CN113708953B - 一种基于节点重要性均衡的水声传感器网络抗毁方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于节点重要性均衡的水声传感器网络抗毁方法，统计出网络中所有节点的重要度评判准则，评估出网络中所有节点的重要度，并找出关键节点和非关键节点，Sink节点根据节点重要度识别结果决定节点重要性均衡方案，广播节点重要性均衡控制包，分别执行拓扑控制和路由控制来均衡网络节点重要度。本发明在复杂多变且容易遭受攻击的水下环境下，在评估出网络中每个节点重要度的基础上，通过拓扑控制和路由控制相结合的方法，在最小的移动能耗和网络性能波动情况下，达到均衡网络中所有节点重要度的目的，在面对未知攻击尤其是选择性攻击时，即攻击者针对性按照网络节点重要程度进行攻击，网络保有基本功能，表现出极高的抗毁性。

Description

一种基于节点重要性均衡的水声传感器网络抗毁方法

技术领域

本发明涉及水声传感器网络技术领域，尤其是一种通过拓扑和路由控制来均网络节点重要性的水声传感器网络抗毁方法。

背景技术

水声传感器网络是无线传感器网络的一个典型应用，作为海洋环境中的一个理想媒介，能够大范围、实时的监测目标海域，在海洋资源勘测、海洋环境监测和海域安全保证等领域拥有广阔的应用前景。

水声传感器网络作为一种无线自组织网络，具有传输介质开放、节点间协作算法、防御边界模糊等特点，容易受到各种攻击，比如Wormhole、Hello-Flood、SelectiveForward攻击。同时由于水声信道传输速率低、误码率高、时延长、带宽窄和节点能量消耗快等特性，网络中经常会存在某个节点通信不上或者失效的情况，这会大大威胁水声传感器网络的基本功能，网络鲁棒性得不到保障。

针对上述问题，国内外许多学者都提出了不同的方法来提高网络的抗毁性，保障网络的基本功能。Yang Junlong等提出通过避免关键节点的多路径路由方法MRABKN，他们给出了一个简单有效的探测关键节点并且避免它们的方法，模拟结果显示了该方法在获取不相交路径上有很好的性能，能有效地减缓关键节点的拥塞，提高了网络的可靠性。中科大的Gang Yan等提出了有效路径路由策略，该有效路径路由策略并不是像最短路径路由算法那样寻找最短的路径，而是寻找“有效路径”，所谓“有效路径”就是在有效的路径中避开那些可能产生拥塞的关键节点。Cun-Lai Pu等在有效路由的基础上进行了改进，提出了积极的路由(AR)策略，AR策略改进了路径P的代价函数，并通过模拟网络的容量和级联失效的大小等参量，证明了该策略比有效路由策略在防御网络的级联失效方面稍微更优。

从上述研究可以看出，不同的研究者针对识别出的“关键节点”，通过关键节点避免、“有效路径”、路由优化、网络分流等来实现网络负载均衡，改善关键节点的拥塞现象。然而，上述研究均是网络负载均衡角度出发，未考虑网络抗攻击的能力的优化问题。而且上述研究都是基于网络局部来分析，没有从整体网络来进行分析。在实际中，网络整体状态对整个网络的抗毁能力和防御能力具有很重要的参考意义。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于节点重要性均衡的水声传感器网络抗毁方法。为了保证己方水声传感器网络在节点失效或者遭受未知攻击情况下的基本通信传输功能，提高己方水声传感器网络的抗毁能力，提出了一种基于节点重要性均衡的水声传感器网络抗毁技术。本发明在识别出网络中所有节点重要度的基础上，通过将拓扑控制和路由控制相结合来均衡网络中所有节点的重要度，从而达到即使一个或者多个节点被攻击失效时，也不会对整个网络的基本功能造成影响，即存在至少一条连接全网的通路。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

第一步：统计出网络中所有节点的7个重要度评判准则；

统计计算出7个节点重要度评判准则度D(a)、介数B(a)、紧密度C(a)、特征向量中心性E(a)、脆弱性V(a)、跳距H(a)、使用度U(a)；

第二步：评估出网络中所有节点的重要度，并找出关键节点和非关键节点；

采用TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to IdealSolution)多准则评估算法，评估出网络中所有节点的重要度f^*，并根据节点重要度区分出关键节点V₁和非关键节点V₂，多准则评估以及关键节点V₁和非关键节点V₂的具体公式如下：

其中，

为所评估出的所有节点重要度f^*中节点v_a的网络重要度，V₁为重要度中前10％的节点，V₂为重要度中后10％的节点；TOPSIS表示采用TOPSIS多准则评估算法，对输入D(a)，B(a)，C(a)，E(a)，V(a)，H(a)，U(a)进行多准则融合，最终得到所有节点的重要度f^*；top10％表示所有节点的重要度按照从大到小排序中前10％的节点，last10％表示所有节点的重要度按照从大到小排序中后10％的节点；

第三步：Sink节点根据节点重要度识别结果决定节点重要性均衡方案；

对关键节点V₁进行分类，根据得到的网络中每个节点的跳数信息h(a)，通过判断关键节点自身两跳通信范围内是否有非关键节点，若有，则将该关键节点分为需要进行拓扑控制的节点V_T；若没有，则将该关键节点分为需要进行拓扑控制的节点V_R；具体数学描述如下：

从上式中可以看出，若关键节点两跳通信范围内存在非关键节点，则将关键节点划分为需要进行拓扑控制的关键节点V_T，否则划分为需要进行路由控制的关键节点V_R；其中将V_T对应的两跳通信范围内的非关键节点的集合定义为V_L，V_L∈V₂且V_L内的节点均在V_T内节点的两跳通信范围内，并在分类过程中将关键节点V_T和其两跳范围内的非关键节点V_L的对应关系记录下来；

第四步：Sink节点广播节点重要性均衡控制包

将分类结果V_T，V_R的节点信息(位置、节点号)以及所有节点重要度评估结果f^****节点重要性均衡控制包内，并将需要进行拓扑控制的关键节点附近的非关键节点V_L的位置信息以及和V_T的对应关系一同***节点重要性均衡控制包内，然后广播出去；

第五步：执行拓扑控制来均衡网络节点重要度；

当V_L中的非关键节点在接收到节点重要性均衡控制包后，根据包内的对应的关键节点V_T的位置，移动自身至对应的关键节点V_T的10m范围内；

第六步：执行路由控制来均衡网络节点重要度

V_R中的关键节点在接收到节点重要性均衡控制包后，根据包内f^*值更新自身的节点重要度，然后通过改变在接收到数据包后的保持时间HT(holding time)，抑制关键节点作为通信中继节点的概率，降低关键节点的重要度，提高非关键节点的重要度。

所述第一步中，度D(a)、介数B(a)、紧密度C(a)、特征向量中心性E(a)、脆弱性V(a)、跳距H(a)、使用度U(a)的具体计算公式如下：

(1)度D(a)的表达式为：

式中

其中a，i表示节点v_a和节点v_i的序号，n表示网络中总节点的个数，V表示网络中所有节点的集合；

(2)介数B(a)的表达式为：

式中P(i，j)是节点v_i和v_j之间的最短路径数，P(i，a，j)是节点v_i和v_j之间经过节点v_a的最短路径数；

(3)紧密度C(a)的表达式为：

式中d_aj表示节点v_a和v_j之间最短路径的长度；

(4)特征向量中心性E(a)的表达式为：

式中λ是一个满足方程Mx＝λx的常数，M为拓扑无向图的邻接矩阵，{x₁，x₂...，x_n}是特征向量；

(5)脆弱性V(i)的表达式为：

式中，

是网络的全局效率，F_i是移除节点v_i及其所有边后的网络全局效率；

(6)使用度U(a)表达式为：

式中，

表示倒数第t次通信中，节点v_a作为通信节点被使用的次数，N表示只统计最近N次通信；

(7)跳距H(a)表达式如下：

H(a)＝h(a)-h(s)

其中h(s)表示Sink节点所在的跳数，h(a)表示节点v_a所在的跳数。

所述第六步中，HT的具体计算公式如下：

式中：τ＝R/c，R为节点最大传输距离，c为水声传播速度，约为1500m/s；Δd为上一跳节点与当前节点的深度差；f_i ^*为节点v_i的重要度评估值；

为网络中节点重要度的最小值；

为网络中节点重要度的最大值；δ是一个可以调整的变量，当δ取值较小时，节点HT较长，参与数据包转发的节点较少，能耗减少，但是端到端延时会变长。

本发明的有益效果在于所提出的基于节点重要性均衡的水声传感器网络抗毁方法，可以在复杂多变且容易遭受攻击的水下环境下，在评估出网络中每个节点重要度的基础上，通过拓扑控制和路由控制相结合的方法，在最小的移动能耗和网络性能波动情况下，达到均衡网络中所有节点重要度的目的。这样在面对未知攻击尤其是选择性攻击时，即攻击者针对性按照网络节点重要程度进行攻击，网络也能保有基本功能，表现出极高的抗毁性。因此本发明不仅仅提高了水声传感器网络的可靠性，同时也推动了网络空间安全在水下传感器网络中的应用与发展，对于我国空天海一体化网络发展提供技术基础。

附图说明

图1是本发明总体方法框图。

图2是本发明水声传感器网络示意图。

图3是本发明节点重要性均衡示意图，图3(a)是重要度均衡前示意图，图3(b)是重要度均衡后示意图。

图4是本发明网络节点场景图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

本发明在识别出网络中所有节点重要度的基础上，从网络整体重要度分散程度出发，通过将拓扑控制和路由控制相结合，跨层提出了一种基于节点重要性均衡的水声传感器网络抗毁技术。

针对水声传感器网络容易节点失效以及遭受未知攻击，使得网络崩溃问题，提出了一种针对水声传感器网络的节点重要性均衡技术。

下面以水声传感器网络中广泛使用的EALR分层机会路由协议为例，给出相应的基于节点重要性均衡的水声传感器网络抗毁技术的实施方案：

基于EALR分层机会路由协议的Sink节点水声传感器网络节点场景如图2所示，节点之间利用声信号进行信息传输。其中Sink节点位于整个网络的最顶层，即漂浮在水面上的节点。该节点负责接收水下传感器网络传输的数据以及将数据汇总发送给水上控制台来进一步处理。1号节点为Sink节点，布放在水面。其他节点均为普通节点，按照任务需求布放在水下不同深度的位置，普通节点根据自身业务需求发送数据给Sink节点。

具体实施步骤如下：

第一步：1号Sink节点统计计算出网络中每个节点的7个重要度评判准则。

在网络工作过程中，当水下普通节点2-27转发数据包时，将自身节点号、跳数以及位置信息(x_position,y_position)加入数据包中，并最终汇总给1号Sink节点。这样1号Sink节点作为目的节点就能获取到工作过程中的每次通信路径。然后根据得到的通信路径，从而获知网络中任意两个点间是否存在通路；若通路，则将两个节点连接起来，否则不连接，同时根据节点位置信息，计算出每条通路的长度，最终得到网络拓扑图；

在得到网络拓扑图后，同时结合1号节点统计的节点的通信次数和跳数信息，根据公式计算出网络中每个节点的度、介数、紧密度、特征向量中心性、脆弱性、使用度、跳数7个节点重要度评判准则：

第二步：1号Sink节点评估出网络中所有节点的重要度，然后识别出关键节点和非关键节点。

1号节点在统计计算出网络中每个节点的度、介数、紧密度、特征向量中心性、脆弱性、使用度、跳数7个节点重要度评判准则。然后采用TOPSIS多准则评估算法根据以下公式最终评估出网络中所有节点的重要度f_i ^*。最后选取重要度最大的前10％节点作为关键节点，记作V₁，选取重要度最小的后10％节点作为非关键节点，记作V₂。

第三步：1号Sink节点根据节点重要度识别结果决定节点重要性均衡方案。

1号节点在评估得到网络中节点的重要度并选取出关键节点和非关键节点后，开始决定网络节点重要度均衡方案。对所有关键节点一一进行判断，首先判断其两条通信范围内是否存在非关键节点。若存在，则将该关键节点划分为需要进行拓扑控制的关键节点，记作V_T，并记录距离其最近的非关键节点V_a(其中v_a∈V₂)的节点号(node_number)以及位置信息(x_position,y_position)。若不存在，则将该节点分类为需要进行路由控制的关键节点，记作V_R。

第四步：1号Sink节点广播节点重要性均衡控制包

1号节点将分类结果V_T，V_R的节点信息(位置x_position,y_position、节点号node_number)以及节点重要度评估结果f^****节点重要性均衡控制包内，并将需要进行拓扑控制的关键节点附近的非关键节点V_L的位置信息以及和V_T的对应关系一同***包内，然后通过水声通信广播出去。

第五步：V_L中的节点执行拓扑控制来均衡网络节点重要度

当V_L中的非关键节点在接收到1号节点广播的节点重要性均衡控制包后，根据包内的对应的关键节点V_T的位置，然后移动自身至对应的关键节点V_T附近。这样的话，就分担了关键节点的通信负载，提高了自身的重要度，降低了关键节点的重要度。

第六步：V_R中的节点执行路由控制来均衡网络节点重要度

V_R中的关键节点在接收到1号节点重要性均衡控制包后，根据包内f^*值更新自身的节点重要度。然后通过改变在每次接收到数据包后的保持时间HT(holding time)，来抑制关键节点作为通信中继节点的概率，降低关键节点的重要度，提高非关键节点的重要度。HT的计算公式如下：

在该网络中，给定δ＝R/2。从上式中可以看出，当节点重要度越大时，其计算的HT就越大。在接收到数据包后，等待转发的时间就越长。这样就增大了其他节点通信的概率，降低了自身的通信机会，来实现均衡网络节点重要度。

Claims (3)

1.一种基于节点重要性均衡的水声传感器网络抗毁方法，其特征在于包括下述步骤：

第一步：统计出网络中所有节点的7个重要度评判准则；

统计计算出7个节点重要度评判准则度D(a)、介数B(a)、紧密度C(a)、特征向量中心性E(a)、脆弱性V(a)、跳距H(a)、使用度U(a)；

第二步：评估出网络中所有节点的重要度，并找出关键节点和非关键节点；

采用TOPSIS多准则评估算法，评估出网络中所有节点的重要度f^*，并根据节点重要度区分出关键节点V₁和非关键节点V₂，多准则评估以及关键节点V₁和非关键节点V₂的具体公式如下：

其中，

为所评估出的所有节点重要度f^*中节点v_a的网络重要度，V₁为重要度中前10％的节点，V₂为重要度中后10％的节点；TOPSIS表示采用TOPSIS多准则评估算法，对输入D(a)，B(a)，C(a)，E(a)，V(a)，H(a)，U(a)进行多准则融合，最终得到所有节点的重要度f^*；top10％表示所有节点的重要度按照从大到小排序中前10％的节点，last10％表示所有节点的重要度按照从大到小排序中后10％的节点；

第三步：Sink节点根据节点重要度识别结果决定节点重要性均衡方案；

对关键节点V₁进行分类，根据得到的网络中每个节点的跳数信息h(a)，通过判断关键节点自身两跳通信范围内是否有非关键节点，若有，则将该关键节点分为需要进行拓扑控制的节点V_T；若没有，则将该关键节点分为需要进行路由控制的节点V_R；具体数学描述如下：

其中将V_T对应的两跳通信范围内的非关键节点的集合定义为V_L，V_L∈V₂且V_L内的节点均在V_T内节点的两跳通信范围内，并在分类过程中将关键节点V_T和其两跳范围内的非关键节点V_L的对应关系记录下来；

第四步：Sink节点广播节点重要性均衡控制包

将分类结果V_T，V_R的节点信息以及所有节点重要度评估结果f^****节点重要性均衡控制包内，并将需要进行拓扑控制的关键节点附近的非关键节点V_L的位置信息以及和V_T的对应关系一同***节点重要性均衡控制包内，然后广播出去；

第五步：执行拓扑控制来均衡网络节点重要度；

当V_L中的非关键节点在接收到节点重要性均衡控制包后，根据包内的对应的关键节点V_T的位置，移动自身至对应的关键节点V_T的10m范围内；

第六步：执行路由控制来均衡网络节点重要度

V_R中的关键节点在接收到节点重要性均衡控制包后，根据包内f^*值更新自身的节点重要度，然后通过改变在接收到数据包后的保持时间HT，抑制关键节点作为通信中继节点的概率，降低关键节点的重要度，提高非关键节点的重要度。

2.根据权利要求1所述的基于节点重要性均衡的水声传感器网络抗毁方法，其特征在于：

所述第一步中，度D(a)、介数B(a)、紧密度C(a)、特征向量中心性E(a)、脆弱性V(a)、跳距H(a)、使用度U(a)的具体计算公式如下：

(1)度D(a)的表达式为：

式中

其中a，i表示节点v_a和节点v_i的序号，n表示网络中总节点的个数，V表示网络中所有节点的集合；

(2)介数B(a)的表达式为：

式中P(i，j)是节点v_i和v_j之间的最短路径数，P(i，a，j)是节点v_i和v_j之间经过节点v_a的最短路径数；

(3)紧密度C(a)的表达式为：

式中d_aj表示节点v_a和v_j之间最短路径的长度；

(4)特征向量中心性E(a)的表达式为：

式中λ是一个满足方程Mx＝λx的常数，M为拓扑无向图的邻接矩阵，{x₁，x₂...，x_n}是特征向量；

(5)脆弱性V(i)的表达式为：

式中，

是网络的全局效率，F_i是移除节点v_i及其所有边后的网络全局效率；

(6)使用度U(a)表达式为：

式中，

表示倒数第t次通信中，节点v_a作为通信节点被使用的次数，N表示只统计最近N次通信；

(7)跳距H(a)表达式如下：

H(a)＝h(a)-h(s)

其中h(s)表示Sink节点所在的跳数，h(a)表示节点v_a所在的跳数。

3.根据权利要求1所述的基于节点重要性均衡的水声传感器网络抗毁方法，其特征在于：

所述第六步中，HT的具体计算公式如下：

式中：τ＝R/c，R为节点最大传输距离，c为水声传播速度，Δd为上一跳节点与当前节点的深度差；f_i ^*为节点v_i的重要度评估值；

为网络中节点重要度的最小值；

为网络中节点重要度的最大值；δ是一个可以调整的变量。

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