基于信用度機制的移動延遲容忍傳感網(wǎng)中繼傳輸優(yōu)化算法*

王金翔，王 恒，謝婭婭

(荊楚理工學(xué)院電子信息工程學(xué)院，湖北 荊門 448000)

隨著“中國智造2025”計劃不斷推進，傳統(tǒng)無線傳感網(wǎng)技術(shù)也發(fā)生了日新月異的變化，特別是第五代移動通信技術(shù)在傳感領(lǐng)域的推廣，使得傳感網(wǎng)絡(luò)從僅有數(shù)據(jù)采集、匯聚等功能轉(zhuǎn)型為兼具數(shù)據(jù)采集、自主裁決、延遲傳輸?shù)刃录夹g(shù)形態(tài)的移動延遲容忍傳感網(wǎng)(Mobile Delay Tolerant Sensor Network，MD-TSN)，正在國民經(jīng)濟體系中發(fā)揮舉足輕重的作用[1]。 傳統(tǒng)組網(wǎng)技術(shù)關(guān)于數(shù)據(jù)傳輸均需要遵循端到端路徑假設(shè)情形，由于當(dāng)前傳感節(jié)點往往具有移動特性，使得該假設(shè)出現(xiàn)失效[2]。 這是由于傳感節(jié)點處于移動狀態(tài)時網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)更迭頻繁，網(wǎng)絡(luò)時延較為嚴(yán)重，需要依托中繼節(jié)點并采取“存儲-滯留-發(fā)送”模式進行數(shù)據(jù)傳輸[3]。 因此，傳感節(jié)點在布撒過程中需要中繼節(jié)點在共享自身資源的同時，進一步打通處于拓撲更迭及高時延狀態(tài)的網(wǎng)絡(luò)，以便能夠更好地提供網(wǎng)絡(luò)傳輸服務(wù)[4]。

然而，移動延遲容忍傳感網(wǎng)在部署過程中，傳感節(jié)點因能量受限、緩存不足、帶寬制約等因素出現(xiàn)離線現(xiàn)象，導(dǎo)致當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)服務(wù)出現(xiàn)中斷并使網(wǎng)絡(luò)傳輸出現(xiàn)抖動[5]。 因此，采取一定技術(shù)手段規(guī)避這種現(xiàn)象，進而提高移動延遲容忍傳感網(wǎng)傳輸性能，正在日益成為研究熱門領(lǐng)域之一[6]。 Salim 等[7]提出了一種基于自適應(yīng)多權(quán)值傳感網(wǎng)分簇傳輸算法，根據(jù)剩余能量、簇頭之間的距離和最佳成員節(jié)點數(shù)來選擇簇頭，選取更接近密度中心的高剩余能量節(jié)點作為中繼節(jié)點，從而形成CH 候選的初始集，具有網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬較高的特點。 然而，該算法未考慮節(jié)點移動狀態(tài)下存在的離線現(xiàn)象，使得中繼節(jié)點可用性不強，鏈路抖動嚴(yán)重，難以適應(yīng)移動網(wǎng)絡(luò)部署環(huán)境。Nilabar 等[8]提出了一種三角模糊譜聚類機制的傳感網(wǎng)傳輸算法，首先根據(jù)能量水平對傳感節(jié)點進行分組，選擇剩余能量和信號強度較高的傳感器節(jié)點作為簇頭，采用直傳模式將數(shù)據(jù)傳輸至目的節(jié)點，具有部署較為便捷的特性。 但是，該算法在中繼節(jié)點出現(xiàn)拒絕服務(wù)現(xiàn)象時采用重傳輸機制進行數(shù)據(jù)傳輸，網(wǎng)絡(luò)擁塞控制性能不高，降低了該算法的網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬。 Jyoth 等[9]提出了一種基于星型拓撲分割方案的傳感網(wǎng)傳輸算法，利用星型定位概念來優(yōu)化無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分簇性能，以最大限度地節(jié)省簇頭資源消耗為目標(biāo)，具有傳輸性能較高的特點。 然而，該算法未考慮中繼節(jié)點可能存在的服務(wù)拒絕現(xiàn)象，易造成簇內(nèi)區(qū)域擁塞現(xiàn)象，使得算法在移動條件下的網(wǎng)絡(luò)傳輸性能較差。 Ullah 等[10]提出了一種基于多社交協(xié)同機制的移動延遲容忍網(wǎng)絡(luò)傳輸優(yōu)化算法，該算法按照能耗指標(biāo)實現(xiàn)多區(qū)域節(jié)點協(xié)同傳輸，能夠以較高的效率實現(xiàn)數(shù)據(jù)投遞。 不過，該算法對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境穩(wěn)定性要求較高，拓撲處于動態(tài)變化時較易出現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸抖動現(xiàn)象。 Priyankay 等[11]提出了一種基于旅行分區(qū)調(diào)度機制的移動延遲容忍網(wǎng)絡(luò)傳輸優(yōu)化算法，優(yōu)選具有較優(yōu)傳輸性能的節(jié)點作為中繼節(jié)點，采用旅行機制實現(xiàn)區(qū)域遍歷，能夠迅速形成數(shù)據(jù)傳輸鏈路，網(wǎng)絡(luò)收斂性較高。 不過，由于該算法在區(qū)域劃分完畢后將不再進行鏈路更新，所篩選出的中繼節(jié)點出現(xiàn)抖動時難以及時實現(xiàn)更換，因此該算法數(shù)據(jù)傳輸性能較低。

為了改善網(wǎng)絡(luò)的傳輸能力，本文提出了一種基于信用度機制的移動延遲容忍傳感網(wǎng)傳輸優(yōu)化算法。 首先，引入副本機制設(shè)計了鑒權(quán)信息結(jié)構(gòu)，采取成功投遞鑒權(quán)(Successful Delivery Authentication，SDA)模式對中繼節(jié)點行為進行評估，量化解析中繼節(jié)點的轉(zhuǎn)發(fā)性能，增強網(wǎng)絡(luò)對中繼節(jié)點的篩選能力。其次，采用雙線性映射方案構(gòu)建基于身份鑒權(quán)機制的中繼節(jié)點可信度確認(rèn)方法，拒絕服務(wù)能力較差的中繼節(jié)點加入傳輸鏈路，提高所選中繼節(jié)點的傳輸能力。 并采用信用分級模式構(gòu)建了基于信用度機制的節(jié)點激勵方法，篩選信用值較高的節(jié)點作為備用中繼節(jié)點，懲罰拒絕提供服務(wù)的中繼節(jié)點，從而優(yōu)化了源節(jié)點與目的節(jié)點間的傳輸路徑，提高網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量。 最后，采用MATLAB 仿真實驗平臺證明了本文算法的性能。

1 移動延遲容忍傳感網(wǎng)絡(luò)模型概述

一般而言，移動延遲容忍傳感網(wǎng)近年來多用于智能汽車、無人機組網(wǎng)等領(lǐng)域，具有節(jié)點分布較為稀疏的特點，如智能汽車等應(yīng)用場景中，每百平方米節(jié)點一般僅有1～2 個。 因此，數(shù)據(jù)傳輸過程中需要對網(wǎng)絡(luò)傳輸時延、丟包等具有較高的容忍特性。 此外，移動延遲容忍傳感網(wǎng)節(jié)點部署具有多制式特性，其網(wǎng)絡(luò)成型過程一般不采用分簇結(jié)構(gòu)[12]，各傳感節(jié)點均可作為數(shù)據(jù)傳輸過程中的中繼節(jié)點，見圖1。 由于傳感節(jié)點分布區(qū)域較為寬廣，分布密度較為稀疏，各節(jié)點間很難存在具有持續(xù)傳輸能力的中繼節(jié)點。當(dāng)各節(jié)點處于通信范圍之內(nèi)時方有一定概率建立傳輸鏈路并進行數(shù)據(jù)通信。 若各節(jié)點間均沒有持續(xù)通信能力或出現(xiàn)能量受限，網(wǎng)絡(luò)拓撲將處于中斷狀態(tài)。

圖1 移動延遲容忍傳感網(wǎng)節(jié)點部署

考慮到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點存在的稀疏特性，本文網(wǎng)絡(luò)采取多重傳輸機制:源節(jié)點A發(fā)送數(shù)據(jù)過程中將同時生成多個數(shù)據(jù)副本，數(shù)據(jù)副本被傳輸至Sink 節(jié)點的過程將經(jīng)過多個中繼節(jié)點。 各中繼節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)副本時將添加鑒權(quán)信息Message(A):

式中:B(A)表示源節(jié)點A所發(fā)送的數(shù)據(jù)，IDsource表示源節(jié)點的ID 信息，Mid(A)表示中繼節(jié)點信息，Ts(A)表示B(A)對應(yīng)的時間戳，Auth(A)表示源節(jié)點A的鑒權(quán)報文。 式(1)所示數(shù)據(jù)報文中，數(shù)據(jù)段主要為中繼節(jié)點位置相關(guān)信息及時間戳，鑒權(quán)失敗時將自動丟棄該報文。 考慮到移動延遲容忍傳感網(wǎng)節(jié)點分布具有的系數(shù)特性，源節(jié)點同時發(fā)送的副本數(shù)目一般不超過3 個，且鑒權(quán)失敗時將自動丟棄相應(yīng)副本，因此多重傳輸機制對網(wǎng)絡(luò)負載貢獻程度有限。

為進一步提高網(wǎng)絡(luò)對節(jié)點中繼傳輸能力的預(yù)測，采取成功投遞鑒權(quán)(Successful Delivery Authentication，SDA)模式對中繼節(jié)點行為進行評估。 SDA模式首先需要構(gòu)建一個可由任意節(jié)點i維護的鑒權(quán)列表SDA(i)，SDA(i)涵蓋與節(jié)點i有數(shù)據(jù)交互行為的節(jié)點信息。 節(jié)點i通過周期機制遍歷SDA(i)并更新如下參數(shù):

Serv(i，i＋1)表示節(jié)點i＋1 為節(jié)點i提供中繼服務(wù)的總頻次。

Suss(i，i＋1)表示節(jié)點i＋1 為節(jié)點i成功進行中繼轉(zhuǎn)發(fā)的總頻次。

網(wǎng)絡(luò)成型后，各節(jié)點均有自己的鑒權(quán)列表。 當(dāng)節(jié)點i完成遍歷后，將按如下規(guī)則更新鑒權(quán)列表SDA(i):

Step 1 節(jié)點i作為源節(jié)點，向下一跳節(jié)點i＋1發(fā)送式(1)所示的鑒權(quán)信息結(jié)構(gòu)。

Step 2 節(jié)點i＋1 發(fā)現(xiàn)接收到的鑒權(quán)信息結(jié)構(gòu)與自身鑒權(quán)列表SDA(i＋1)有差異時，將向節(jié)點i反饋信息并同時將信息發(fā)送至下一跳節(jié)點i＋2，見圖2。

圖2 鑒權(quán)成功投遞規(guī)則

Step 3 節(jié)點i＋2 在收到信息后，向節(jié)點i＋1 反饋鑒權(quán)信息，此時節(jié)點i＋1 將自身鑒權(quán)列表SDA(i)中參數(shù)Serv(i，j)及Suss(i，i＋1)均增加1，說明節(jié)點i＋1 可以作為節(jié)點i 的中繼節(jié)點。

但是，單純依靠SDA 模式進行評估可能存在鑒權(quán)失敗的問題，這主要由于MD-TSN 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點具有移動特性，使得網(wǎng)絡(luò)拓撲更迭較快。 考慮到節(jié)點間傳輸延時較長，各節(jié)點在等待接收到鑒權(quán)列表信息時有較高概率處于離線狀態(tài)。 因此需要進一步提高節(jié)點對離線狀態(tài)的辨別能力，以便網(wǎng)絡(luò)能夠快捷進行拓撲維護并穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量。

2 本文移動延遲容忍傳感網(wǎng)傳輸優(yōu)化算法設(shè)計

針對節(jié)點存在的離線現(xiàn)象，本文提出了一種基于信用度機制的移動延遲容忍傳感網(wǎng)傳輸優(yōu)化算法。 該算法主要由基于身份鑒權(quán)機制的中繼節(jié)點可信度確認(rèn)方法和基于信用度機制的節(jié)點激勵方法兩部分構(gòu)成。 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點收到數(shù)據(jù)時，首先查詢自身覆蓋范圍內(nèi)的節(jié)點，按照身份鑒權(quán)機制確定可用節(jié)點，處于離線狀態(tài)的節(jié)點將被篩出，下一跳節(jié)點將按照信用度機制得到激勵，優(yōu)選具有較高傳輸性能節(jié)點用以進行中繼傳輸，從而達到穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)哪康摹?詳細設(shè)計如下:

2.1 基于身份鑒權(quán)機制的中繼節(jié)點可信度確認(rèn)

考慮到節(jié)點傳輸時延具有容忍特性，中繼節(jié)點均需要通過基站實現(xiàn)身份或信息確認(rèn)，確認(rèn)過程需要依賴于密鑰基站予以實現(xiàn)，以便能夠在時延較長的前提下進一步確保中繼節(jié)點的可信性。 不妨設(shè)MD-TSN 中Sink 節(jié)點作為基站，該基站負責(zé)對整個網(wǎng)絡(luò)派發(fā)密鑰，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在執(zhí)行中繼任務(wù)前均需要領(lǐng)取密鑰，該密鑰按照雙線性方式生成[13]。 為便于下文介紹密鑰生成過程，首先介紹雙線性映射定理[14]:

定理1不妨設(shè)D1和D2均為階數(shù)的乘法循環(huán)域和加法循環(huán)域，其中D1的生成元為R，則雙線性映射f:D1*D2?D2滿足如下模型:

①雙線性(Quadratic Linearity)性質(zhì)。 對于D1中任意元素A和B，若存在線性系數(shù)x和y隸屬于D1，則有如下模型成立:

②映射發(fā)散性(Divergence of Mapping)。 滿足式(2)的雙線性映射f:D1*D2?D2同將不會退化為D2:

③可測性(Testability)。 對于D1中任意元素A和B，雙線性映射f均可將D1映射為非空域:

式中:Ω0表示非空域。

按式(2)～式(4)所示的方法生成密鑰，具體步驟如下:

Step 1 Sink 節(jié)點選取中D1任意某個元素C作為私鑰，其中D1的生成元為R1，則私鑰RC按如下模型生成:

Step 2 采用哈希映射[15]生成Sink 節(jié)點公鑰sinkR:

Step 3 Sink 節(jié)點對新加入節(jié)點均分配注冊鑒權(quán)參數(shù)Auth(sink)，見圖3。 具體生成方式如下:

圖3 密鑰生成與節(jié)點注冊

式中:f代表雙線性映射。

Step 4 新加入節(jié)點在注冊身份信息后，將根據(jù)式(7)獲取注冊鑒權(quán)參數(shù)，并按式(5)獲取公鑰。 密鑰生成過程結(jié)束。

節(jié)點w1加入網(wǎng)絡(luò)并進行注冊后即開始向最終節(jié)點E1傳輸數(shù)據(jù)，詳細步驟如下:

Step 1 節(jié)點w1注冊完畢后，通過查詢Sink 節(jié)點信息獲取可用中繼節(jié)點集合Z(w1):

Step 2 按式(1)獲取節(jié)點的的鑒權(quán)信息結(jié)構(gòu):

式中:B(w1) 表示源節(jié)點w1所發(fā)送的數(shù)據(jù)，IDsource[w1]表示源節(jié)點w1的ID 信息，Mid(w1)表示中繼節(jié)點信息，Ts(w1)表示B(w1)對應(yīng)的時間戳，Auth(w1)表示源節(jié)點w1的鑒權(quán)報文。

Step 3 按式(7)獲取Sink 節(jié)點分配的注冊鑒權(quán)參數(shù)Auth(sink)，聯(lián)立式(6)、式(9)構(gòu)建節(jié)點w1的身份簽名(Identity Signature，IS)IS(w1)如下:

式(10)中參數(shù)同式(9)。

Step 4 將節(jié)點w1的身份簽名IS(w1)及所發(fā)送的數(shù)據(jù)B(w1)傳輸至下一跳節(jié)點，并更新中繼節(jié)點信息Mid(w1):

式中:Mid0(w1)表示源節(jié)點w1進行數(shù)據(jù)發(fā)送時的中繼節(jié)點信息。

Step 5 循環(huán)進行Step 1 ～4，見圖4，最終搜尋到的傳輸路徑L(w1)為:

圖4 傳輸路徑初始化過程

式中:ui表示第i個中繼節(jié)點，E1表示最終節(jié)點。

節(jié)點w1搜尋傳輸路徑時，可能存在搜尋路徑不唯一的情形。 因此，當(dāng)?shù)趇個中繼節(jié)點ui接收到數(shù)據(jù)報文時，將按如下步驟進行路徑校驗B(w1)和IS(w1):

Step 1 針對接收到的數(shù)據(jù)B(w1)，檢驗其時間戳Ts(w1)，當(dāng)時間戳未過期時，繼續(xù)校驗身份簽名IS(w1)。

Step 2 Sink 節(jié)點對身份簽名IS(w1)進行驗證，當(dāng)身份簽名為合法簽名時，繼續(xù)進行簽名確認(rèn)，見圖5。

圖5 中繼節(jié)點的身份簽名驗證

Step 3 按式(2)、式(4)所示的雙線性映射，對身份簽名IS(w1)進行驗證，通過驗證的節(jié)點被選為中繼節(jié)點。 驗證方法如下:

式(13)中參數(shù)同式(10)。

當(dāng)節(jié)點w1所提身份簽名被中繼節(jié)點ui證實后，將按如下流程繼續(xù)發(fā)送至下一跳中繼節(jié)點ui＋1，見圖6:

圖6 中繼節(jié)點雙向鏈路的穩(wěn)定性鑒權(quán)過程

Step 1ui按照式(1) 生成鑒權(quán)信息結(jié)構(gòu)Message(ui)，下一跳節(jié)點ui＋1可通過該鑒權(quán)信息結(jié)構(gòu)獲取源節(jié)點w1信息。

Step 2ui將Message(ui)發(fā)送至上一跳節(jié)點ui-1，說明節(jié)點w1所上傳的源數(shù)據(jù)已經(jīng)被成功轉(zhuǎn)發(fā)。

Step 3 下一跳節(jié)點ui＋1收到鑒權(quán)信息結(jié)構(gòu)Message(ui)后，將重新生成Message(ui＋1)并發(fā)送至中繼節(jié)點ui。 當(dāng)節(jié)點w1可解析到路徑中全部中繼節(jié)點所傳送的Message(u1)、Message(u1)、…、Message(ui)，時，說明式(12)所確定的傳輸鏈路具有穩(wěn)定特性，可用于數(shù)據(jù)傳輸。

可信度確認(rèn)過程主要新增能量消耗為副本傳輸能耗，由于移動延遲容忍網(wǎng)絡(luò)節(jié)點具有系數(shù)特性，副本傳輸數(shù)量有限，因而該過程將不會顯著增加傳輸能耗。

2.2 基于信用度機制的中繼節(jié)點激勵

通過基于身份鑒權(quán)機制的中繼節(jié)點可信度確認(rèn)方法，可為節(jié)點w1提供一條或多條傳輸鏈路用以進行數(shù)據(jù)傳輸，周期性更新這些鏈路信息即可確保節(jié)點w1不處于離線狀態(tài)。 不過，由于移動延遲容忍傳感網(wǎng)節(jié)點均具有自私特性，即出現(xiàn)能量受限、帶寬激增情況時將會拒絕對節(jié)點w1提供轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)。 因此節(jié)點w1需要對中繼節(jié)點相關(guān)行為建立信用度機制，數(shù)據(jù)傳輸將優(yōu)先選取信用度較高的中繼節(jié)點。 首先對信用度組成參數(shù)做出如下規(guī)定:

定義1一級信用值(First Class Credit Value，F(xiàn)CCV)。 一級信用值FCCV[ui，uj｜Tn]指中繼節(jié)點uj通過計算后產(chǎn)生的分?jǐn)?shù)，uj與當(dāng)前中繼節(jié)點ui存在直接數(shù)據(jù)傳輸關(guān)系，其中Tn表示第n個數(shù)據(jù)傳輸周期。

定義2次級信用值(Secondary Credit Value，SCV)。 次級信用值SCV[ui，uj｜Tn]指中繼節(jié)點uj通過計算后產(chǎn)生的分?jǐn)?shù)，但uj與當(dāng)前中繼節(jié)點ui不存在直接數(shù)據(jù)傳輸關(guān)系，不過uj亦在ui的傳輸鏈路上，其中Tn表示第n個數(shù)據(jù)傳輸周期。

定義3信用值(Credit Value，CV)。 信用值CV[ui｜Tn]指當(dāng)前中繼節(jié)點ui基于FCCV[ui，uj｜Tn]和SCV[ui，uj｜Tn]后所獲取的最終分?jǐn)?shù)，其中Tn表示第n個數(shù)據(jù)傳輸周期。 可由如下模型獲取:

式中:μ表示積累系數(shù)，該數(shù)值越高說明中繼節(jié)點ui的信用越好，該數(shù)值可設(shè)定為ui的周期成功轉(zhuǎn)發(fā)頻次。 根據(jù)定義2，F(xiàn)CCV[ui，uj｜Tn]可由與中繼節(jié)點ui有直接數(shù)據(jù)傳輸關(guān)系的節(jié)點uj進行評估:

式中:ω表示一級信用參數(shù)，zij(Tn)表示第n個數(shù)據(jù)傳輸周期內(nèi)節(jié)點ui成功轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)次數(shù)，F(xiàn)ij(Tn)表示第n個數(shù)據(jù)傳輸周期內(nèi)節(jié)點ui拒絕轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)次數(shù)。顯然，F(xiàn)ij(Tn)越高說明中繼節(jié)點ui的一級信用值越低。

為確保網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)式(14)所確定的CV[ui｜Tn]對離線狀態(tài)的中繼節(jié)點節(jié)點進行懲罰，本文構(gòu)建一級信用參數(shù)ω如下:

式中:P(ui，Tn)表示節(jié)點ui在第n個數(shù)據(jù)傳輸周期內(nèi)的拒絕服務(wù)概率。

聯(lián)立式(15) ～式(16)得到一級信用值FCCV[ui，uj｜Tn]后，繼續(xù)通過下式獲取次級信用值SCV[ui，uj｜Tn]:

式(17)中num 表示參與獲取信用值的節(jié)點總數(shù)，Tn-1表示第n-1 個傳輸周期，net 表示整個網(wǎng)絡(luò)中可用節(jié)點組成的集合。

聯(lián)立式(15)～式(17)即可獲取中繼節(jié)點ui在任意傳輸周期內(nèi)的信用值。 節(jié)點w1傳輸數(shù)據(jù)時，針對所遇到的多個中繼節(jié)點u1、u2、…、ui，逐個獲取CV 值，選取信用值最大的節(jié)點ui作為中繼節(jié)點，若節(jié)點ui在當(dāng)前周期內(nèi)成功傳輸數(shù)據(jù)則CV 值將增加，從而得到激勵，下一時刻將有更高幾率被選取為中繼節(jié)點。 若節(jié)點ui在當(dāng)前周期內(nèi)未能成功傳輸數(shù)據(jù)則CV 值將減少，從而受到懲罰，下一時刻將有較低幾率被選取為中繼節(jié)點，見圖7。

圖7 基于信用度機制的中繼節(jié)點激勵過程

綜上所述，本文算法首先通過雙線性方式生成加密密鑰，以規(guī)避惡意節(jié)點混入網(wǎng)絡(luò)的安全風(fēng)險，鏈路形成過程中采用雙向鑒權(quán)方式對傳輸鏈路予以進一步優(yōu)化，解析出一條具有較高可用性的鏈路，以達到穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪康摹?隨后，考慮到傳輸鏈路存在的多態(tài)特性，通過計算信用度的方式對中繼節(jié)點予以激勵，將具有較高信用度的中繼節(jié)點賦以較高的數(shù)據(jù)傳輸概率，從而進一步提升中繼節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸效果。

3 本文算法時間復(fù)雜度分析

不妨設(shè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總數(shù)為n，算法主要由基于身份鑒權(quán)機制的中繼節(jié)點可信度確認(rèn)方法和基于信用度機制的節(jié)點激勵方法兩部分構(gòu)成，在基于身份鑒權(quán)機制的中繼節(jié)點可信度確認(rèn)方法中，節(jié)點的注冊過程需要對全網(wǎng)節(jié)點進行遍歷，時間復(fù)雜度為o(n)，傳輸路徑驗證過程中需要采用雙線性方式對節(jié)點予以確認(rèn)，該過程也依賴于節(jié)點的首次全網(wǎng)遍歷，因而基于身份鑒權(quán)機制的中繼節(jié)點可信度確認(rèn)方法的整體時間復(fù)雜度為o(n)。 基于信用度機制的節(jié)點激勵方法為所提算法的第二個執(zhí)行過程，該過程執(zhí)行時將對網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過確認(rèn)的節(jié)點(不妨設(shè)個數(shù)為m)進行遞歸排序計算，遞歸過程需要不斷篩選出信用值最大的節(jié)點，因而時間復(fù)雜度為o(m2)。綜合上述部分的時間復(fù)雜度，可知所提算法的時間復(fù)雜度為o(n)＋o(m2)。 若移動延遲容忍網(wǎng)中節(jié)點均能得到注冊驗證，則所提算法的整體時間復(fù)雜度近似滿足o(m2)。

4 實驗與分析

為便于對比所提算法的性能，設(shè)置MATLAB 作為仿真實驗環(huán)境[16]。 節(jié)點分布為矩形，大小為10 240 m×10 240 m，布撒后移動速度可設(shè)，其余仿真參數(shù)見表1。 為突出所提算法的性能，特別是考慮到延遲容忍技術(shù)中因容忍特性所帶來的路由多跳及多徑傳輸特性，將業(yè)界常用的基于能量多跳路由機制的傳感網(wǎng)傳輸算法[17](Energy-Efficient Multihop Routing in WSN Using the Hybrid Optimization Algorithm，EEMR 算法)和基于模糊-貓群優(yōu)化機制的無線傳感網(wǎng)多徑傳輸算法[18](Multipath Data Transmission in WSN Using Exponential Cat Swarm and Fuzzy Optimisation，MD-CSFO 算法)設(shè)置為對照組。 測試指標(biāo)為路徑抖動頻次、中繼節(jié)點離線率、網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬三項。

表1 仿真參數(shù)

路徑抖動頻次:該項指標(biāo)為累積值，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)開始運行后，以第一次發(fā)生數(shù)據(jù)傳輸失敗為起始點，網(wǎng)絡(luò)所記錄下的數(shù)據(jù)傳輸失敗總次數(shù)。

中繼節(jié)點離線率:該項指標(biāo)為實時值，指無法提供服務(wù)的中繼節(jié)點在整體中繼節(jié)點中的占比，顯然該指標(biāo)越高說明中繼節(jié)點使用情況不佳，需要采取措施穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸鏈路。

網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬:網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬指終端節(jié)點接受到的傳輸帶寬總和，顯然網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬越高說明數(shù)據(jù)傳輸鏈路穩(wěn)健性也就越強，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量也越優(yōu)越。

4.1 路徑抖動頻次測試

圖8 所示為所提算法、EEMR 算法及MD-CSFO算法在不同節(jié)點運動速度下的路徑抖動頻次測試結(jié)果。 由圖可知，各算法均具有路徑抖動頻次較高的特點，這是由于移動延遲容忍傳感網(wǎng)具有節(jié)點移動性和傳輸抖動性，需要適應(yīng)環(huán)境的多徑傳輸、多跳傳輸及拓撲高抖動特點，因而為達到較高的傳輸質(zhì)量需要對路徑予以多次試探，因而路徑抖動頻次較高。不過，所提算法對路徑抖動現(xiàn)象的抑制能力較強，路徑抖動頻次始終處于較低水平，顯著低于對照組算法。 這是由于本文算法針對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點存在的稀疏特性，采取鑒權(quán)機制對鏈路進行固化處理，能夠有效規(guī)避服務(wù)質(zhì)量較差的節(jié)點被選為中繼節(jié)點，因此鏈路穩(wěn)定、性能較高。 特別是所提算法通過設(shè)計節(jié)點信用值，能夠量化評估節(jié)點服務(wù)能力，所選節(jié)點均為信用值最高的節(jié)點，具有網(wǎng)絡(luò)路徑穩(wěn)定性能較高的特點。 EEMR 算法主要按照最優(yōu)跳數(shù)進行中繼節(jié)點篩選，并使用低能量自適應(yīng)分簇層次協(xié)議選擇簇頭，以最小化網(wǎng)絡(luò)中的通信量。 但是，該算法未對中繼節(jié)點可能存在的拒絕服務(wù)現(xiàn)象進行評估，所篩選中繼節(jié)點的鏈路抖動抑制效果較差，使得算法整體網(wǎng)絡(luò)路徑穩(wěn)定性能受到嚴(yán)重影響，路徑抖動頻次較高。MD-CSFO 算法主要采用貓群搜索機制篩選中繼節(jié)點，篩選過程存在業(yè)務(wù)密度和鏈路壽命因素占比較高的特點，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點處于移動狀態(tài)時將會導(dǎo)致業(yè)務(wù)密度急劇下降，使得中繼節(jié)點拒絕服務(wù)現(xiàn)象出現(xiàn)頻率要高于所提算法，因此路徑抖動頻次較高。

圖8 路徑抖動頻次測試

4.2 中繼節(jié)點離線率測試

圖9 所示為所提算法、EEMR 算法及MD-CSFO算法在不同節(jié)點傳輸率下的中繼節(jié)點離線率測試結(jié)果。 由圖可知，所提算法具有中繼節(jié)點服務(wù)能力較高的特性，離線率要顯著低于對照組算法。 這是由于本文算法針對中繼節(jié)點具有的移動特性，對可提供服務(wù)的中繼節(jié)點進行雙向鑒權(quán)，全鏈路上可用中繼節(jié)點均能以周期形式被源節(jié)點所感知，被篩選的中繼節(jié)點服務(wù)能力較強，因而具有離線率較低的特點。 EEMR 算法單純采用最優(yōu)跳數(shù)篩選中繼節(jié)點，所選中繼節(jié)點在能量受限時將處于離線狀態(tài)，特別是該算法在出現(xiàn)中繼節(jié)點拒絕服務(wù)現(xiàn)象時并未采取剔除措施，使得服務(wù)能力較低的中繼節(jié)點將有較高概率被用于數(shù)據(jù)傳輸，鏈路抖動較為頻繁，使得中繼節(jié)點離線率亦要高于本文算法。 MD-CSFO 算法主要根據(jù)中繼節(jié)點服務(wù)熱度，采取貓群搜索機制對鏈路壽命較長的中繼節(jié)點進行篩選。 不過，該算法路由于更新周期較長，移動節(jié)點適用性不足，網(wǎng)絡(luò)拓撲出現(xiàn)頻繁更迭時難以將中繼節(jié)點信息通知源節(jié)點，離線狀態(tài)的中繼節(jié)點將有較高概率繼續(xù)進行數(shù)據(jù)中繼傳輸，因而存在中繼節(jié)點服務(wù)質(zhì)量較低的不足，導(dǎo)致該算法的中繼節(jié)點離線率亦要高于所提算法。

圖9 中繼節(jié)點離線率測試

4.3 網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬

圖10 所示為所提算法、EEMR 算法及MD-CSFO算法在不同節(jié)點密度下的網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬測試結(jié)果。由圖可知，所提算法的網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬始終較高，具有網(wǎng)絡(luò)傳輸能力較強的特性。 這是由于本文算法針對網(wǎng)絡(luò)中繼節(jié)點拒絕服務(wù)現(xiàn)象，設(shè)計了基于身份鑒權(quán)機制的中繼節(jié)點可信度確認(rèn)方法。 中繼節(jié)點提供服務(wù)前均需要通過Sink 節(jié)點進行注冊并進行鑒權(quán)，鑒權(quán)過程中將逐跳對中繼節(jié)點進行篩選，優(yōu)選具有較高信用值的中繼節(jié)點，因而具有網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬較高的特點。 EEMR 算法主要按照跳數(shù)最小原則優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)傳輸鏈路，未考慮中繼節(jié)點拒絕服務(wù)情形，當(dāng)中繼節(jié)點出現(xiàn)拒絕服務(wù)時將會出現(xiàn)較為嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)重傳輸現(xiàn)象，使得網(wǎng)絡(luò)擁塞嚴(yán)重，降低了網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬。MD-CSFO 算法雖然采取貓群搜索機制優(yōu)選服務(wù)時長較長的鏈路作為傳輸鏈路，且考慮到能量受限現(xiàn)象選取具有較高能量值的節(jié)點作為中繼節(jié)點，能夠在一定程度上緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞現(xiàn)象。 不過，該算法僅采用單向路由模式進行鏈路篩選，中繼節(jié)點出現(xiàn)抖動時將無法將其性能準(zhǔn)確反饋至源節(jié)點。 特別是該算法未對中繼節(jié)點服務(wù)能力進行鑒權(quán)，使得服務(wù)能力較差的節(jié)點有一定概率被選為中繼節(jié)點，降低了該算法的傳輸性能，導(dǎo)致其網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬要顯著低于本文算法。

圖10 網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬測試

5 結(jié)束語

為提高移動延遲容忍傳感網(wǎng)(MD-TSN)的鏈路穩(wěn)定性能，增強網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量，提出了一種基于信用度機制的移動延遲容忍傳感網(wǎng)傳輸優(yōu)化算法。 算法主要由基于身份鑒權(quán)機制的中繼節(jié)點可信度確認(rèn)方法和基于信用度機制的節(jié)點激勵方法兩部分構(gòu)成，通過鑒權(quán)機制選取具有較高服務(wù)能力的節(jié)點作為中繼節(jié)點，并采用信用度機制對節(jié)點進行激勵或懲罰處理，提高了網(wǎng)絡(luò)對中繼節(jié)點的篩選能力，具有網(wǎng)絡(luò)傳輸性能較高的特點。

下一步，將針對所提算法鑒權(quán)過程較為復(fù)雜的不足，擬引入錨節(jié)點機制提高算法鑒權(quán)性能，縮短中繼節(jié)點周期，進一步提升算法對移動延遲容忍傳感網(wǎng)的適應(yīng)能力，促進所提算法在實際中的推廣應(yīng)用力度。