景雯 張杰

（山西大同大學計算機與網(wǎng)絡(luò)工程學院 山西省大同市 037009）

在大規(guī)模的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，采用區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)進行大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)控制，能提高大數(shù)據(jù)的信息自主收發(fā)控制能力，為此，需在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中進行信任節(jié)點的優(yōu)化定位部署，以向用戶提供安全、有效的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和應(yīng)用環(huán)境。對于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位方法的研究已受到部分學者的關(guān)注[2]。

區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的信任節(jié)點的定位需通過網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計，檢測網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的輸出信息特征量，以提高區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸和自適應(yīng)控制能力。為研究區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中信任節(jié)點自適應(yīng)定位方法，需進行定位算法優(yōu)化設(shè)計。傳統(tǒng)方法中，對區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位的方法主要有量化融合跟蹤識別方法、局部區(qū)域特征重構(gòu)方法、分散化區(qū)塊鏈檢測方法等[3]，上述方法結(jié)合區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的信道模型設(shè)計和傳輸協(xié)議控制設(shè)計，進行區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中信任節(jié)點自適應(yīng)定位，但上述方法存在自適應(yīng)性差，定位精度低的問題。

針對上述問題，本文提出基于差異分散化的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位算法，經(jīng)仿真實驗，展示了本文方法在提高網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位能力的優(yōu)越性能。

1 基于差異分散化的節(jié)點定位算法

1.1 節(jié)點傳輸路徑優(yōu)化

為了提高區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)的準確性，進行區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中信任節(jié)點自適應(yīng)分布式部署設(shè)計，實現(xiàn)對信任節(jié)點的自適應(yīng)定位[4]。

采用模糊相關(guān)性檢測方法，構(gòu)建區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)模型。利用隨機鏈路轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議對拓撲結(jié)構(gòu)的節(jié)點傳輸路徑進行優(yōu)化[5]。

區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1：區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)模型

結(jié)合區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)，利用隨機鏈路轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議對拓撲結(jié)構(gòu)的路由傳輸路徑進行優(yōu)化[6]，實現(xiàn)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的信任節(jié)點自主定位設(shè)計。隨機鏈路轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議表示為：

上式T(n)表示為一個控制目標函數(shù)，其中當ru為0 時，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的信任節(jié)點被競選為簇頭。

在邊長為M 的正方形區(qū)域中，共有N 個區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，通過分配區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，完成對區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點i 的集散控制。

對Source 與Sink 節(jié)點，根據(jù)不同業(yè)務(wù)流之間的隔離程度，進行區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)重組，得到傳輸帶寬為Ts=NfTf，考慮區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的相鄰節(jié)點集內(nèi)傳遞帶寬Tp，在簇頭節(jié)點中，對每個區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點中的簇頭節(jié)點進行幀劃分，對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進行參數(shù)設(shè)置，得到節(jié)點的傳輸能量消耗為：

利用區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)全局控制特性，進行信任節(jié)點位置自動部署，當滿足采用模糊尋優(yōu)控制方法，得到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)節(jié)點傳輸路徑，其描述為：

為實現(xiàn)節(jié)點順利傳輸，對節(jié)點傳輸路徑進行優(yōu)化，其優(yōu)化過程表示為：

其中，bj為區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點的多徑損耗，Ts為帶寬時延，Tf為區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中信任節(jié)點進行數(shù)據(jù)分散控制的采樣時間，Tc為區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點的負載均衡度。根據(jù)上述分析，完成節(jié)點傳輸路徑的優(yōu)化。

1.2 差異分散式定位的目標函數(shù)

采用差異分散化方法對區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點進行定位。首先通過網(wǎng)絡(luò)流量配置比特率的計算，檢測網(wǎng)絡(luò)的差異分散度時延。通過網(wǎng)絡(luò)流量配置模塊進行節(jié)點的自適應(yīng)定位[8]，以此完成差異分散式定位模型。

區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的多路徑路由轉(zhuǎn)發(fā)的時延為τl，其中，τ0<τ1<…τL-1，則網(wǎng)絡(luò)流量配置模塊的比特率滿足：

使用最短路徑算法，得到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)差異分散度時延：

其中，Eelect表示在的流導(dǎo)入相應(yīng)的隊列L 兩端的節(jié)點傳輸?shù)谋忍芈省?/p>

1.3 差異分散定位輸出特征量

在差異分散式定位模型的基礎(chǔ)上，對定位輸出特征量進行分析。通過信任節(jié)點的沖激響應(yīng)特征的獲取，對節(jié)點輸出占空比進行計算，得到定位輸出特征量。

根據(jù)交換機上的流表信息，得到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中信任節(jié)點的沖激響應(yīng)特征，其表示為：

計算網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點的協(xié)議號、流量的優(yōu)先級和指定帶寬，得到網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點的感知半徑Ry可以表示為：

如果用C(n)表示區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點i 的負載，C(n)表示區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點i 的最大閾值，則：

通過上述步驟最終得到差異分散定位輸出特征量Ui(n)，可以表示為：

Ui(n)能有效反饋差異分散化區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點特征變化，根據(jù)節(jié)點的衰減特征量進行定位部署。

2 區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位算法優(yōu)化

2.1 區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的路由探測模型

為區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位更加符合當前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，需對該算法進行優(yōu)化[10]。因此，需計算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的魯棒系數(shù)，并根據(jù)該系數(shù)的得到差異分散化節(jié)點定位的優(yōu)化迭代式。

區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點魯棒系數(shù)計算結(jié)果為：

其中，d 為關(guān)鍵業(yè)務(wù)流的空間距離；Eelec為簇頭的能量開銷；r 是區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點A 向Source 節(jié)點S 發(fā)送數(shù)據(jù)包的量。由此得到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中信任節(jié)點自適應(yīng)定位的優(yōu)化迭代式，其表示為：

為檢測優(yōu)化定位算法的有效性，需構(gòu)建區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的路由探測模型[11]，其表達為：

采用關(guān)聯(lián)規(guī)則約束方法實現(xiàn)對差異分散化區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中信任節(jié)點的自適應(yīng)定位，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點的時延抖動、平均時延以及隊列占用的情況進行路由探測及節(jié)點定位。

2.2 空間規(guī)劃定位誤差分析

結(jié)合區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中信任節(jié)點自適應(yīng)定位的圖路由協(xié)議，進行分散化區(qū)塊鏈重構(gòu)[12]，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點的物理交換機負載模型為：

式中

另外，ω(t)為關(guān)鍵業(yè)務(wù)流在背景流的干擾下的能量，這里近似認為成高斯白噪聲，ph(t)為差異分散化區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點發(fā)送l bits 數(shù)據(jù)消耗的能量。差異分散化區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)簇頭信任節(jié)點根據(jù)能量強度進行分散控制。在這一時間段內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點的輸出功耗為p(t)，將物理網(wǎng)絡(luò)中的流量導(dǎo)入到節(jié)點的魯棒性控制模型中，得到關(guān)鍵業(yè)務(wù)流的優(yōu)先級特征量P 列矢量：

令差異分散化區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)傳輸功率pi、pk和pk+1所對應(yīng)的傳輸速率分別表述為ri、rk和rk+1，提取區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點輸出數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則信息，：

結(jié)合大數(shù)據(jù)信息融合方法進行網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的差異分散化控制，實現(xiàn)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位。

3 仿真實驗與結(jié)果分析

為測試本文方法在實現(xiàn)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位中的應(yīng)用性能，需進行實驗分析。在C 語言編譯環(huán)境中定位區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點，實驗中區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點分布范圍為400m×400m 的二維區(qū)域，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的初始時延為26ms，數(shù)據(jù)包的平均時延設(shè)定為20μs，并設(shè)置總時長為1000μs。區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中信任節(jié)點的初始覆蓋半徑為12m，主機共計發(fā)送的流量數(shù)據(jù)規(guī)模為200Mbit，傳輸比特率為20KB/S。

根據(jù)上述仿真環(huán)境和參量設(shè)定，進行區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中信任節(jié)點的自適應(yīng)定位，測試區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中信任節(jié)點自適應(yīng)定位的準確性。采用區(qū)塊鏈重構(gòu)方法進行網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點的自適應(yīng)轉(zhuǎn)發(fā)控制和輸出數(shù)據(jù)包的特征檢測，得到特征檢測結(jié)果如圖2所示。

圖2：輸出數(shù)據(jù)包的特征檢測結(jié)果

根據(jù)圖2 的信任節(jié)點輸出數(shù)據(jù)包的特征檢測結(jié)果進行信任節(jié)點優(yōu)化定位，測試的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位的準確性，得到結(jié)果如圖3所示。

圖3：準確性對比

分析圖3 得知，采用本文方法進行區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位的準確率較高，在此基礎(chǔ)上，提取區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點輸出數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則信息，結(jié)合大數(shù)據(jù)信息融合方法進行網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的差異分散化控制，實現(xiàn)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位，測試定位節(jié)點的轉(zhuǎn)發(fā)誤差，得到均方根誤差對比結(jié)果如圖4所示。

圖4：均方根誤差對比

分析圖4 得知，本文方法進行區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位的均方根誤差較低，比傳統(tǒng)方法降低15.6%，在定位性能的提升上具有優(yōu)越性。

4 結(jié)語

在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中需要進行信任節(jié)點的優(yōu)化定位部署，構(gòu)建區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位模型，采用差異分散化的方法對區(qū)塊鏈進行檢測，進行網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點的定位設(shè)計，本文提出基于差異分散化的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位算法，提高區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)的準確性，實現(xiàn)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位。研究得知，本文方法進行區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信任節(jié)點定位的誤差較低，性能較好。