基于信道隨機干涉博弈機制的移動傳感網安全傳輸算法

王曉剛

（東營職業學院電子信息與傳媒學院, 山東東營 257091）

隨著“中國制造2025”計劃的不斷推進, 移動傳感網安全傳輸領域面臨的威脅日趨嚴重。傳統移動傳感網安全傳輸領域一般不考慮傳感節點所具有的流通特性, 信道攻擊精確度難以體現在信號干涉層次, 因而捕捉攻擊的精確度較低[1］。當前移動傳感網安全傳輸算法主要基于節點層次, 以便從根本上實現對數據傳輸過程的全流程監控, 降低網絡運行安全風險[2］。

為提升移動傳感網數據傳輸質量, 增強網絡安全性能, 研究者提出了一些具有前瞻性的研究點, 并在實踐中得到了部分應用[3］。Peng等[4］提出了一種高斯白噪聲擦除機制的移動傳感網安全傳輸算法, 算法采取信道正交機制, 通過網絡編碼方式將信道傳輸過程予以分割, 從而實現高并發狀態的網絡安全傳輸, 具有超帶寬的傳輸特性。不過, 該算法需要按照周期方式對信道定向分割, 存在噪聲干擾較強的問題, 若高斯白噪聲功率譜密度不斷提高, 則該算法的傳輸性能將急劇衰退。Kiranpreet等[5］提出了一種基于報文擁塞控制機制的移動傳感網安全傳輸算法, 該算法針對傳輸報文予以冗余壓縮以降低傳輸帶寬, 具有節點沖突概率較低的特點。不過, 由于該算法未對網絡傳輸路由、節點避退等方面予以統籌, 當網絡節點分布不均勻時網絡傳輸將會出現嚴重的波動現象, 從而降低算法的適用性能。Ditipriya等[6］提出了一種基于指針矩陣機制的移動傳感網安全傳輸算法, 算法將抖動狀態節點及鏈路予以指針化處理, 及時消除抖動狀態的指針向量, 從而實現對網絡傳輸串擾現象的有效規避, 在一定程度上提升了網絡傳輸性能。不過, 該算法未對傳輸信道進行優化, 信道干擾較為嚴重, 數據傳輸性能波動頻次較高, 難以在實踐中大規模推廣。

為了解決上述問題, 本文提出了一種基于信道隨機干涉博弈機制的移動傳感網安全傳輸算法, 首先, 針對覆蓋冗余現象, 利用信道信噪比對冗余數據予以消除, 降低了網絡冗余數據傳輸量, 提升數據傳輸性能。隨后, 算法使用時間匹配方法動態調整節點數據的傳輸周期, 可顯著提升傳輸匹配效果, 從而進一步增強網絡整體傳輸性能。最后, 采用MATLAB仿真實驗環境, 證明了本文算法的性能。

1 本文網絡模型分析

考慮到移動傳感網一般采用5G制式節點, 節點部署過程中具有移動性能較高的特性, 頻率漂移及信道干擾嚴重, 因而數據傳輸過程中往往引入太赫茲傳輸機制[7］。節點內置制式天線, 由于功率受限, 僅各節點處于覆蓋半徑之內時方可啟動傳輸信道建立流程。若節點彼此處于覆蓋半徑之內時, 各節點將采取內置天線主動應答模式, 采用正向鏈接模型獲取前后節點信道頻率, 并以此對發送數據予以調制, 最終通過中繼方式完成數據傳輸。

當節點彼此處于覆蓋半徑之內時, 可能存在匹配沖突現象, 見圖1。特別是節點處于高密集分布狀態時, 各節點間區域重疊頻繁, 將會由于信道干涉而導致數據傳輸抖動。

圖1 區域重疊Fig.1 Area overlap

1.1 信道干涉現象

由于移動傳感網節點間信號具有相似特性[8］, 特別是移動狀態的節點會導致較為嚴重的多普勒效應, 使得信道干涉現象較為突出, 見圖2。3個處于移動狀態的節點若出現互相覆蓋時, 處于覆蓋區域內的第3個節點由于信道干涉現象出現傳輸受阻, 從而成為僵尸節點。

圖2 信道干涉Fig.2 Channel interference

1.2 多節點競爭沖突

當某一區域存在多個互相干涉節點時, 見圖3, 若某個節點已被指定為另一個節點的下游節點, 由于其余的節點在下一周期啟動時將對該節點予以掃描, 因而將會出現多個節點同時針對某個下游節點傳輸數據的現象, 從而導致嚴重的競爭沖突。

圖3 多節點競爭沖突Fig.3 Multi-node competition conflict

由上述分析可知, 移動傳感網需要著重針對信道干涉和多個節點競爭沖突等方面予以統籌兼顧, 否則將會出現嚴重的數據傳輸抖動現象, 極大地降低網絡傳輸性能。

2 本文移動傳感網安全傳輸算法

針對移動傳感網傳輸過程中存在的若干問題, 特別是由于信道干涉及多個節點競爭而出現的傳輸抖動現象, 本文提出了一種基于信道隨機干涉博弈機制的移動傳感網安全傳輸算法。算法由2個部分構成：（1）基于信道頻率干涉機制的冗余數據消除方法, 該方法主要采取信噪比閾值控制方式, 消除因信道沖突而導致的冗余數據, 改善重疊覆蓋所導致的傳輸受阻現象；（2）基于博弈退避機制的時間匹配方法, 該方法主要采取周期匹配方式, 改善多個節點競爭沖突, 進一步提升網絡傳輸性能。

2.1 基于信道頻率干涉機制的冗余數據消除

設m為移動傳感網的中繼節點, 當節點m處于信道干涉狀態時初始信道信噪比InS(m)滿足如下模型：

模型（2）和模型（3）中,In(m)表示信道信號強度,S(m)表示信道噪聲強度,F(k)(ω)表示萊斯信道噪聲,T(ω)表示信號放大增益強度[10］。

為進一步防止節點間出現干涉現象, 采取模型（1）, 首先獲取信道信噪比, 見圖4。然后獲取數據干涉信道信噪比InSmin(m), 即

圖4 基于信道頻率干涉機制的冗余數據消除過程Fig.4 Redundant data elimination process based on channel frequency interference mechanism

考慮到處于干涉狀態的傳感節點, 其覆蓋半徑Rfg(m)與最佳覆蓋半徑R(m)滿足如下關系：

模型（5）中,T表示數據傳輸周期。

進一步考慮到移動傳感網信道成型過程滿足萊斯分布條件[11］, 結合模型（3）-（5）計算可得

模型（6）中, ln表示自然對數, ln[1+InS(m)]即為最低數據干涉信道信噪比, 當節點按該信道信噪比調整數據發射, 將獲得最佳傳輸性能, 此時節點m將自身發射半徑設定為R(m), 可最大限度地降低信道干涉現象, 從而實現穩態發射。

采取基于信道頻率干涉機制的冗余數據消除方法后, 傳感節點可按最佳信道信噪比實現數據發送, 此時節點傳輸的冗余數據將能夠通過信道干涉方式予以清除, 降低網絡傳輸帶寬, 從而提升網絡傳輸性能。

2.2 基于博弈退避機制的時間匹配

雖然通過基于信道頻率干涉機制的冗余數據消除方法可降低移動傳感網節點間出現的干涉現象, 但由于該算法主要通過調整信道信噪比的方式降低冗余數據從而改善信道沖突, 沒有考慮到節點間信道可能出現的二次干涉現象。因此本文針對該問題, 采取基于博弈退避機制的時間匹配方法, 從而規避信道沖突。該機制由如下2個部分構成。

（1）萊斯噪聲博弈消除：首先確定最低數據干涉信道信噪比ln[1+InS(m)], 按如下模型予以消除：

模型（7）和模型（8）中,F(0,m)表示節點m的發射功率,InS(m)表示節點m的初始信道信噪比, exp表示自然指數。

（2）時間匹配

獲取全網統一的基準時鐘頻次Time, 見圖5, 以便能夠動態調整節點信道發射周期T, 即

模型（9）中,μ表示動態參量, ln表示自然對數。信道中萊斯噪聲較弱時設定μ為1, 此時各節點間發射將不會處于干涉狀態。反之, 則將節點信道發射周期設定為T, 此時節點間干涉將處于最小狀態。

基于博弈退避機制的時間匹配方法執行完畢后, 針對網絡中節點逐個調整T, 可使得全網節點進入最佳干涉狀態, 從而完成信道博弈退避過程, 此時網絡節點干涉對傳輸效果的影響將降低到最低水平。

3 仿真實驗與測試

為驗證所提算法性能, 采取MATLAB仿真實驗環境予以仿真[12］。對照實驗組為當前移動傳感網中常用的高效均衡分布機制的移動傳感網安全傳輸算法[13］（Distributed Uneven Clustering Mechanism for Energy Efficient WSN, DUC-MM算法）和異構能量預測機制的移動傳感網安全傳輸算法[14］（RDA-BWO：Hybrid Energy Efficient Data Transfer And Mobile Sink Location Prediction In Heterogeneous WSN, HEEDTMLP算法）。為便于對比相關算法性能, 實驗中節點部署環境為矩形區域, 采取可移動部署模型, 節點制式為5G節點, 其中信號成型頻率為1.024 GHz。其余仿真參數見表1。

表1 實驗參數Tab.1 Experimental Parameters

3.1 網絡傳輸帶寬

圖6為所提算法、DUC-MM算法及HEEDT-MLP算法的網絡傳輸帶寬測試結果。由圖6可知, 所提算法具有網絡傳輸帶寬較高的特點。這是由于所提算法針對區域重疊覆蓋導致的傳輸問題, 設計了基于信道頻率干涉機制的冗余數據消除方法, 通過控制信道信噪比的方式降低冗余覆蓋所導致的數據重傳輸現象, 進而提升網絡傳輸帶寬。特別是所提算法采取了博弈退避機制, 動態調節節點傳輸功率, 進一步降低了網絡冗余數據, 因此具有網絡傳輸帶寬較高的特點。DUCMM算法采取均衡傳輸機制, 將冗余節點數據分散至具有較高傳輸能力的節點中予以處理。不過, 該算法未考慮信道干涉現象導致的數據傳輸問題, 信道處于干涉時各節點將同步進入抖動狀態, 因而網絡傳輸帶寬難以提升。HEEDT-MLP算法基于能量最優方案, 采取周期傳輸方式對節點予以休眠處理。不過, 該算法同時需要較多的節點并發傳輸數據, 冗余覆蓋水平高于所提算法, 因而該算法的網絡傳輸帶寬亦要低于所提算法。

圖6 網絡傳輸帶寬Fig.6 Network transmission bandwidth

3.2 網絡節點累計抖動頻次

圖7為所提算法、DUC-MM算法及HEEDT-MLP算法的網絡節點累計抖動頻次測試結果, 由圖7可知, 所提算法具有網絡節點抖動頻次較低的特點。這是由于所提算法設計了基于信道頻率干涉機制的冗余數據消除方法, 能夠以最佳信道信噪比方式實現數據優化傳輸, 網絡擁塞發生概率較低, 因而網絡節點抖動頻次亦處于較低水平。DUC-MM算法針對網絡節點抖動現象, 采取均衡化數據傳輸模型降低擁塞現象發生概率。不過, 由于該算法未針對信道抖動狀態下節點數據傳輸問題予以處理, 使得信道抖動所導致的傳輸擁塞現象較為嚴重, 提高了網絡節點抖動頻次。HEEDTMLP算法僅引入能量優化方式實現節點休眠, 雖然在一定程度上緩解了網絡節點抖動現象, 不過由于該節點采取重傳輸機制實現數據傳輸, 信道處于干涉狀態時將會導致重傳輸頻繁的情形, 使得該算法的網絡節點抖動頻次要顯著高于所提算法。

圖7 網絡節點累計抖動頻次Fig.7 Cumulative jitter frequency of network nodes

4 結 語

針對當前移動傳感網安全傳輸算法存在節點抖動頻次較高及網絡傳輸帶寬較低的不足, 提出了一種基于信道隨機干涉博弈機制的移動傳感網安全傳輸算法。算法主要由基于信道頻率干涉機制的冗余數據消除方法和基于博弈退避機制的時間匹配方法2個部分構成, 可顯著降低網絡節點抖動頻次, 提升網絡超帶寬傳輸能力。

下一步, 將針對所提算法對低密度節點分布環境適應能力較差的不足, 擬引入立體信道退避機制, 以提升所提算法信道干涉控制性能, 增強所提算法對移動傳感網部署環境的適應能力。