吳佳益，徐開俊，楊 泳

(中國民用航空飛行學院 飛行技術(shù)學院，四川 廣漢 618300)

由于某些突發(fā)性或隨機性事件的影響，會導致整個交通網(wǎng)絡功能受到損傷，交通網(wǎng)絡的脆弱性也呈現(xiàn)出來.而對于錯綜復雜的空中交通網(wǎng)絡，其網(wǎng)絡內(nèi)部的連接關系也更為復雜，網(wǎng)絡間元素的相互依賴程度也更加明顯，這使得空中交通網(wǎng)絡變得更加復雜[1-2].全面有效地研究空中交通網(wǎng)絡的脆弱性，能從根源上將空中交通網(wǎng)絡的致命缺點尋找出來，可以有效解決空中交通網(wǎng)絡運行效率差的問題.

目前國內(nèi)外學者在交通網(wǎng)絡的脆弱性研究中已經(jīng)取得了很多成果，一些學者應用復雜網(wǎng)絡理論進行研究，但是仍然存在不足之處[3].其中大部分研究者只關注了某一個交通子網(wǎng)絡的脆弱性，并沒有將空中交通網(wǎng)絡節(jié)點密度考慮在內(nèi).傳統(tǒng)方法中，對空中交通網(wǎng)絡脆弱性分析方法主要采用模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機(support vector machine，SVM)等[4-5]，但這些方法不僅對空中交通網(wǎng)絡節(jié)點先驗規(guī)則特征信息的需求量較大，而且對時變和時延的自適應調(diào)節(jié)性能也不好.針對上述問題，本文提出一種基于復雜網(wǎng)絡理論的空中交通網(wǎng)絡脆弱性分析方法.

1 脆弱性分析方法

1.1 空中交通網(wǎng)絡節(jié)點分布結(jié)構(gòu)建模

多層復雜網(wǎng)絡模型由網(wǎng)絡節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型與傳輸信道模型共同組成，為了實現(xiàn)對空中交通復雜網(wǎng)絡模型的構(gòu)建，需分析空中交通網(wǎng)絡節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型和數(shù)據(jù)傳輸信道模型.考慮由N個傳感器節(jié)點組成的分布式空中交通網(wǎng)絡，網(wǎng)絡節(jié)點分布密度控制問題可描述為

x(k+1)=A(k)x(k)+Γ(k)l(k)

(1)

zi(k)=x(k)+ui(k)(i=1，2，…，N)

(2)

式中：x(k)∈Rn×1為空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的分布目標狀態(tài)；A(k)∈Rn×n為空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的分布狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；過程噪聲l(k)為均值為零，且方差為Q(k)的高斯白噪聲[6]；Γ(k)為發(fā)送節(jié)點集驅(qū)動矩陣；zi(k)∈Rp×1為第i個空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的能量測量值；節(jié)點的密度測量狀態(tài)矩陣ui(k)∈Rp×1為一個均值為零且方差為Di(k)的高斯白噪聲.

假定空中交通網(wǎng)絡的輸出增益過程加權(quán)向量w(k)與ui(k)之間存在相關性關系，且各測量節(jié)點分布密度之間均相關，即

(3)

在時變狀態(tài)下節(jié)點的初始狀態(tài)x(0)均值為x0，方差為P0，且獨立于w(k)和ui(k)，i=1，2，…，N，得到空中交通網(wǎng)絡節(jié)點分配的無約束方程為

(4)

式中：di為誤差懲罰項；mi為節(jié)點分配系數(shù).根據(jù)空中交通網(wǎng)絡節(jié)點在數(shù)據(jù)融合中心接收到消息的時變性[7-8]，通過時變誤差控制，得到節(jié)點均勻分布在監(jiān)測區(qū)域的狀態(tài)參量需滿足

Si(k)=zi(k)+qi(k)=

x(k)+ui(k)+qi(k)=

x(k)+vi(k)

(5)

式中：vi(k)為數(shù)據(jù)融合函數(shù)；qi(k)為量化密度信息的方差，其滿足

(6)

其中，Δi(k，r)為k時刻第i個密度控制值的第r個分量量化步長；diag(·)為對角矩陣函數(shù).由此得出空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的分布結(jié)構(gòu)模型，如圖1所示.

圖1 空中交通網(wǎng)絡節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型Fig.1 Distribution structure model for air traffic network nodes

1.2 傳輸信道模型構(gòu)建

在空中交通網(wǎng)絡節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型的基礎上，構(gòu)建傳輸信道模型，進行節(jié)點密度控制優(yōu)化設計，提高空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的信息覆蓋率.假設空中交通網(wǎng)絡有L條傳輸信道[9]，構(gòu)建空中交通網(wǎng)絡簇頭節(jié)點分配的信道特征分解函數(shù)為

(7)

式中：al為共軛系數(shù)；δ(t-τl，0)為信道特征函數(shù).

采用單通道窄帶模型表示空中交通網(wǎng)絡的節(jié)點密度信息融合中心[10]，信息擴維測量方程可表示為

M(k)=H(k)x(k)+V(k)

(8)

在時間延遲最小的信道模型中，w(k)與V(k)的相關性為

E[w(k)V(k)]=[B1(k)，B2(k)，…，BN(k)]=

B(k)

(9)

式中，B(k)為單位下三角陣，且其逆陣仍為單位下三角陣[11].在空中交通網(wǎng)絡的節(jié)點分布模型中，可將節(jié)點密度控制問題轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡傳輸節(jié)點的能量均衡和定位問題，根據(jù)Cholesky分解可知[12-13]，正定實對稱陣RV(k)的特征分解結(jié)果為

RV(k)=B(k)I(k)BT(k)

(10)

式中，I(k)=diag{r1(k)，r2(k)，…，rN(k)}，為節(jié)點發(fā)射功率的對角陣.通過信道模型的構(gòu)建，將空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的密度控制問題轉(zhuǎn)化為

C(k)=F(k)x(k)+G(k)

(11)

式中，C(k)、F(k)、G(k)分別為空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的均衡密度、分布密度及對角密度，轉(zhuǎn)化后的節(jié)點區(qū)域覆蓋度相關統(tǒng)計特性為

(12)

綜上所述，通過網(wǎng)絡節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型與傳輸信道模型完成對空中交通復雜網(wǎng)絡節(jié)點的脆弱性分析，在此基礎上，進行空中交通網(wǎng)絡節(jié)點密度控制優(yōu)化設計.

1.3 節(jié)點密度自適應時變時延約束誤差修正

在空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的分布結(jié)構(gòu)模型和傳輸信道模型設計的基礎上，本文進行了空中交通網(wǎng)絡節(jié)點優(yōu)化部署設計.通過控制節(jié)點密度改善網(wǎng)絡的覆蓋能力，針對當前空中交通網(wǎng)絡節(jié)點密度控制過程中，時變和時延自適應調(diào)節(jié)性能不好的問題，本文采用時變時延對空中交通網(wǎng)絡節(jié)點密度進行控制，通過狀態(tài)空間重組，可將節(jié)點的覆蓋范圍等價表示為

x(k+1)=Φ(k)x(k)+J(k)C(k)

(13)

式中，Φ(k)、J(k)分別為子空間覆蓋范圍與節(jié)點覆蓋范圍函數(shù)，節(jié)點密度自適應時變時延約束控制向量為

Φ(k)=A(k)-J(k)F(k)

(14)

(15)

為便于進一步推導，對空中交通網(wǎng)絡進行自適應分層，采用融合濾波進行誤差跟蹤控制，得到空中交通網(wǎng)絡節(jié)點部署的λ(k)表達式為

(16)

式中，c(k)為調(diào)節(jié)系數(shù)，c(k)=tr[N(k)]/tr[C(k)]，且

(17)

其中：N(k)為密度控制因子；P(k)為狀態(tài)控制因子；β為節(jié)點傳輸?shù)乃p因子.引入信息矩陣Y(k|k)=P-1(k|k)進行能量均衡控制，得到節(jié)點的無偏估計結(jié)果為

(18)

γ(k)=C(k)-F(k)Y(k|k-1)

(19)

式中：γ(k)為網(wǎng)絡節(jié)點時變實驗的測量殘差；ρ為遺忘因子.設定ρ=0.95，β=1.2.通過上述設計，實現(xiàn)空中交通網(wǎng)絡節(jié)點密度自適應時變時延約束誤差修正控制.

1.4 空中交通網(wǎng)絡節(jié)點密度控制實現(xiàn)

考慮一類時變時延約束控制的空中交通網(wǎng)絡節(jié)點分布密度融合跟蹤控制系統(tǒng)，以節(jié)點區(qū)域覆蓋度最大化設計作為約束條件.

利用空中交通網(wǎng)絡節(jié)點傳輸量化信息的誤差協(xié)方差陣P(k-1|k-1)得到子網(wǎng)絡節(jié)點的魯棒性融合協(xié)方差陣P(k|k)為

P(k|k)=[I-K(k)F(k)]P(k|k-1)

(20)

K(k)=P(k|k-1)FT(k)·

[F(k)P(k|k-1)FT(k)]-1

(21)

(22)

Y(k|k)=Y(k|k-1)+FT(k)F(k)

(23)

結(jié)合適應能量均衡控制，得到空中交通網(wǎng)絡節(jié)點j(1≤j≤N)的密度擴展量化更新迭代為

(24)

(25)

且

Y(k|k)=Y(N，k|k)=

Y(k|k-1)+FT(k)F(k)

(26)

2 結(jié)果與分析

為了測試設計控制算法在空中交通網(wǎng)絡節(jié)點密度優(yōu)化方面的性能，本文進行了仿真實驗.仿真實驗的硬件環(huán)境描述為：處理器為AMDAthlon1.83GHz，2Gbit內(nèi)存，主頻為DDR258；軟件環(huán)境為Matlab2007.網(wǎng)絡節(jié)點總數(shù)N=1 024，節(jié)點初始失效概率p=0.478，能量分布密度W=11pJ/(bit·m2)，數(shù)據(jù)包大小為100Mbit，在空中交通網(wǎng)絡節(jié)點密度控制定位尋優(yōu)中的時間步長為100.根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設定進行空中交通網(wǎng)絡的節(jié)點密度控制仿真分析，得到節(jié)點的輸出部署分布狀態(tài)圖如圖2所示.圖2中，SN為根節(jié)點，V0為中繼節(jié)點.

圖2 空中交通網(wǎng)絡節(jié)點初始部署圖Fig.2 Initial deployment diagram of air traffic network nodes

分析圖2可知，根節(jié)點分布呈X型，在中繼結(jié)點附近根節(jié)點密度最高.為研究優(yōu)化效果，采用本文方法和文獻[4]方法進行對比，通過節(jié)點密度控制，分析不同通信輪數(shù)下的空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的死亡數(shù)目對比結(jié)果如圖3所示.

對比分析圖3仿真結(jié)果可知，采用文獻[4]方法進行空中交通網(wǎng)絡節(jié)點密度控制，通信輪次在0.7×107輪左右，空中交通網(wǎng)絡節(jié)點開始出現(xiàn)死亡，在1.5×107通信輪次后，近20個通信節(jié)點死亡，嚴重降低了通信性能和網(wǎng)絡的覆蓋性.而本文方法在進行空中交通節(jié)點密度控制時，可以提高節(jié)點的通信覆蓋能力.圖4描述了外界環(huán)境干擾(如雷擊、周邊負載設備的開關機、發(fā)電機、無線電通訊等)下不同的時變時延干擾信噪比與空中交通節(jié)點覆蓋率的關系.由圖4分析得知，本文方法具有較好的時變時延適應能力和調(diào)整能力，提高了空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的通信覆蓋率.

圖3 節(jié)點死亡個數(shù)變化曲線Fig.3 Change of number of dead nodes

圖4 空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的通信覆蓋性能對比Fig.4 Comparison of communication coverage ability of air traffic network nodes

3 結(jié) 論

為解決當前空中交通網(wǎng)絡節(jié)點通信覆蓋性能差的問題，提出基于復雜網(wǎng)絡理論的空中交通網(wǎng)絡脆弱性分析，研究得出如下結(jié)論：

1)通過構(gòu)建空中交通網(wǎng)絡節(jié)點分布結(jié)構(gòu)模型及傳輸信道模型，完成空中交通網(wǎng)絡脆弱性分析.

2)采用自適應時變時延約束誤差修正方法優(yōu)化調(diào)整節(jié)點密度，實現(xiàn)空中交通網(wǎng)絡節(jié)點的最優(yōu)化部署.

3)所提方法能夠有效提高節(jié)點密度，提高了網(wǎng)絡節(jié)點覆蓋率.未來將進一步考慮該方法的實用性，以實際應用于空中交通為目標進行進一步研究.