CN111988131B - 一种面向移动群智感知的区块链构建方法 - Google Patents

一种面向移动群智感知的区块链构建方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111988131B
CN111988131B CN202010900064.2A CN202010900064A CN111988131B CN 111988131 B CN111988131 B CN 111988131B CN 202010900064 A CN202010900064 A CN 202010900064A CN 111988131 B CN111988131 B CN 111988131B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
sensing
nodes
block
voting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010900064.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111988131A (zh
Inventor
岑健
刘溪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong Polytechnic Normal University
Original Assignee
Guangdong Polytechnic Normal University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong Polytechnic Normal University filed Critical Guangdong Polytechnic Normal University
Priority to CN202010900064.2A priority Critical patent/CN111988131B/zh
Publication of CN111988131A publication Critical patent/CN111988131A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111988131B publication Critical patent/CN111988131B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/002—Countermeasures against attacks on cryptographic mechanisms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/23—Clustering techniques
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/02—Power saving arrangements
    • H04W52/0209—Power saving arrangements in terminal devices
    • H04W52/0261—Power saving arrangements in terminal devices managing power supply demand, e.g. depending on battery level
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L2209/00—Additional information or applications relating to cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communication H04L9/00
    • H04L2209/46—Secure multiparty computation, e.g. millionaire problem
    • H04L2209/463—Electronic voting
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L2209/00—Additional information or applications relating to cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communication H04L9/00
    • H04L2209/80—Wireless
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/50—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols using hash chains, e.g. blockchains or hash trees
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了移动群智感知领域的一种面向移动群智感知的区块链构建方法，步骤包括：将感知周期划分为多个时隙；在每一个时隙期间内，计算汇聚节点中每个聚类结果被其他汇聚节点投票的次数；计算感知周期内聚类结果被其他汇聚节点投票的总次数，当总次数大于或等于投票阈值，则聚类结果为确定数据；否则，聚类结果为不确定数据；将确定数据封装在区块的“确定”区域；将不确定数据封装在区块的“待确定”区域；其他汇聚节点接受“确定”区域所在的区块，“确定”区域所在的区块加入区块链末尾。本发明方法中在时隙期间所有感知数据不再进行全网广播，而是向汇聚节点传输，提升了数据的安全性，降低了移动感知节点的通信能耗。

Description

一种面向移动群智感知的区块链构建方法
技术领域
本发明涉及移动群智感知网络领域，特别是一种面向移动群智感知的区块链构建方法。
背景技术
移动群智感知依托于大量普通用户携带的各类智能设备，这些具有一定感知、计算能力和通信能力的智能设备使得每个普通用户都能成为感知源，无需拥有专业技能就可以完成大规模、复杂的城市与社会感知任务。典型的移动群智感知网络结构为“移动感知节点+汇聚节点”的模式，其中的移动感知节点是携带有智能设备的移动用户。
现有技术中，专利《一种群智感知应用中基于区块链的安全激励方法和***》(公开号CN108055119A)和《一种基于群智感知技术的联盟链安全激励方法》(CN110599337A)侧重于解决基于区块链的群智感知应用中的激励机制问题。专利《基于区块链位置隐私保护的群智感知工人选择机制及***》(公开号CN110493182A)、《一种基于区块链的用户隐私保护群智感知***》(公开号CN110602694A)和《一种基于区块链的群智感知双重隐私保护方法》(公开号CN110825810A)侧重于解决基于区块链的群智感知应用中的隐私保护问题。
而在实际应用中，不能忽略基于区块链的通信能耗高，计算能力有限的问题，并且作为接入的节点，节点只掌握了局部信息，这是区块链在群智感知领域运用中的一个瓶颈。
发明内容
本发明为了克服区块链在群智感知领域应用中通信能耗高、计算能力有限，节点只掌握局部信息的问题，提出了一种面向移动群智感知的区块链构建方法。
为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：
一种面向移动群智感知的区块链构建方法，步骤包括：
将感知周期划分为多个时隙；
在每一个时隙期间内，计算每个汇聚节点中每个聚类结果被其他汇聚节点投票的次数；
计算感知周期内聚类结果被其他汇聚节点投票的总次数，当总次数大于或等于投票阈值，则聚类结果为确定数据；否则，聚类结果为不确定数据；
将确定数据封装在区块的“确定”区域；将不确定数据封装在区块的“待确定”区域；
其他汇聚节点接受“确定”区域所在的区块，“确定”区域所在的区块加入区块链末尾；
聚类结果是每一个汇聚节点对感知数据进行基于金字塔树算法的数据聚合得到的。
作为本发明的优选方案，基于金字塔树算法对感知数据进行聚合的步骤包括：
将感知数据划分为f个特征的数据；
将金字塔树设定为f+2层；
随着感知数据的增加，金字塔树生长，并且金字塔树第n层的节点数量不少于n-1层的节点数量；
第f+2层的每个叶节点为一个数据集合，数据集合为聚类结果。
作为本发明的优选方案，计算感知周期内聚类结果被其他汇聚节点投票的总次数的计算公式为：
Figure BDA0002659575700000031
其中，dj(x)是聚类结果被其他汇聚节点投票的总次数，c(rj,ui,x)是感知周期内，每个时隙期间内，聚类结果被其他汇聚节点投票的次数，n为其他汇聚节点的数量，x为时隙编号，x＝1,2,...,l，l为每个感知周期内的时隙数，j是聚类结果的编号，j＝1,2,3…m，m是汇聚节点的聚类结果总数。
作为本发明的优选方案，每个时隙期间内，聚类结果被其他汇聚节点投票的次数的公式表示为
Figure BDA0002659575700000032
其中，rj是聚类结果，ui是参与投票的其他汇聚节点，C(rj,ui,T)是每个聚类结果被投票的结果。
作为本发明的优选方案，投票阈值k的取值为k≥1。
作为本发明的优选方案，投票阈值k是汇聚节点总数的5％。
基于相同的构思，本发明还提出了一种面向移动群智感知的区块链构建***，包括至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述任一项的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、本发明方法中设计了时隙，在时隙的所有感知数据不再进行全网广播，而是向汇聚节点传输，提升了数据的安全性，降低了移动感知节点的通信能耗。
2、本发明通过基于金字塔树的数据聚合算法进行数据聚类，确定区块的基本数据单元，克服了感知节点的设备差异带来的感知数据维度及质量不一致的问题。
3、本发明改变了传统区块链技术中的以哈希计算为基础的工作量证明算法，将每个区块的数据结构划分为2部分：“确定数据”+“非确定数据”，并提出了由“非确定数据”转变为“确定数据”的方法，对所有感知结果进行了验证，是的本发明的方法适用于移动群智感知领域。
附图说明：
图1为本发明实施例1中一种面向移动群智感知的区块链构建方法的流程图；
图2为本发明实施例1中金字塔树的示意图。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
实施例1
区块链是一种分布式、去中心化的网络数据库***，传统的区块链(比特币)构建过程步骤包括：
1)一段时间内所有交易信息向全网进行广播；
2)每一个节点将收到的信息纳入一个区块中；
3)每个节点都尝试在自己的区块中找到一个工作量证明；
4)当一个节点找到工作量证明，向全网进行广播；
5)其他节点验证；
6)其他节点接受区块，跟随末尾延长链条。
本发明的方法对传统的区块链的构建进行了改进，提出了一种面向移动群智感知的区块链构建方法，其具体设计如下：
将整个感知周期T划分为l个时隙，每个时隙产生一个区块；
每个区块的数据结构划分为2部分：“确定数据”+“非确定数据”；
每个区块的构建方法如下：在感知时隙tx
1)每个感知节点将感知到的数据向汇聚节点进行传输；
2)汇聚节点对所有感知数据进行基于金字塔树算法的数据聚合，得到聚类结果；
3)每一个聚类结果需要其它节点的认证确认，确认算法采用跨时隙投票机制；
4)投票确认的聚类结果被封装在区块的“确定”区域，不再接受投票；未确认的聚类结果封装在区块的“待确定”区域；
5)其它节点接受区块，在下一个感知时隙内tx+1进行数据感知，并根据聚类结果完善区块。
6)直至感知周期T结束。
其中，基于金字塔树算法对感知数据进行聚类的方法是：利用金字塔树的树形结构(如图2所示)，将多维特征的感知数据进行聚类，以达到选择感知数据的目的，对于一个具有f个特征的数据聚合任务，金字塔树被定义为一个(f+2)层的树，随着数据的加入而不断生长，且所有的叶节点只在树的最底层出现，即第n层的节点数量不少于第(n-1)层的节点数量。根节点仅作为整棵树的根节点将每层组织起来；最底层即第(f+2)层的每个叶节点表示一个数据集合；中间的第1到第(f+1)层为非叶节点，每层表示任务所属的一个特征，根据这些特征对所有数据进行聚类以得到最底层的聚类结果。
一种面向移动群智感知的区块链构建方法的步骤是基于跨时隙投票机制实现的。将感知周期T均匀划分为等长的时隙t，即T＝l×t，分别统计每个聚类结果在每个t时隙内被感知节点投票的次数，在整个感知周期累积满足覆盖要求后封装在区块的“确定”区域。定义每个聚类结果rj，其在第x(x＝1,2,...,l)个时隙内被所有感知节点u投票的总次数表示为dj(x)，则
Figure BDA0002659575700000061
的聚类结果将被封装在区块的“确定”区域。通常情况下，感知节点的分布呈现泊松分布现象，因此k取值为所有感知节点数量的5％。
由于部分感知节点在感知过程中可能存在质量缺陷，为了提高区块构建质量，多个感知节点在感知周期T内提交同一参考点的数据，即每个感知周期T内聚类结果至少被k(k≥1)个感知节点投票。
考虑到同一感知节点在感知周期T内多次感知一个参考点，对区块构建质量的提升有限，因此感知周期T内，一个感知节点多次到达一个参考点只记投票一次，则每个时隙期间内，聚类结果被所述其他汇聚节点投票的次数的公式表示为
Figure BDA0002659575700000071
其中，rj是聚类结果，ui是参与投票的所述其他汇聚节点，C(rj,ui,T)是每个聚类结果被投票的结果。

Claims (7)

1.一种面向移动群智感知的区块链构建方法，其特征在于，步骤包括：
将感知周期划分为多个时隙；
在每一个时隙期间内，计算每个汇聚节点中每个聚类结果被其他汇聚节点投票的次数；
计算感知周期内所述聚类结果被所述其他汇聚节点投票的总次数，当所述总次数大于或等于投票阈值，则所述聚类结果为确定数据；否则，所述聚类结果为不确定数据；
将所述确定数据封装在区块的“确定”区域；将所述不确定数据封装在区块的“待确定”区域；
其他汇聚节点接受所述“确定”区域所在的区块，所述“确定”区域所在的区块加入区块链末尾；
所述聚类结果是每一个汇聚节点对感知数据进行基于金字塔树算法的数据聚合得到的。
2.如权利要求1所述的一种面向移动群智感知的区块链构建方法，其特征在于，基于金字塔树算法对感知数据进行聚合的步骤包括：
将所述感知数据划分为f个特征的数据；
将所述金字塔树设定为f+2层；
随着所述感知数据的增加，所述金字塔树生长，并且所述金字塔树第n层的节点数量不少于n-1层的节点数量；
第f+2层的每个叶节点为一个数据集合，所述数据集合为聚类结果。
3.如权利要求1所述的一种面向移动群智感知的区块链构建方法，其特征在于，计算感知周期内所述聚类结果被所述其他汇聚节点投票的总次数的计算公式为：
Figure FDA0002974167970000011
其中，dj(x)是所述聚类结果被所述其他汇聚节点投票的总次数，c(rj,ui,x)是感知周期内，每个时隙期间内，所述聚类结果被所述其他汇聚节点投票的次数，n为所述其他汇聚节点的数量，x为时隙编号，x＝1,2,...,l，l为每个感知周期内的时隙数，j是聚类结果的编号，j＝1,2,3…m，m是所述汇聚节点的聚类结果总数，rj是聚类结果，ui是参与投票的所述其他汇聚节点。
4.如权利要求3所述的一种面向移动群智感知的区块链构建方法，其特征在于，在计算聚类结果被所述其他汇聚节点投票的次数时，感知周期内，一个感知节点多次到达一个参考点只记投票一次。
5.如权利要求1所述的一种面向移动群智感知的区块链构建方法，其特征在于，所述投票阈值k的取值为k≥1。
6.如权利要求1所述的一种面向移动群智感知的区块链构建方法，其特征在于，所述投票阈值k是所述汇聚节点总数的5％。
7.一种面向移动群智感知的区块链构建***，其特征在于，包括至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行权利要求1-6任一项的方法。
CN202010900064.2A 2020-08-31 2020-08-31 一种面向移动群智感知的区块链构建方法 Active CN111988131B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010900064.2A CN111988131B (zh) 2020-08-31 2020-08-31 一种面向移动群智感知的区块链构建方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010900064.2A CN111988131B (zh) 2020-08-31 2020-08-31 一种面向移动群智感知的区块链构建方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111988131A CN111988131A (zh) 2020-11-24
CN111988131B true CN111988131B (zh) 2021-05-04

Family

ID=73448274

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010900064.2A Active CN111988131B (zh) 2020-08-31 2020-08-31 一种面向移动群智感知的区块链构建方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111988131B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113553612B (zh) * 2021-06-29 2023-08-11 福建师范大学 一种基于移动群智感知技术的隐私保护方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110825810A (zh) * 2019-10-28 2020-02-21 天津理工大学 一种基于区块链的群智感知双重隐私保护方法
CN111177778A (zh) * 2019-12-24 2020-05-19 北京邮电大学 一种移动群智感知方法、***和服务器、存储介质
CN111262708A (zh) * 2020-01-16 2020-06-09 安徽大学 一种基于区块链的群智感知方法
CN111355799A (zh) * 2020-02-27 2020-06-30 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于区块链的投票方法、装置、设备和存储介质
CN111464631A (zh) * 2020-03-31 2020-07-28 成都质数斯达克科技有限公司 联盟区块链中的业务共识方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10686590B2 (en) * 2016-12-23 2020-06-16 Joseph Santilli Methods and systems for crowdsourcing an outcome to an issue

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110825810A (zh) * 2019-10-28 2020-02-21 天津理工大学 一种基于区块链的群智感知双重隐私保护方法
CN111177778A (zh) * 2019-12-24 2020-05-19 北京邮电大学 一种移动群智感知方法、***和服务器、存储介质
CN111262708A (zh) * 2020-01-16 2020-06-09 安徽大学 一种基于区块链的群智感知方法
CN111355799A (zh) * 2020-02-27 2020-06-30 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于区块链的投票方法、装置、设备和存储介质
CN111464631A (zh) * 2020-03-31 2020-07-28 成都质数斯达克科技有限公司 联盟区块链中的业务共识方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
An Energy-Efficient Crowd-Sourcing-Based Indoor Automatic Localization System;Xi Liu et al.;《IEEE SENSORS JOURNAL》;20180715;第18卷(第14期);全文 *
聚类金字塔树: 一种新的高维空间数据索引方法;张海勤等;《中国科技术大学学报》;20011231;第31卷(第6期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111988131A (zh) 2020-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110166282A (zh) 资源分配方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2023016090A1 (zh) 区块链网络的数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品
CN110222029A (zh) 一种大数据多维分析计算效率提升方法及***
CN106777093A (zh) 基于空间时序数据流应用的Skyline查询***
CN105808358B (zh) 一种用于众核***的数据相关性线程分组映射方法
CN110708256A (zh) Cdn调度方法、装置、网络设备及存储介质
CN114553661A (zh) 一种面向无线联邦学习的移动用户设备分簇训练方法
CN111414408A (zh) 基于区块链的数据可信表示的方法及装置
CN106130960A (zh) 盗号行为的判断***、负载调度方法和装置
CN111988131B (zh) 一种面向移动群智感知的区块链构建方法
Li et al. A distributed TDMA scheduling algorithm based on exponential backoff rule and energy-topology factor in Internet of Things
CN114663104A (zh) 基于区块链产品供应链溯源的pbft
CN114978684B (zh) 基于改进凝聚型层次聚类的pbft共识方法
An et al. Node state monitoring scheme in fog radio access networks for intrusion detection
Zhao et al. Dynamic replica creation strategy based on file heat and node load in hybrid cloud
CN107360031A (zh) 一种基于优化开销收益比的虚拟网络映射方法
CN110058942B (zh) 基于层次分析法的资源分配***及方法
WO2023029944A1 (zh) 联邦学习的方法和装置
CN116467026A (zh) 一种基于区块链的云桌面数据安全共享、溯源方法和***
Bai et al. An efficient skyline query algorithm in the distributed environment
CN105868435A (zh) 一种基于线性相关性分析实现光网络建设的高效控制方法
CN106209978A (zh) 一种联盟关系服务组合选择***及选择方法
WO2020020358A1 (zh) 一种确定驻留时长的方法、装置、设备及存储介质
Weipeng et al. Research on improved method of storage and query of large-scale remote sensing images
CN117875454B (zh) 一种基于多级智联的数据异构性联邦学习方法及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant