基于CRC和可逆數(shù)字水印的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)認證算法

吳海燕　陳　楊　季仲梅

(鄭州大學(xué)西亞斯國際學(xué)院　河南 新鄭 451150)

?

基于CRC和可逆數(shù)字水印的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)認證算法

吳海燕陳楊*季仲梅

(鄭州大學(xué)西亞斯國際學(xué)院河南 新鄭 451150)

摘要針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)完整性認證問題，提出了一種新的基于循環(huán)冗余校驗CRC和可逆數(shù)字水印的認證算法。算法提出由傳感節(jié)點負責(zé)對數(shù)據(jù)流進行分組和水印嵌入處理，由匯聚節(jié)點實施對收到的數(shù)據(jù)組進行驗證和恢復(fù)。為了盡可能減小傳感節(jié)點的計算復(fù)雜度，水印通過計算數(shù)據(jù)組的CRC碼獲得，同時，采用基于奇偶不變性的可逆數(shù)字水印方法嵌入。算法的安全性由計算CRC碼時選取的除數(shù)多項式的參數(shù)決定，減小了額外的傳輸代價。實驗結(jié)果證明了該算法具有較好的認證成功率、較低的傳輸負載和更高的時間效率，適合于在實時性要求較高的傳感器網(wǎng)絡(luò)中進行數(shù)據(jù)認證。

關(guān)鍵詞無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可逆數(shù)字水印循環(huán)冗余檢驗認證

0引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSNs(WirelessSensorNetworks)已經(jīng)成為熱門研究領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)控、智能家居和遠程控制等場景。無線傳感器由于其開放性、自組成網(wǎng)、節(jié)點資源有限等特點，易受到外界干擾和攻擊者惡意攻擊，如攻擊者篡改節(jié)點數(shù)據(jù)，將錯誤數(shù)據(jù)發(fā)送給匯聚節(jié)點，會使得控制中心做出錯誤的決策。所以，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的安全問題引起了越來越多的研究者們重視[1-3]。針對傳感器網(wǎng)絡(luò)安全問題的研究主要集中在節(jié)點身份認證[4-6]和安全數(shù)據(jù)融合[7,8]，前者研究節(jié)點在接入WSN時的可信身份認證，后者研究對傳感器節(jié)點采集數(shù)據(jù)的完整性進行認證和融合，本文重點研究節(jié)點數(shù)據(jù)的完整性認證。

關(guān)于WSNs中的數(shù)據(jù)認證，研究者們提出兩種方法：基于加密技術(shù)和基于數(shù)字水印方法[9]。基于加密方法具有代表性的如文獻[10]，提出了一種基于動態(tài)密碼的傳感器網(wǎng)絡(luò)認證策略，策略具有較高的安全性，并且在安全性和節(jié)點可用資源上進行了較好的折中，但策略引入了較大的通信負載。由于傳感器節(jié)點有限的計算能力、存儲空間和能量、加密方法帶來的密鑰管理、耗時的加解密操作和額外的通信負載，使得并不適合于WSNs。另外一種行之有效的方法是采用數(shù)字水印技術(shù)進行數(shù)據(jù)認證[11-14]，基于水印的認證方法將認證信息嵌入在資源有限的傳感器節(jié)點采集的數(shù)據(jù)中，水印數(shù)據(jù)經(jīng)中間節(jié)點傳輸?shù)絽R聚節(jié)點，由匯聚節(jié)點完成數(shù)據(jù)認證操作。相比加密技術(shù)，數(shù)字水印技術(shù)計算簡單，并且不產(chǎn)生額外的通信負載。但傳統(tǒng)的數(shù)字水印方法的一個最大弊端就是有損性，也就是說水印的嵌入會對傳感器節(jié)點數(shù)據(jù)帶來永久的失真，雖然這些失真不會影響如圖像等高冗余數(shù)字載體的視覺質(zhì)量，但對于醫(yī)學(xué)和軍事等關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域，微小的數(shù)據(jù)變化都將是不可接受的。因此，研究者們提出利用無損數(shù)據(jù)水印技術(shù)進行數(shù)據(jù)認證，典型的方法如文獻[15]提出了一種基于區(qū)域和無損數(shù)字水印的圖像認證方法，首先將認證區(qū)域進行小尺寸的劃分，得到每個區(qū)域數(shù)據(jù)的循環(huán)冗余檢驗碼CRC作為認證水印，水印嵌入在互不重疊的其他區(qū)域中，方法證明了CRC碼的計算效率高于Hash函數(shù)，減少了水印生成時間。文獻[16]提出了一種基于像素對奇偶不變性的無損數(shù)字水印方法，方法利用像素對的奇偶不變特性和調(diào)整策略嵌入水印，在數(shù)據(jù)的嵌入和提取上具有計算簡單和附加信息少的優(yōu)點。

Shi等人[3]提出的基于可逆數(shù)字水印的認證方法采用數(shù)據(jù)組的hash認證碼作為水印，另外采用基于預(yù)測的方法進行無損數(shù)字水印嵌入，存在的問題是hash認證碼的計算效率偏低，另外基于預(yù)測的方法在水印嵌入前，需要引入預(yù)測函數(shù)對數(shù)據(jù)組進行計算，增大了計算開銷。本文借鑒文獻[15]和文獻[16]的部分思想，對文獻[3]方法進行了改進，采用CRC碼代替hash認證碼，改用奇偶不變性的嵌入方法實施水印嵌入。提出一種新的基于CRC和可逆數(shù)字水印的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)認證算法，算法充分考慮對實時性要求較高的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)認證需求，盡量減少傳感節(jié)點自身的計算復(fù)雜度，提高認證效率。

1基于奇偶不變性的無損數(shù)字水印算法

1.1水印嵌入

基于奇偶不變性的無損數(shù)字水印算法的基本思想是在一個像素對中嵌入一位水印信息，設(shè)原始像素對為(x,y)，嵌入水印后的像素對為(x′,y′)，嵌入的水印位為w，則通過式(1)嵌入水印信息：

(1)

其中，d=x-y，通過式(1)可推導(dǎo)出如下結(jié)論：x+y=x′+y′，即嵌入水印前后的像素對的和不變。由d=x-y，將等式兩邊同時加上2y，推導(dǎo)出d+2y=x+y=x′+y′，由于2y為偶數(shù)，所以d與x+y和x′+y′具有相同的奇偶性。設(shè)d′=x′-y′，同理可推導(dǎo)出d′與x+y和x′+y′具有相同的奇偶性，d與d′也具有相同的奇偶性。

1.2水印提取與恢復(fù)

在提取端，首先計算x′+y′的值，同時也就得到了x+y的值。根據(jù)式(1)，計算d′如下：

(2)

(3)

因為x′和y′已知，那么d′和LSB(d′)已知，d′的奇偶性已知，由于d′與d具有相同的奇偶性，那么d的奇偶性確定，在式(3)中，已知d的奇偶性，并且w∈{0,1}，那么可以唯一得到d和w的值，完成水印提取。

在得知d的值后，也就是x-y值確定，同時由于x′和y′已知，也就是x′+y′已知，由于x+y=x′+y′得到x+y的值，當(dāng)原始像素對的差和和都已知時，可以得到原始像素對的值。

2本文方法介紹

2.1認證模型

圖1給出了一個簡單的WSNs數(shù)據(jù)傳輸模型圖，圖中主要有三種類型的節(jié)點，分別為傳感節(jié)點，負責(zé)采集原始數(shù)據(jù)；傳輸節(jié)點，僅負責(zé)對傳感節(jié)點的數(shù)據(jù)經(jīng)過單跳或多跳傳輸；匯聚節(jié)點，用來接收傳輸節(jié)點傳輸過來的數(shù)據(jù)。在本文方法中，傳感節(jié)點負責(zé)水印的產(chǎn)生和嵌入，由于傳感節(jié)點的計算資源和能量有限，水印的產(chǎn)生和嵌入操作必須盡量簡單。匯聚節(jié)點作為WSNs的中心節(jié)點，具有極大的計算資源和能量，執(zhí)行水印的提取和認證操作。

圖1　WSNs數(shù)據(jù)傳輸示意圖

設(shè)傳感節(jié)點采集的數(shù)據(jù)流為S，數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)元素為Si，其中i∈[1,Max]，Max為數(shù)據(jù)流中數(shù)據(jù)元素的最大值。引入分組參數(shù)l，l<

圖2　認證數(shù)據(jù)組示意圖

2.2水印嵌入

1) 水印生成

根據(jù)2.1節(jié)中的認證模型，水印為當(dāng)前數(shù)據(jù)組元素的CRC碼，具體生成方式如下：

(1) 將數(shù)據(jù)元素Si序列化，如轉(zhuǎn)換成二進制形式BSi，采用多項式表示，如“11011”表示為x4+x3+x1+1；

(2) 引入除數(shù)控制參數(shù)m，當(dāng)m確定后，除數(shù)多項式取為xm+xm-1+x1+1；

(3) 將BSi左移m-1位作為被除數(shù)；

(4) 采用模2除法，求得被除數(shù)與除數(shù)多項式的m-1位余數(shù)作為Si的CRC碼；

(5) 水印W為所有數(shù)據(jù)元素CRC碼的異或結(jié)果，表示為下式：

W=CRCS1⊕CRCS2⊕…⊕CRCSl

(4)

其中⊕表示異或操作。

2) 嵌入算法

水印嵌入算法的偽碼表示如下：

(1)whileS未處理完do

//傳感節(jié)點記錄先前數(shù)據(jù)值

(3)控制參數(shù)m賦初值;

(4)whileS未處理完andi<=ldo

(5)record(Si);

//傳感節(jié)點記錄當(dāng)前數(shù)據(jù)值

(6)CRCSi=CRC(si,m);

// 計算Si的CRC碼，m作為密鑰

(7)CRC=CRC⊕CRCSi;

// 計算當(dāng)前數(shù)據(jù)組的CRC碼

(8)endwhile

(9)W=CRC;

// 水印為當(dāng)前數(shù)組的CRC碼

(10)whileS未處理完andi<=m-1do

//采用1.1節(jié)水印嵌入算法嵌入

(12)endwhile

//形成認證數(shù)據(jù)組進行傳輸

//清空傳感節(jié)點記錄的先前數(shù)據(jù)值

(15)endwhile

值得注意的是，為了保證認證碼完全嵌入，一般情況下l≥m-1，當(dāng)此條件不滿足時執(zhí)行重復(fù)嵌入確保水印嵌入完整。為了保證水印算法的安全，分組長度l和控制參數(shù)m的值作為密碼安全傳輸給水印提取端，也就是匯聚節(jié)點。

2.3水印提取與認證

水印提取與認證算法的偽碼表示如下：

(1)G1=record(TD);

//匯聚節(jié)點獲取認證數(shù)據(jù)

(2)whileG1未處理完andi<=m-1do

//采用1.2節(jié)中的水印提取算法提取水印

(4)W=W·Wi;

//·表示拼接操作

(5)si=R(si);

//采用1.2節(jié)中的恢復(fù)算法還原Si的值

(6)endwhile

//還原后的當(dāng)前數(shù)據(jù)值

(8)whileG2未處理完andi<=ldo

(9)CRCSi=CRC(si,m);

//計算Si的CRC碼，m解碼為密鑰

(10)CRC=CRC⊕CRCSi;

//計算當(dāng)前數(shù)據(jù)組的CRC碼

(11)endwhile

(12)W′=CRC;

//重新計算出的水印信息

(13)if(W==W′)

(14)G1認證通過;

(15)RD=G1;

//記錄認證通過后的數(shù)據(jù)組

(16)else

(17)G1認證未通過;

(18)endif

(19)recordclear(TD);

//清空處理完認證數(shù)據(jù)組

3方法性能分析

3.1理論分析

1) 空間復(fù)雜度

2) 時間復(fù)雜度

為了實施認證，傳感器網(wǎng)絡(luò)中的傳感節(jié)點和匯聚節(jié)點會產(chǎn)生必然的計算開銷，基于傳感節(jié)點的計算資源和能量有限，本文方法在水印生成和嵌入上均采用了輕量級的算術(shù)和邏輯操作，包括數(shù)據(jù)流分組、CRC碼計算、水印嵌入和提取操作。設(shè)數(shù)據(jù)流的總長度為N，那么數(shù)據(jù)流分組的時間復(fù)雜度是O(N)。CRC碼計算復(fù)雜度與數(shù)據(jù)元素參數(shù)l和控制參數(shù)m直接相關(guān)，時間復(fù)雜度為O(l×m)。另外，根據(jù)2.2節(jié)和2.3節(jié)介紹的水印嵌入和提取算法的偽碼，嵌入時間復(fù)雜度為O(l×N)，水印提取和恢復(fù)算法的時間復(fù)雜度為O(l×m)+O(N)。所以，算法總的時間復(fù)雜度為O(l×N)。

3) 檢測效率

檢測效率通常由正檢率或負檢率衡量，正檢率指正確檢測出數(shù)據(jù)元素是否發(fā)生篡改的概率，負檢率是指錯誤檢測出數(shù)據(jù)元素是否發(fā)生篡改的概率，包含錯誤肯定和錯誤否定，即沒有發(fā)生篡改誤認為有篡改發(fā)生和發(fā)生了篡改誤認為無篡改發(fā)生。本文采用負檢率衡量算法的檢測效率，考慮三種情況下算法的負檢率：增加數(shù)據(jù)元素、刪除數(shù)據(jù)元素和修改數(shù)據(jù)元素。

(1) 考慮在一個數(shù)據(jù)組中的增加一個數(shù)據(jù)元素，增加有可能發(fā)生在當(dāng)前數(shù)據(jù)組或者先前數(shù)據(jù)組中，如果數(shù)據(jù)元素僅發(fā)生在一端，則會造成兩個組中的數(shù)據(jù)元素個數(shù)不匹配，則會檢測出篡改，如果數(shù)據(jù)元素的增加同時發(fā)生在兩組中，每一端增加的位置概率是1/(l+1)，假設(shè)增加數(shù)據(jù)元素后產(chǎn)生的CRC碼剛好與之前一致，那么發(fā)生負檢的概率為1/ (l+1)2。

(2) 同上，在一個數(shù)據(jù)組中刪除一個數(shù)據(jù)元素的位置概率為1/l，發(fā)生負檢的概率為1/l2。

(3) 修改數(shù)據(jù)元素更為復(fù)雜，僅考慮最簡單的情況，僅修改數(shù)據(jù)組中的一個元素，發(fā)生修改位置的概率是1/2l，而發(fā)生的概率是1/2，那么修改數(shù)據(jù)元素發(fā)生負檢的概率為1/4l。

3.2實驗結(jié)果與分析

仿真實驗環(huán)境如下：實驗采用OMNET++仿真工具，OMNET++是一個開源的網(wǎng)絡(luò)仿真平臺適用于大型網(wǎng)絡(luò)的模擬仿真，廣泛被學(xué)術(shù)界使用[17]。圖3給出了網(wǎng)絡(luò)的實驗部署圖，在100m×100m的正方形區(qū)域隨機部署傳感器節(jié)點，節(jié)點總數(shù)為100(傳感節(jié)點20個，傳輸節(jié)點79個，匯聚節(jié)點1個)。圖中白色節(jié)點為傳感節(jié)點，黑色節(jié)點為傳輸節(jié)點，中心位置三角形節(jié)點為匯聚節(jié)點，傳感節(jié)點每隔固定時間采集當(dāng)前節(jié)點所處位置的溫度信息。所有實驗結(jié)果利用Matlab7.0仿真得到，節(jié)點間的通信協(xié)議采取簡單的RIP路由協(xié)議。為了收集平均數(shù)值，所有數(shù)據(jù)為在相同的條件下運行10次的結(jié)果。實驗中隨機對一個認證數(shù)據(jù)組中的數(shù)據(jù)進行分別插入、修改和刪除操作。

圖3　傳感器網(wǎng)絡(luò)部署示意圖

圖4給出了參數(shù)l對算法性能影響，m取4，參數(shù)l決定數(shù)據(jù)組中數(shù)據(jù)元素的個數(shù)，也直接決定了生成的水印。在進行水印生成時，首先將每個數(shù)據(jù)元素看成一個字節(jié)轉(zhuǎn)換成8位二進制，也就是說l=2時，參與CRC計算的被除數(shù)為16位。參數(shù)l越大，參與CRC計算時的被除數(shù)位數(shù)越長，計算得到的CRC碼越魯棒，誤檢率越低，即以更大的概率能正確識別出數(shù)據(jù)元素是否篡改。從圖4中數(shù)據(jù)可以得出如上結(jié)論。

圖5給出了參數(shù)m對算法性能影響，其中l(wèi)=4。從圖5可以看出，隨著參數(shù)m的增大，除數(shù)多項式位數(shù)越長，計算得到的水印位數(shù)越長，認證精度越高。在參數(shù)l確定情況下，算法的性能與CRC校驗碼的特性一致，除數(shù)多項式越復(fù)雜，得到的檢驗碼越魯棒。但值得注意的是參數(shù)m越大，CRC碼計算量越大、并且需要重復(fù)嵌入的水印位越大，需要在計算開銷和魯棒性上取較好的折中。

圖4　參數(shù)l對算法負檢率的影響圖5　參數(shù)m對算法負檢率的影響

本文方法實質(zhì)是對文獻[3]方法進行改進，為了證明本文方法在計算效率上的優(yōu)越性，比較了本文方法與文獻[3]提出方法在傳感節(jié)點所需存儲空間、額外傳輸負載和水印嵌入算法時間效率。實驗中，設(shè)傳感器節(jié)點存儲數(shù)據(jù)的基本空間是Base字節(jié)，認證數(shù)據(jù)流長度為10 000，本文方法中取l=5，m=4，文獻[3]中取m=30。實驗結(jié)果如表1所示。從表1可以看出，除了在傳感節(jié)點存儲空間上本文方法是文獻[3]方法的兩倍外，在額外傳輸負載和水印嵌入時間上具有明顯優(yōu)勢。本文方法的額外傳輸負載僅為兩個參數(shù)l和m，文獻[3]方法也只需要兩個Key(計算hash值的密鑰)和m參數(shù)，但明顯參數(shù)Key比參數(shù)l大得多。另外，文獻[3]的水印嵌入時間幾乎是本文方法的3倍，原因在于一方面文獻[3]需要對數(shù)據(jù)進行不定長的分組，另外計算hash值和水印嵌入方法均比本文方法復(fù)雜。在實時性要求較高的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景，犧牲空間換取時間效率是可行的。

表1　本文方法與文獻[3]比較結(jié)果

4結(jié)語

本文提出了一種基于循環(huán)冗余校驗碼和無損數(shù)字水印的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)認證算法，算法利用循環(huán)冗余校驗計算方法得到傳感器節(jié)點采集的原始數(shù)據(jù)的CRC碼作為水印信息，然后利用基于奇偶不變性的無損數(shù)字水印方法將水印嵌入數(shù)據(jù)組中。算法改進了傳統(tǒng)基于可逆水印認證方法的水印生成方法和嵌入方法，簡化了計算復(fù)雜度，提高了認證效率。實驗結(jié)果表明，本文算法具有較高的認證效率。另外，與相似方法的比較證明了本文方法在時間效率上的優(yōu)勢。該方法可用于在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中進行有效數(shù)據(jù)認證，減少數(shù)據(jù)在傳輸過程中受到篡改幾率，提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可靠性，具有較好的應(yīng)用前景。

參考文獻

[1] 范永健,陳紅,張曉瑩,等.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中隱私保護通用近似查詢協(xié)議[J].計算機學(xué)報,2014,37(4):915-926.

[2]LiHJ,LiKQ,QuWY,etal.SecureandEnergy-efficientdataAggregationwithMaliciousAggregatorIdentificationinWirelessSensorNetworks[J].FutureGenerationComputerSystems,2014,37(1):108-116.

[3]ShiX,XiaoD.AReversibleWatermarkingAuthenticationSchemeforWirelessSensorNetworks[J].InformationSciences,2013,240(10):173-183.

[4]ShimKA,LeeYR,ParkCM.EIBAS:Anefficientidentity-basedbroadcastauthenticationschemeinwirelesssensornetworks[J].AdHocNetworks,2013,11(1):182-189.

[5] 黃海平,譚志剛,王汝傳,等.采用投票機制的移動傳感節(jié)點廣播認證方案[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報,2013,54(1):110-114.

[6]FanXX,GongG.AcceleratingSignature-basedBroadcastAuthenticationforWirelessSensorNetworks[J].AdHocNetworks,2012,10(4):723-736.

[7] 楊文文,馬春光,黃予洛.基于分布式認證的完整性保護數(shù)據(jù)融合方案[J].計算機應(yīng)用,2014,34(3):714-719.

[8] 曹曉梅,沈何陽.基于模式碼比較的數(shù)據(jù)融合和認證協(xié)議[J].傳感技術(shù)學(xué)報,2013,26(1):100-104.

[9]JrMA,OliveiraBT,MargiCB,etal.SurveyandComparisonofMessageAuthenticationSolutionsonWirelessSensorNetworks[J].AdHocNetworks,2013,11(3):1221-1236.

[10]DasAK,SharmaP,ChatterjeeS,etal.ADynamicPassword-basedUserAuthenticationSchemeforHierarchicalWirelessSensorNetworks[J].JournalofNetworkandComputerApplications,2012,35(5):1646-1656.

[11]ZhangW,LiuYH,DasSK,etal.SecureDataAggregationinWirelessSensorNetworks:aWatermarkbasedAuthenticationSupportiveApproach[J].PervasiveandMobileComputing,2008,4(5):658-680.

[12]GuoHP,LiYJ,JajodiaS.ChainingWatermarksforDetectingMaliciousModificationstoStreamingData[J].InformationSciences,2007,177(1):281-298.

[13]KamelI,GumaH.SimplifiedWatermarkingSchemeforSensorNetworks[J].InternationalJournalofInternetProtocolTechnology,2010,5(1):101-111.

[14]KamelI,GumaH.ALightweightDataIntegrityschemeforsensornetworks[J].Sensors,2011,11(4):4118-4136.

[15]GuoXT,ZhuangTG.ARegion-basedLosslessWatermarkingSchemeforEnhancingSecurityofMedicalData[J].JournalofDigitalImaging,2009,22(1):53-64.

[16]WengSW,ZhaoY,PanJS,etal.ReversibleWatermarkingBasedonInvariabilityandAdjustmentonPixelsPairs[J].IEEESignalProcessingLetters,2008,15(1):721-724.

[17]LouW,KwonY.H-Spread:ahybridmultipathschemeforsecureandreliabledatacollectioninwirelesssensornetworks[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2006,55(4):1320-1330.

WIRELESS SENSOR NETWORKS AUTHENTICATION ALGORITHM BASED ONCRCANDREVERSIBLEDIGITALWATERMARKING

Wu HaiyanChen Yang*Ji Zhongmei

(SIAS International University,Zhengzhou University,Xinzheng 451150,Henan,China)

AbstractIn order to solve the data integrity authentication in wireless sensor networks, we presented a novel authentication algorithm which is based on cyclical redundancy check (CRC) technique and reversible watermarking. In the presented algorithm, the sensor node is in charge of the dataflow grouping and watermark embedding operation, and the sink node is responsible for the authentication and recovery of the received data group. In order to reduce the computation complexity of sensor nodes as much as possible, the watermark is generated by calculating the data group’s CRC code, and at the same time it is embedded by an odd-even invariability-based reversible digital watermarking method. The security of the algorithm is determined by the parameter of divisor polynomial selected when computing CRC code, this lowers the extra transmission overhead. Experimental results prove that the proposed algorithm has good authentication success rate, lower transmitting overhead and higher time efficiency. The presented algorithm is compatible to carrying out data authentication for WSNs with high real-time requirement.

KeywordsWireless sensor networksReversible digital watermarkingCyclical redundancy checkAuthentication

收稿日期：2015-01-22。國家自然科學(xué)基金項目(61272494)；河南省科技廳科技攻關(guān)項目(122102210570，152102310367)；河南省科技廳基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究項目(122300410424)。吳海燕，講師，主研領(lǐng)域：嵌入式系統(tǒng)。陳楊，講師。季仲梅，教授。

中圖分類號TP393

文獻標(biāo)識碼A

DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2016.06.070