段謨意

（南京鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院 軟件學(xué)院，江蘇 南京210031）

0 引 言

隨著無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)抗毀性的重大理論意義和應(yīng)用價(jià)值也日益凸顯。網(wǎng)絡(luò)抗毀性描述了網(wǎng)絡(luò)在遭受意外故障或蓄意攻擊時(shí)的可靠性，其節(jié)點(diǎn)和鏈路的性能對(duì)網(wǎng)絡(luò)的抗毀性產(chǎn)生非常重要作用。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中某個(gè)熱點(diǎn)節(jié)點(diǎn)的能量耗盡時(shí)，該節(jié)點(diǎn)的失效使得網(wǎng)絡(luò)被分割，從而導(dǎo)致性能快速下降。同時(shí)，由于節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的加重，容易導(dǎo)致?lián)砣头纸M丟失，造成鏈路中斷。所以，如何避免熱點(diǎn)節(jié)點(diǎn)成為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)抗毀性能的瓶頸，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此做了大量研究。郭虹等［1］針對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的重要度，利用結(jié)構(gòu)熵定義了網(wǎng)絡(luò)抗毀熵、節(jié)點(diǎn)抗毀度和全網(wǎng)抗毀度，并通過仿真分析了所定義的測(cè)度是移動(dòng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)抗毀性評(píng)估的有效指標(biāo)。黎放等［2］在網(wǎng)絡(luò)總?cè)萘坎蛔儭⑷菰S參數(shù)可變的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了資源有限的級(jí)聯(lián)失效模型，并建立了四種典型的容量分配策略，但是存在度偏好容量分配策略不如負(fù)荷偏好策略，以及平均容量分配策略效果不好等問題。文獻(xiàn) ［3］提出了基于局部負(fù)荷分配策略的級(jí)聯(lián)失效模型，并且發(fā)現(xiàn)在某些條件下攻擊低度節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的破壞程度反而大于高度的節(jié)點(diǎn)。文獻(xiàn) ［4］的研究說明了當(dāng)高度節(jié)點(diǎn)獲得更多的容量分配時(shí)，能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)抵抗級(jí)聯(lián)失效的能力。文獻(xiàn) ［5］利用凝聚度及生成樹宏觀評(píng)估全連通網(wǎng)絡(luò)的相對(duì)抗毀性，但缺乏對(duì)非連通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性的有效計(jì)算。文獻(xiàn) ［6］基于通信網(wǎng)絡(luò)抗毀性的定義，采用多抗毀性度量值的評(píng)估技術(shù)，對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的抗毀性進(jìn)行評(píng)價(jià)，并構(gòu)建了抗毀性模型。文獻(xiàn) ［7－8］針對(duì)網(wǎng)絡(luò)部件失效情況采用概率加權(quán)法，深入研究了滿足業(yè)務(wù)要求的狀態(tài)概率求和。

針對(duì)上述問題，本文在以往定義的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)抗毀性基礎(chǔ)上，首先采用小波變換減少業(yè)務(wù)流的相關(guān)性，并且通過魚群算法來(lái)刻畫業(yè)務(wù)流狀態(tài)。同時(shí)，利用仿真實(shí)驗(yàn)深入研究了該方法的有效性。

1 抗毀性定義

假設(shè)存在如圖1所示的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)G （V，E，F(xiàn)），其中，V表示點(diǎn)集，E表示邊集，F(xiàn)表示兩節(jié)點(diǎn)間的流量。令D＝ （dij）表示節(jié)點(diǎn)Vi和Vj的最短路徑的邊數(shù)，并且假設(shè)某邊ek上對(duì)應(yīng)的權(quán)重為 （k，fij表示節(jié)點(diǎn)Vi和Vj之間的流量。

圖1 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

作者曾提出節(jié)點(diǎn)Vi關(guān)于路徑 （Vi，Vj）的重要度定義

式中：m——路徑 （Vi，Vj）上存在的節(jié)點(diǎn)數(shù)。在網(wǎng)絡(luò)遭受攻擊時(shí)，隨著平均路徑長(zhǎng)度dij的增加，μi不斷增大，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的連通性遭到破壞時(shí)dij＝0，μi＝0。

同時(shí)，定義了節(jié)點(diǎn)Vi的抗毀性指標(biāo)

式中：B——節(jié)點(diǎn)初始能量，b——節(jié)點(diǎn)剩余能量，c1和c2——能量因子和流量因子，且c1＋c2＝1。

從式 （1）和 （2）可知，節(jié)點(diǎn)抗毀性主要受到的節(jié)點(diǎn)能量與節(jié)點(diǎn)流量影響，而節(jié)點(diǎn)能量與自身環(huán)境有著重要關(guān)聯(lián)，所以這里針對(duì)節(jié)點(diǎn)流量進(jìn)行詳細(xì)研究。此前作者曾基于元胞蟻群算法提出過一種計(jì)算方法ICA （invulnerability based on cellular ant），其思路是通過定義元胞移動(dòng)規(guī)則來(lái)改進(jìn)蟻群算法，以此評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)抗毀性。對(duì)此，本文提出另外一 種 計(jì) 算 方 法 IWA （invulnerability based on wavelet transform and fish swarm algorithm），采用小波變換和魚群算法來(lái)研究節(jié)點(diǎn)抗毀性。

2 數(shù)學(xué)模型

2.1 魚群行為定義

這里將業(yè)務(wù)流看作魚群［9－10］，節(jié)點(diǎn)重要度看作食物濃度，其流量作為狀態(tài)指標(biāo)，以下給出四種魚群行為定義。

（1）覓食行為

覓食行為是魚群生存的基本行為，魚群通過感官向食物濃度大的地方移動(dòng)。假設(shè)魚群當(dāng)前狀態(tài)為fi，在其鄰域內(nèi)隨機(jī)選擇另外一個(gè)狀態(tài)fj，根據(jù)式 （3）將魚群置于區(qū)域中心ri

式中：xi和yi——搜索區(qū)域位置，該k為魚群數(shù)量。由式（1）計(jì)算當(dāng)前的食物濃度ui和uj。如果ui＜uj，則該魚群朝此方向移動(dòng)一步，令ui＝ui＋1，并將fj作為當(dāng)前狀態(tài)，否則停止不動(dòng)。直到試探多次后仍未移動(dòng)，則考慮采取其它行為。

（2）聚群行為

在聚群移動(dòng)的過程中需要同時(shí)保證魚群周圍的食物濃度和魚群間距離。假設(shè)魚群當(dāng)前狀態(tài)為fi，對(duì)應(yīng)的食物濃度為ui，并且該區(qū)域內(nèi)的魚群數(shù)量為ni，總的魚群數(shù)量為n，umin表示食物濃度的最小閾值，（min用于衡量魚群間最小距離。定義

1）如果ui＜umin，并且 （i≥ （min，說明該區(qū)域內(nèi)魚群有足夠距離，但是食物濃度不高，則執(zhí)行覓食行為；

2）如果ui≥umin，并且λi＜λmin，說明該區(qū)域內(nèi)食物濃度足夠，但是存在過多魚群，魚群間隔空間不夠，則朝著該區(qū)域中心反方向執(zhí)行隨機(jī)行為；

3）如果ui≥umin，并且λi≥λmin，則該區(qū)域內(nèi)的食物濃度和魚群間距離，魚群將向該區(qū)域中心位置ri移動(dòng)一步，令ui＝ui＋1，并更新當(dāng)前狀態(tài)。

（3）追尾行為

當(dāng)魚群中的個(gè)體尋到食物，其它個(gè)體會(huì)尾隨其后，朝著距自身最優(yōu)的個(gè)體靠攏。假設(shè)魚群當(dāng)前狀態(tài)為fi，在鄰域ri內(nèi)存在最優(yōu)個(gè)體fk，如果ui＜uk，并且保證λi≥λmin，則說明該區(qū)域內(nèi)保證了足夠的食物濃度和魚群間距，則朝fk方向移動(dòng)一步，令ui＝ui＋1，并更新當(dāng)前狀態(tài)。否則執(zhí)行覓食行為。

（4）隨機(jī)行為

隨機(jī)行為是從當(dāng)前狀態(tài)fi轉(zhuǎn)移到另一可行狀態(tài)fj。在求解過程中，當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間沒有獲得最優(yōu)解時(shí)，可考慮加入隨機(jī)概率，使魚群移動(dòng)到鄰域來(lái)搜索可行解。令魚群的隨機(jī)移動(dòng)概率為

其中，△fij＝fi－fj，0≤θ≤1。

2.2 算法設(shè)計(jì)

考慮到實(shí)際業(yè)務(wù)流具有的分形特性［11－12］，首先利用小波變換［13］來(lái)平滑業(yè)務(wù)流，使網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)有能力處理突發(fā)數(shù)據(jù)。然后根據(jù)定義的魚群行為，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的抗毀性進(jìn)行求解。具體算法如下所述：

（1）在開始時(shí)刻t，初始化各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)參數(shù)，同時(shí)設(shè)置魚群相關(guān)信息；

（2）收集當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)Vi的業(yè)務(wù)流狀態(tài)，利用結(jié)合式（6）對(duì)業(yè)務(wù)流進(jìn)行小波變換，以平滑突發(fā)情況

式中：j——小波分解層次，k——每一層的小波系數(shù)，Dj，k——小波系數(shù)，Aj，k——近似系數(shù)；

（3）將小波變換之后的業(yè)務(wù)流看作魚群個(gè)體，根據(jù)式（1）計(jì)算其食物濃度ui；

（4）對(duì)魚群執(zhí)行定義的四種行為，獲取最優(yōu)值OPT；

（5）令i＝i＋1，并判斷當(dāng)前循環(huán)是否結(jié)束，或者最優(yōu)值OPT已經(jīng)連續(xù)有多次未變 （這里假設(shè)為8次），則結(jié)束尋優(yōu)操作，跳轉(zhuǎn)到步驟 （6），否則跳轉(zhuǎn)到步驟 （2）；

（6）根據(jù)當(dāng)前最優(yōu)值OPT，結(jié)合式 （2）計(jì)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)Vi的抗毀系數(shù)ki；

（7）令t＝t＋1，跳轉(zhuǎn)到步驟 （1），直至最后時(shí)刻；

（8）算法結(jié)束。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

首先，在OPNET中建立如圖1所示的網(wǎng)絡(luò)仿真圖，各參數(shù)設(shè)定為：鏈路容量為10Mbps，延時(shí)10ms，各節(jié)點(diǎn)緩存大小為500packets，數(shù)據(jù)包大小為200Byte。并且采用分形高斯噪聲FGN模型來(lái)產(chǎn)生分形業(yè)務(wù)流，令各節(jié)點(diǎn)發(fā)送業(yè)務(wù)流的速率為2000kbit／s，其相關(guān)程度指標(biāo)H＝0.9。這里針對(duì)的路徑為 （Va，Vk），需要計(jì)算的是節(jié)點(diǎn)k的抗毀性。將IWA算法與ICA算法獲得的抗毀性進(jìn)行比較，如圖2所示。在10s內(nèi)，IWA的抗毀性整體要高于ICA。經(jīng)過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，IWA較ICA的性能提高了6.41%。

圖2 IWA算法與ICA算法的抗毀性比較

其次，為了更清楚比較兩種算法的性能，這里依次減少路徑 （Va，Vk）上的連接邊數(shù)，觀察節(jié)點(diǎn)k抗毀性的變化情況，結(jié)果如圖3所示。整體趨勢(shì)上，隨著失效邊的增多，兩種算法的抗毀性隨之減小。這是因?yàn)闇p少了連接邊相當(dāng)于降低了節(jié)點(diǎn)之間的連通度，使得網(wǎng)絡(luò)抵抗破壞的能力降低。但是IWA比ICA降低的速度較慢，這說明在同等情況下，IWA抵抗破壞的能力更強(qiáng)。并且，在圖4中顯示了節(jié)點(diǎn)k的抗毀性與失效節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。從整體趨勢(shì)上說，圖4和圖3有著類似情況，隨著失效節(jié)點(diǎn)的增多，節(jié)點(diǎn)k的抗毀性減小。在失效節(jié)點(diǎn)數(shù)比較少時(shí)，IWA比ICA降低的速度較慢，但是失效節(jié)點(diǎn)在達(dá)到4之后，IWA和ICA對(duì)應(yīng)的抗毀性比較接近。

進(jìn)一步地，為了研究IWA算法的性能，在圖5中顯示了不同流量因子c2下，節(jié)點(diǎn)k的抗毀性與節(jié)點(diǎn)負(fù)載之間的關(guān)系。整體趨勢(shì)上來(lái)說，隨著負(fù)載的增加，節(jié)點(diǎn)k的抗毀性先呈上升趨勢(shì)，達(dá)到極大值點(diǎn)后又呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)。在抗毀性達(dá)到極大值點(diǎn)前，當(dāng)負(fù)載小于800bit時(shí)，c2對(duì)應(yīng)的值越小反而其抗毀性越大，而負(fù)載介于800－1200bit時(shí)，情況發(fā)生了突變，c2對(duì)應(yīng)的值越小其抗毀性越小。當(dāng)抗毀性超過極大值點(diǎn)后，整個(gè)情況正好與之前狀態(tài)相反。

圖5 抗毀性與節(jié)點(diǎn)負(fù)載 （bit／s）之間的關(guān)系

同時(shí)，這里將長(zhǎng)相關(guān)參數(shù)H作為應(yīng)變量，圖6顯示了不同流量因子c2下節(jié)點(diǎn)k抗毀性的變化情況。從圖6可以看出，隨著H值的增加抗毀性是隨之增加的。當(dāng)H值較小時(shí)，c2對(duì)應(yīng)的值越小其抗毀性越大，當(dāng)H值超過0.7－08區(qū)域時(shí)，c2對(duì)應(yīng)的值越大其抗毀性越大。這里存在突變情況，分析其原因是由于有限帶寬產(chǎn)生的作用。

圖6 抗毀性與H之間的關(guān)系

4 結(jié)束語(yǔ)

本文基于小波變換和魚群算法提出了一種新的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)抗毀性評(píng)價(jià)方法IWA。該方法首先針對(duì)作者以往定義的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)抗毀性指標(biāo)，采用魚群算法來(lái)刻畫業(yè)務(wù)流的性能狀態(tài)。同時(shí)針對(duì)業(yè)務(wù)流的突發(fā)，利用小波變換來(lái)減少其相關(guān)性。并且通過仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)比研究了與ICA評(píng)價(jià)方法的優(yōu)劣，說明了IWA方法具有一定的適應(yīng)性。在后續(xù)研究中，可考慮結(jié)合網(wǎng)絡(luò)有效性和生存性進(jìn)行動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)建模，以此形成比較完善的評(píng)價(jià)體系。

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