳輸事件源進(jìn)行估計(jì),根據(jù)計(jì)算結(jié)果對全部需要檢測的節(jié)點(diǎn)濾波處理,并且保存沒有丟包的節(jié)點(diǎn),從而判斷丟包節(jié)點(diǎn)。然而這一過程會導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)率較低。

    3)文獻(xiàn)[6]中提出基于安全路徑的傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)檢測方法,首先構(gòu)建一個(gè)對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且對這個(gè)模型內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)進(jìn)行判定,然后運(yùn)用一定的概率事件來對可以節(jié)電發(fā)送檢測請求,再通過反饋回來的信息進(jìn)行分析。這種檢測方法雖然可以有效的對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢測,但對丟包節(jié)點(diǎn)的定位精準(zhǔn)度較差。

    基于傳統(tǒng)方法存在的問題,引入相似度計(jì)算過程,對物聯(lián)網(wǎng)傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢測。過程如下:首先構(gòu)建節(jié)點(diǎn)分布模型,并運(yùn)用傳輸?shù)男畔㈧亟Y(jié)果建立傳輸分布信道模型,根據(jù)丟包檢測的基本原理對傳輸節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類檢測處理,通過節(jié)點(diǎn)感測向量檢測完成對物聯(lián)網(wǎng)傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)的檢測,并通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法具有較高的實(shí)用性。

    2 傳輸節(jié)點(diǎn)分布及任務(wù)信道分布

    2.1 傳輸節(jié)點(diǎn)分布模型

    在分析物聯(lián)網(wǎng)傳輸節(jié)點(diǎn)丟包情況的過程中,首先將需要對物聯(lián)網(wǎng)中傳感器節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)分布密度模型進(jìn)行分析。因此,本研究運(yùn)用二元有向圖G=(V,E)來對其結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述,其中,V表示分布在空間探測區(qū)域的物聯(lián)網(wǎng)傳感節(jié)點(diǎn)頂點(diǎn)集,E表示為物聯(lián)網(wǎng)在傳感節(jié)點(diǎn)覆蓋區(qū)域G中所有邊的集合[7],繼而可獲取物聯(lián)網(wǎng)傳輸節(jié)點(diǎn)的分布模型。

    在物聯(lián)網(wǎng)傳感器節(jié)點(diǎn)分布模型中,采用多通道結(jié)構(gòu)模型對物聯(lián)網(wǎng)中傳感器的Sink點(diǎn)進(jìn)行描述,在物聯(lián)網(wǎng)傳輸流f中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)xn的傳輸能量為W,則可得到數(shù)據(jù)流傳輸過程的先驗(yàn)決策函數(shù)如下

    (1)

    式(1)中,e1和e2分別表示鏈路層和傳輸層的傳輸碼元。由于發(fā)射節(jié)點(diǎn)的功率p與傳輸能量密切相關(guān),由此則可得到數(shù)據(jù)流傳輸過程的特征量C為

    (2)

    式(2)中,t表示時(shí)間尺度,?為物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)密度的加權(quán)系數(shù)。在此基礎(chǔ)上,假設(shè)將物聯(lián)網(wǎng)傳感節(jié)點(diǎn)能量耗散值記為B,得到數(shù)據(jù)傳輸過程的傳輸節(jié)點(diǎn)分布模型如下

    (3)

    式(3)中,v表示數(shù)據(jù)流中信息量的增長速度。

    2.2 傳輸任務(wù)信道分布模型

    為了對物聯(lián)網(wǎng)傳輸流中所有需要檢測節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配,需對一個(gè)節(jié)點(diǎn)的所有鄰近節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理[8]。因此,假設(shè)若在一個(gè)邊長為M的正方形的檢測區(qū)域中,路由中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)量是m,其中傳輸流的帶寬為b,計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)中兩個(gè)相鄰傳輸節(jié)點(diǎn)集合中的信道衰減量為

    (4)

    在對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位的過程中,采用自適應(yīng)鏈路重組以及輪換方法得到節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)姆峙浜途庀禂?shù)分別為δ和τ[9],在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)中傳輸點(diǎn)的目標(biāo)函數(shù)為

    (5)

    式(5)中,Eelect表示節(jié)點(diǎn)鏈路的瞬時(shí)功耗,l表示傳輸路徑長度。

    根據(jù)上述計(jì)算結(jié)果,結(jié)合每條傳輸信道內(nèi)的簇頭c及其與對應(yīng)的Sink點(diǎn)間的距離L,得到傳輸任務(wù)信道分布模型為

    (6)

    式(6)中,i表示物聯(lián)網(wǎng)中的傳輸信道總數(shù)量,且i=1,2,…,n。

    3 傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)檢測原理分析

    在對物聯(lián)網(wǎng)中丟包節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢測的過程中,所應(yīng)用到的檢測原理如下:運(yùn)用基于似然的多元分類算法對已知類別的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行狀態(tài)檢測[10],在此基礎(chǔ)上,生成對未知類別節(jié)點(diǎn)分類的分類器,然后對丟包節(jié)點(diǎn)進(jìn)行下步分類,直到完成整個(gè)檢測的過程。

    假設(shè)在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中,發(fā)生丟包的節(jié)點(diǎn)共含有k個(gè)類別,{1,2,…,k},那么對于隨意一個(gè)節(jié)點(diǎn)樣本xt來說,已知p(C|x),其中C表述為任意一個(gè)丟包節(jié)點(diǎn)樣本xt的種類分別,那么假設(shè)j∈{1,2,…,k},j≠i,且xt是屬于物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部丟包樣本中的第i類,便有

    p(C=i|xt)>p(C=j|xT)

    (7)

    根據(jù)上式結(jié)果,結(jié)合固定的貝葉斯理論,可得到下式

    (8)

    上述各公式中,p(C)表示物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部丟包節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率,p(x|C)和p(x)則分別表示丟包節(jié)點(diǎn)的類似然值和后驗(yàn)概率。

    (9)

    對于任意位置、任意種類的丟包節(jié)點(diǎn)樣本xt來說,將其代入到上述各式中,經(jīng)過計(jì)算后再選取出具有最大后驗(yàn)概率的類別來作為這個(gè)樣本的分類[11],即

    (10)

    根據(jù)上式計(jì)算結(jié)果,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)中所有類別取值最大的似然值α,將物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部丟包節(jié)點(diǎn)度描述為下式

    (11)

    式(11)中,y表示節(jié)點(diǎn)在傳輸數(shù)據(jù)之后可能剩余的節(jié)點(diǎn)能量,u表示傳輸節(jié)點(diǎn)的多徑向衰減量。

    對于物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部沒有標(biāo)記的丟包節(jié)點(diǎn)U中未標(biāo)記丟包節(jié)點(diǎn)的樣本向量xt來說,如果滿足下述表達(dá)式

    gi=(gkxt)max

    (12)

    那么,便有xt∈C的結(jié)果,這樣U中全部的丟包節(jié)點(diǎn)就都能夠被檢測出來。

    4 基于相似度的丟包節(jié)點(diǎn)檢測的實(shí)現(xiàn)

    參照上述丟包節(jié)點(diǎn)檢測的原理,為進(jìn)一步加強(qiáng)對丟包節(jié)點(diǎn)的檢測效率,對物聯(lián)網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)展開感測向量處理,并根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)向量特有的相對跨度和實(shí)際節(jié)點(diǎn)之間的像素度來做對應(yīng)的判定,主要實(shí)現(xiàn)過程如下:

    首先,對物聯(lián)網(wǎng)中鄰近節(jié)點(diǎn)序列相似度進(jìn)行測量計(jì)算,然后根據(jù)該節(jié)點(diǎn)將其描述為丟包節(jié)點(diǎn)的判定條件,這樣便有:

    (13)

    式(13)中,di(t)表示物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部的第i個(gè)節(jié)點(diǎn)在某一時(shí)間t內(nèi)的鄰近節(jié)點(diǎn)序列相似度。

    在此基礎(chǔ)上,假設(shè)q表示物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部那一個(gè)節(jié)點(diǎn),那么就可以將這個(gè)節(jié)點(diǎn)的感測量用qm描述,則這樣數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)間的相對距離就可以寫為

    (14)

    在獲得上式計(jì)算結(jié)果的基礎(chǔ)上,假設(shè)整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)向量全部有變小的趨勢,那么就可以間接的證明出內(nèi)部節(jié)點(diǎn)具有較高的相似性。根據(jù)上述相對距離的表達(dá)式,可以進(jìn)一步計(jì)算出物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部兩個(gè)相鄰的x1節(jié)點(diǎn)和x2節(jié)點(diǎn)的整體相似度,其表達(dá)式為

    (15)

    在此基礎(chǔ)上,采用IKruskal算法來獲取網(wǎng)絡(luò)中可信的節(jié)點(diǎn)集合VE,然后將VE在其節(jié)點(diǎn)內(nèi)部簇中進(jìn)行擴(kuò)散,這樣VE內(nèi)的各節(jié)點(diǎn)可以運(yùn)用分布式方法來獲取出網(wǎng)絡(luò)中部分可信節(jié)點(diǎn),并將其作為參考對象。在完成節(jié)點(diǎn)相似度計(jì)算后,本文將采用比較算法來對丟包節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行判定,然后再結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和相鄰節(jié)點(diǎn)在時(shí)間域中的相似值進(jìn)行丟包節(jié)點(diǎn)檢測。

    假設(shè)運(yùn)用布爾變量來對節(jié)點(diǎn)的具體工作狀態(tài)進(jìn)行描述,那么就可以使用常數(shù)0或1來描述物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部傳輸數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)是否處于正常的運(yùn)行狀態(tài)或是產(chǎn)生的部分丟包的情況。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部相鄰節(jié)點(diǎn)測量取值所呈現(xiàn)出的空間相關(guān)性特征,即可經(jīng)過對兩個(gè)相鄰的x1節(jié)點(diǎn)和x2節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)來進(jìn)行判定,判定過程的表達(dá)式為

    (16)

    式(16)中,ξ表示某個(gè)指定的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),c表示物聯(lián)網(wǎng)中臨近節(jié)點(diǎn)的測量向量取值。

    將內(nèi)部節(jié)點(diǎn)與其鄰近節(jié)點(diǎn)在不同時(shí)間呈現(xiàn)出的狀態(tài)進(jìn)行對比,判斷它們在不一致的時(shí)間域中存有的相似值Y,從而得到物聯(lián)網(wǎng)傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)檢測過程如下:

    K=Y×a×h+θ

    (17)

    式(17)中,將a描述兩節(jié)點(diǎn)在任意一段時(shí)間內(nèi)所呈現(xiàn)出的感知數(shù)據(jù),這種數(shù)據(jù)為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)是否具有相似度而提供了判定依據(jù),θ表示為節(jié)點(diǎn)預(yù)定的閾值,并以此來表示對內(nèi)部節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)偶然丟包性所具有的容忍度。

    5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    為驗(yàn)證基于相似度計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)檢測方法的有效性與適用性,以文獻(xiàn)[4]中的運(yùn)用分布式算法的傳輸流節(jié)點(diǎn)丟包檢測方法、文獻(xiàn)[5]中的基于非線性狀態(tài)估計(jì)的節(jié)點(diǎn)丟包故障檢測方法以及文獻(xiàn)[6]中的基于安全路徑的傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)檢測方法作為對比方法。在如表1所示的仿真環(huán)境中進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。

    表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置情況

    以表1中實(shí)驗(yàn)參數(shù)為基礎(chǔ),進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,具體結(jié)果如下分析。

    首先測試不同方法的檢測過程耗時(shí)情況,結(jié)果如圖1所示。

    圖1 檢測耗時(shí)對比

    分析圖1中的結(jié)果可知,隨著實(shí)驗(yàn)次數(shù)的逐漸增加,不同方法檢測過程所需時(shí)間也在不斷變化。文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[6]方法的檢測過程耗時(shí)較為接近,文獻(xiàn)[5]方法的檢測耗時(shí)最高,高于1000ms。相比之下,文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[6]方法的檢測過程耗時(shí)略低,但也多于本文方法的檢測過程耗時(shí)。由此可知,本文方法的檢測過程耗時(shí)最短,說明該方法檢測效率最高。

    測試不同方法的丟包節(jié)點(diǎn)定位精準(zhǔn)度,結(jié)果如圖2所示。

    圖2 不同方法丟包節(jié)點(diǎn)定位精準(zhǔn)度對比

    分析圖2所示結(jié)果可知,與傳統(tǒng)的檢測方法相比,利用本文方法對丟包節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢測,可以使節(jié)點(diǎn)定位的精準(zhǔn)度大大提高,最高的丟包率高于90%,明顯高于另外幾種檢測方法。由此可知,本文方法能夠有效保證丟包節(jié)點(diǎn)過程的有效性。

    最后,測試不同方法的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)率,節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)率表示傳輸過程中成功傳輸或轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)流數(shù)目占總發(fā)送數(shù)據(jù)的具體比例,是一種用來定義物聯(lián)網(wǎng)傳輸流節(jié)點(diǎn)檢測方法有效性的重要檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),其計(jì)算過程如下:

    (18)

    式(18)中,Nf、Nenter和Nout分別用于描述節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)率、數(shù)據(jù)輸入數(shù)量以及輸出數(shù)量。

    具體測試結(jié)果如圖3所示。

    圖3 不同方法節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)率對比

    分析圖3可知,在多次實(shí)驗(yàn)中,四種方法的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)率均穩(wěn)步上升,但是本文方法的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)率明顯高于另外3種對比方法的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)率。由此可知,本文方法能夠保證傳輸流的完整性,檢測過程有效性和可靠性更強(qiáng)。

    綜上所述,與3種傳統(tǒng)的傳統(tǒng)檢測方法相比,本文所研究的基于相似度計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)檢測方法具有更高的檢測效率,同時(shí),該方法還通過節(jié)點(diǎn)相似度計(jì)算提高了對丟包節(jié)點(diǎn)定位的精準(zhǔn)度,同時(shí)也保證了較高程度的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)率,整體應(yīng)用效果較好。

    6 結(jié)束語

    隨著物聯(lián)網(wǎng)傳輸技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)的丟包節(jié)點(diǎn)檢測方法已經(jīng)不能夠滿足于現(xiàn)階段該項(xiàng)技術(shù)發(fā)展的基本需求,基于此,本文在相似度計(jì)算的基礎(chǔ)上,提出一種物聯(lián)網(wǎng)傳輸流丟包節(jié)點(diǎn)檢測方法,根據(jù)丟包檢測原理,將對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行感測向量檢測處理,并對跨度和實(shí)際節(jié)點(diǎn)之間的像素度來做對應(yīng)的判定。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法檢測過程效率較高,且能夠精準(zhǔn)檢測出丟包節(jié)點(diǎn)位置,確保了較高的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)率,為提高數(shù)據(jù)傳輸效率奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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