呂守向

(福州理工學(xué)院，福建 福州 350506)

0 引 言

隨著用戶對(duì)多媒體網(wǎng)絡(luò)QoS[1]要求的提高，互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)也隨之升級(jí)。不再是傳統(tǒng)意義上僅提供多媒體業(yè)務(wù)為宗旨的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，而是融合了大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的交互式感知網(wǎng)絡(luò)。正是由于融合[2]了當(dāng)前熱點(diǎn)技術(shù)，使傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)演進(jìn)成為一種多元化服務(wù)能力的混合感知網(wǎng)絡(luò)。其不僅可為混合用戶終端提供混合的全業(yè)務(wù)載荷服務(wù)，更重要的是可遍歷出網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生異常事件的異常宿主提供目標(biāo)評(píng)估能力，達(dá)到提前識(shí)別網(wǎng)絡(luò)災(zāi)難源規(guī)避網(wǎng)絡(luò)攻擊的目的。從組成結(jié)構(gòu)上看，此類(lèi)混合感知網(wǎng)絡(luò)由一定規(guī)模具有感知能力的傳感器設(shè)備構(gòu)成，其遍歷異常目標(biāo)的可信度取決于相關(guān)評(píng)估策略的實(shí)施效率。常見(jiàn)的有質(zhì)心策略、APIT策略和DV-HOP策略。以傳統(tǒng)DV-HOP策略為例，其實(shí)施評(píng)估的可信度較低，源于以下方面：(1)無(wú)論是實(shí)際間距剛好為某一個(gè)感知節(jié)點(diǎn)半徑的兩個(gè)感知節(jié)點(diǎn)，還是某一個(gè)感知節(jié)點(diǎn)與第三個(gè)感知節(jié)點(diǎn)很接近的情形，那么在接受傳統(tǒng)DV-HOP策略的跳數(shù)評(píng)估時(shí)，都統(tǒng)一被估計(jì)為一跳。顯然評(píng)估間距與實(shí)際間距相差甚遠(yuǎn)。(2)由于要應(yīng)對(duì)全業(yè)務(wù)載荷服務(wù)，故混合網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)間路由機(jī)制較為繁瑣，然而評(píng)估跳距時(shí)卻依然被視為就近直線路由。這顯然不符合混合網(wǎng)絡(luò)特征。基于上述傳統(tǒng)評(píng)估策略在混合網(wǎng)絡(luò)中存在的適應(yīng)性問(wèn)題，探討一種異常目標(biāo)遍歷算法，以提高發(fā)生異常事件的宿主識(shí)別精度。

1 異常目標(biāo)遍歷原理

令未知待測(cè)異常目標(biāo)m和信標(biāo)源n間評(píng)估的跳轉(zhuǎn)距離為hm&n，異常目標(biāo)到距離其最近的信標(biāo)源的最短跳距和最少跳轉(zhuǎn)數(shù)量依次為hjmin-m和hLmin-m，則求得待測(cè)異常目標(biāo)和n的評(píng)估距離為Edm&n=[hjm&n·(Dm&n-hLmin-m)+hjmin-m·hLmin-m]·Dm&n。

2 遍歷過(guò)程

根據(jù)上述遍歷原理可對(duì)整個(gè)混合感知網(wǎng)絡(luò)中的異常目標(biāo)實(shí)施分布式遍歷。其遍歷過(guò)程如下：首先，節(jié)點(diǎn)向整個(gè)混合網(wǎng)絡(luò)廣播信息域直至所廣播的信息域達(dá)到網(wǎng)絡(luò)所允許的最大規(guī)模，并開(kāi)始統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)彼此之間的路由局向能耗。然后由信標(biāo)源評(píng)估每一次跳轉(zhuǎn)所對(duì)應(yīng)的跳轉(zhuǎn)間距以及所經(jīng)歷的局向能耗均值，評(píng)估完再將此更新信息廣播至全局。當(dāng)其他節(jié)點(diǎn)接收到所廣播的參數(shù)值后著手統(tǒng)計(jì)局向能耗指數(shù)，并通過(guò)對(duì)數(shù)模型規(guī)劃出混合感知網(wǎng)絡(luò)路由局向模型求解出跳轉(zhuǎn)數(shù)量。信標(biāo)源將根據(jù)上一步驟統(tǒng)計(jì)出的跳轉(zhuǎn)數(shù)量所評(píng)估出來(lái)的跳轉(zhuǎn)間距廣播給下一站。最終，待測(cè)異常目標(biāo)通過(guò)計(jì)算出其與多個(gè)信標(biāo)源的間距進(jìn)而遍歷出目標(biāo)值。

圖1 信標(biāo)規(guī)模對(duì)統(tǒng)計(jì)的影響力

圖2 節(jié)點(diǎn)總規(guī)模對(duì)統(tǒng)計(jì)的影響力

圖3 廣播范圍對(duì)統(tǒng)計(jì)的影響力

3 方案測(cè)試

假設(shè)在構(gòu)建的100m正方形邊框模擬待測(cè)混合感知網(wǎng)絡(luò)中依次隨機(jī)[6]投放100個(gè)、120個(gè)、140個(gè)…220個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)。其中未知節(jié)點(diǎn)和信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的規(guī)模比例規(guī)劃為9∶1。由于是隨機(jī)投放，故布局的密度并不均衡。設(shè)置節(jié)點(diǎn)的感知半徑范圍20m，經(jīng)300次的均值統(tǒng)計(jì)后形成本次異常目標(biāo)的最終遍歷值。為權(quán)衡算法統(tǒng)計(jì)值的可靠性，本次測(cè)試通過(guò)考察各項(xiàng)環(huán)境參數(shù)的變化對(duì)統(tǒng)計(jì)偏差的影響力，即誤差。令全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)規(guī)模為All，將異常目標(biāo)的實(shí)際值和統(tǒng)計(jì)值記為mh(Xs,Ys)和mh(Xt,Yt)。則各項(xiàng)環(huán)境參數(shù)的變化對(duì)算法統(tǒng)計(jì)[7]偏差的影響力記作：

根據(jù)前文分析不難獲悉，信標(biāo)節(jié)點(diǎn)規(guī)模的增加有益于提高未知異常節(jié)點(diǎn)方位值的可靠性。因此在本組測(cè)試[8]中隨機(jī)撒布100個(gè)節(jié)點(diǎn)并通過(guò)逐漸遞增信標(biāo)數(shù)量來(lái)測(cè)試異常目標(biāo)遍歷算法和傳統(tǒng)評(píng)估算法在計(jì)算誤差上的差異性。根據(jù)原理描述可知，隨著信標(biāo)的增加任何算法的計(jì)算誤差都將顯著改善。圖1所示信標(biāo)規(guī)模對(duì)統(tǒng)計(jì)精度影響力的曲線走勢(shì)正驗(yàn)證了這樣的情形。相對(duì)于傳統(tǒng)評(píng)估算法，遍歷算法從全局角度考慮，對(duì)節(jié)點(diǎn)之間跳轉(zhuǎn)次數(shù)的統(tǒng)計(jì)方式做了均值改進(jìn)，因此遍歷出來(lái)的異常目標(biāo)值偏差總體相對(duì)較低。隨著信標(biāo)數(shù)量的進(jìn)一步增加，兩種算法偏差持續(xù)下降維持在一個(gè)較穩(wěn)定的水平。這是由于信標(biāo)數(shù)量的增加一定程度上也提高了待測(cè)未知節(jié)點(diǎn)附近信標(biāo)的比例，因此偏差持續(xù)下降。

圖2則通過(guò)考察節(jié)點(diǎn)總規(guī)模對(duì)統(tǒng)計(jì)的影響力。當(dāng)節(jié)點(diǎn)總規(guī)模較小時(shí)，信標(biāo)源向全網(wǎng)提供的信息有限，故兩種算法在實(shí)施評(píng)估時(shí)對(duì)統(tǒng)計(jì)的影響力較弱，偏差也較大。隨著隨機(jī)布局的節(jié)點(diǎn)總規(guī)模逐步擴(kuò)大，信標(biāo)為算法提供了較為精確的參數(shù)[9]，對(duì)統(tǒng)計(jì)值的影響力較為明顯，故兩種算法統(tǒng)計(jì)的偏差顯著走低。相對(duì)而言，遍歷算法由于顧及全局[10]優(yōu)化性，在能耗指數(shù)以及節(jié)點(diǎn)距離方面的統(tǒng)計(jì)做了改進(jìn)。故總體而言，遍歷算法對(duì)統(tǒng)計(jì)的影響力較大，統(tǒng)計(jì)結(jié)果的偏差較傳統(tǒng)算法偏差小。

圖3曲線描述的是節(jié)點(diǎn)廣播范圍的變化對(duì)統(tǒng)計(jì)的影響力。從圖中不難看到廣播范圍的增加顯著改善了兩種算法在異常目標(biāo)計(jì)算上的偏差。這是由于對(duì)于個(gè)體節(jié)點(diǎn)而言，在廣播范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加在很大程度上促成了節(jié)點(diǎn)之間路由局向的直線性[11]趨勢(shì)、同時(shí)降低了跳轉(zhuǎn)次數(shù)和跳轉(zhuǎn)距離，這大大簡(jiǎn)化了算法實(shí)施的混合性。因此伴隨著通信范圍的增加，兩種算法表現(xiàn)出的影響力逐漸增加，偏差曲線持續(xù)走低。較之傳統(tǒng)評(píng)估算法而言，遍歷算法優(yōu)化了跳轉(zhuǎn)間距的統(tǒng)計(jì)，給目標(biāo)的測(cè)距[12]計(jì)算增加了可靠性[13]，故表現(xiàn)出相對(duì)優(yōu)勢(shì)。

4 結(jié) 語(yǔ)

根據(jù)混合感知網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點(diǎn)評(píng)估方面的固有布局優(yōu)勢(shì)，提出了遍歷全網(wǎng)異常目標(biāo)的算法。該遍歷算法的計(jì)算方法克服了傳統(tǒng)評(píng)估機(jī)制在目標(biāo)計(jì)算過(guò)程中的不足。測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，相對(duì)于傳統(tǒng)算法，遍歷算法不僅提高了統(tǒng)計(jì)的影響力，在混合網(wǎng)絡(luò)全局應(yīng)用中也具備良好的適應(yīng)性。