梁 燕,洪文超,邵 凱

(1.重慶郵電大學 通信與信息工程學院,重慶 400065;2.信號與信息處理重慶市重點實驗室,重慶 400065)

0 引 言

無線通信的快速發(fā)展對頻譜資源的合理利用提出了極致要求。動態(tài)頻譜接入[1](Dynamic Spectrum Access,DSA)策略允許次級用戶(Secondary Users,SU)通過感知和接入占用授權用戶(Primary Users,PU)的空閑頻譜,有望解決頻譜資源靈活分配問題。關于DSA策略,目前已有多種方法[2-5]。已有方法在解決頻譜隨機接入問題時雖然具有巨大應用前景,但依然有較多值得考慮的關鍵問題,例如缺乏針對PU參與DSA策略的激勵機制和缺乏對頻譜數(shù)據(jù)安全性記錄等。

隨著區(qū)塊鏈[6]技術的發(fā)展,其本身具有的安全機制、去中心化以及不可篡改等特性,為建立足夠安全、信任的DSA管理平臺提供了可能。文獻[7]首先驗證了區(qū)塊鏈技術在頻譜訪問領域的應用可行性,相比于傳統(tǒng)的隨機訪問Aloha協(xié)議,其在數(shù)據(jù)傳輸和功耗性能等方面表現(xiàn)良好。使用區(qū)塊鏈作為基本平臺,文獻[8]提出了頻譜的租賃拍賣策略,通過市場競價模式給出了PU參與DSA的激勵機制。隨著研究的深入,眾多研究者提出了對區(qū)塊鏈技術的優(yōu)化改進以適應DSA的應用。例如,文獻[9]分析區(qū)塊鏈的共識方法,證明其存在消耗過多的計算能力的問題,提出策略證明共識機制;文獻[10]提出一種頻譜禮儀架構改進端到端的共識時延問題遲;文獻[11]利用實時拜占庭共識(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)[12]機制,在不需要過強的算力情況下,節(jié)點間經(jīng)過Pre-prepare、Prepare和Commit三步溝通達成共識。針對區(qū)域內節(jié)點數(shù)目龐大、區(qū)塊平均生成時間過長的問題,文獻[13]提出區(qū)塊鏈分片技術。然而由于區(qū)塊鏈共識機制的運行,復雜的DSA事務會堵塞整個網(wǎng)絡[14]。相比于低復雜度的事務執(zhí)行,高復雜度的DSA事務將成為一個共識瓶頸,增加整個網(wǎng)絡的延遲。如何減少DSA事務的擁堵造成的系統(tǒng)時延,是一個亟待解決的關鍵問題。另一方面,基于市場競價模式的拍賣策略雖然能夠滿足頻譜分配需求,但這種無序無組織的共享策略可能會造成系統(tǒng)容量的損失。文獻[15-19]提出的智能合約(Smart Contract,SC)能吸引更多用戶參與,提高整個系統(tǒng)的可信度,但是實際應用中,傳統(tǒng)的傳輸模型沒有考慮安全因素,眾多的合約方案忽略了頻譜多樣性和用戶的自私性、貪婪性,在分配的算法中存在頻譜分配不合理、系統(tǒng)容量損失大及頻譜復用率不高的問題。

本文提出了一種基于聯(lián)盟鏈改進的異步頻譜區(qū)塊鏈系統(tǒng)(Asynchronous Spectrum Blockchain System,ASBS),主要工作如下:一是將傳統(tǒng)的PBFT共識中存在的執(zhí)行與共識環(huán)節(jié)異步分割,提出異步實時拜占庭機制(Asynchronous-Practical Byzantine Fault Tolerance,A-PBFT)極大地減少共識延時;二是將頻譜的分配問題建模為二分圖匹配問題,結合對抗竊聽的安全[20]考慮,設計基于最優(yōu)匹配(Kuhn-Munkras,KM)算法的匹配方案,在保證物理層安全的基礎上保持頻譜復用率。

1 系統(tǒng)模型

區(qū)塊鏈基本架構可以分為數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡層、共識層、激勵層、合約層和應用層,其中,數(shù)據(jù)層封裝了區(qū)塊鏈的鏈式結構、區(qū)塊數(shù)據(jù)以及非對稱加密等區(qū)塊鏈核心技術,網(wǎng)絡層提供點對點的數(shù)據(jù)通信傳播以及驗證機制,共識層主要裝載各種共識算法,激勵層將經(jīng)濟因素引入到區(qū)塊鏈技術體系之中,合約層展示了區(qū)塊鏈系統(tǒng)的可編程性,應用層則封裝了區(qū)塊鏈技術的應用場景和案例。為滿足大規(guī)模DSA系統(tǒng)的需求,本文在區(qū)塊鏈總體模型的基礎上設計了ASBS體系模型,將原本的六層結構改進為三層。為了減少節(jié)點數(shù)量過多帶來的巨額通信成本,使用區(qū)塊鏈分片技術[13],將同一區(qū)域的節(jié)點組成一個ASBS子系統(tǒng)。圖1所示是ASBS子系統(tǒng)三層框架。將DSA應用場景封裝到應用層,并結合激勵層方面的經(jīng)濟因素激勵用戶積極參與系統(tǒng),形成頻譜接入層。通過區(qū)分節(jié)點,改進網(wǎng)絡層與合約層的交互,利用SC的不可變性,完成ASBS的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡層的設計。基于共識層改進共識機制,結合數(shù)據(jù)層封裝的核心技術,設計了ASBS的區(qū)塊鏈共識層。

圖1 系統(tǒng)框架

1.1 ASBS框圖

頻譜接入層封裝了DSA應用場景。DSA對頻譜資源管理體現(xiàn)在頻帶、功率和時間三個維度上。SU感知某時間點的空閑頻帶,以某功率接入頻譜。假設場景中存在多個基站、SU、PU以及一個竊聽者,其中,基站有足夠的能力收集并傳輸數(shù)據(jù),SU存在使用頻譜的需求,PU擁有空白時段的頻譜,竊聽者具有竊聽任務,為不安全因素。

區(qū)塊鏈網(wǎng)絡層由共識集群和執(zhí)行集群共同組成,其分別由系統(tǒng)的共識節(jié)點和執(zhí)行節(jié)點集合而成。共識集群提供存儲設備信息和溝通執(zhí)行集群創(chuàng)建智能合約的去中心化服務,執(zhí)行集群內置執(zhí)行服務器可以看作區(qū)塊鏈網(wǎng)絡服務端,執(zhí)行交易請求更新交易狀態(tài)。執(zhí)行服務器在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡中獲取交易請求及共識集群授權,創(chuàng)建智能合約完成頻譜分配。這樣可以保證任意PU和SU之間的完整性、透明度和信任,有助于緩解區(qū)塊鏈網(wǎng)絡的擁堵。并且,服務器的信息共享可以防止單點故障。

區(qū)塊鏈共識層是系統(tǒng)運行的核心內容,主要包括共識算法以及區(qū)塊數(shù)據(jù)結構。區(qū)塊本質屬于分布式賬本,通過共識機制完成賬本的記錄與更新,分類賬中的每個節(jié)點都充當時間約束和唯一的加密簽名。本文將不同類型的節(jié)點通過獨立的拜占庭共識,設計異步實時拜占庭機制,確保不減弱安全性能情況下快速達成節(jié)點共識。

1.2 ASBS流程

實現(xiàn)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡的自發(fā)性管理,抵御針對PBFT的女巫攻擊[21],擁有身份管理[18]是必要的。圖2所示為ASBS基于網(wǎng)絡層不同節(jié)點身份,滿足自發(fā)性身份管理而提出的一種新的區(qū)塊鏈工作流程。ASBS設置一個名為身份賬本的特殊賬本,系統(tǒng)共識集群和執(zhí)行集群中的所有節(jié)點都會參與維護身份賬本用以記錄節(jié)點的身份。此身份賬本設有單獨的身份列表,用于記錄所有時期的共識集群和執(zhí)行集群。該賬本類似于智能合約,可以從身份賬本中獲得所有必需的信息。為了防止自適應對手冒充節(jié)點身份,需要定期從底層的身份中輪換它們。

圖2 系統(tǒng)工作流程

1.3 交易流

現(xiàn)有的區(qū)塊鏈協(xié)議為了保證安全性,以順序和阻塞的方式運行。聯(lián)盟鏈事務執(zhí)行與共識時間關系上緊密耦合,每一次的共識都需要區(qū)塊鏈網(wǎng)絡的全部節(jié)點運行一次所有的交易事務。由于PBFT嚴格遵守時間順序,這將導致隨著區(qū)塊鏈共識的進行,太過復雜的事務堵塞整個網(wǎng)絡,從而增加整個的網(wǎng)絡延遲。如圖3所示,A-PBFT通過異步執(zhí)行的模式,分割執(zhí)行與共識,實現(xiàn)類似流水線的結構,在保證安全性能不減弱的同時極大地減少延遲,提高吞吐量。

圖3 聯(lián)盟鏈與ASBS交易流

2 頻譜分配

頻譜感知是DSA的一個重要步驟,ASBS利用類似ERC-721[22]的令牌技術反映感知結果。如圖4(a)所示,頻譜令牌存儲著PU頻譜資源大小及價格等數(shù)據(jù),頻譜令牌在網(wǎng)絡中堆積形成了頻譜池[19]。使用頻譜令牌的好處就是保證一次只有一個用戶可以持有令牌頻譜令牌,強制對特定頻譜的順序訪問來確保將干擾降至最低以保證有效的數(shù)據(jù)傳輸。Wyner[23]的研究表明,合法信道優(yōu)于竊聽信道,即在原始傳輸速率上增加足夠的冗余可以有效地防止竊聽攻擊。對于存在對抗竊聽需求的SU來說,可以選擇開啟防竊聽業(yè)務。

圖4 頻譜令牌和頻譜分配

本文將頻譜分配看作PU和SU的一對一的匹配問題,如圖4(b)所示?？紤]到因系統(tǒng)容量損失導致PU不愿參與系統(tǒng)的問題,設計頻譜分配方案時,致力于更優(yōu)化地使用頻譜。這種優(yōu)化反映在頻譜復用率上,可以定義(頻譜資源數(shù)量)/(損失頻譜+頻譜資源數(shù)量)為頻譜復用率。假設存在N個PU與M個SU,針對PU和SU的分配用矩陣A表示,其中Ai,j=1表明第i個PU分配了第j個SU。矩陣P表示SU與對應的PU的關聯(lián)度,所以可以設定整個系統(tǒng)的獲勝策略為最大期望值。

通過這樣的獲勝策略建立了如下收益模型:

(1)

(2)

?Ai,j≤1。

(3)

1)計算安全傳輸帶寬

安全傳輸帶寬是指在保證鏈接的情況下達到對抗竊聽的效果。這需要根據(jù)SU的交易請求,依據(jù)原始傳輸速率求解傳輸冗余,保證傳輸帶寬的安全,其中所有基站具有相同的發(fā)射功率P、噪聲σ2和路徑損耗系數(shù)α。依據(jù)頻譜效率函數(shù)[24]計算最低傳輸帶寬

ki=lb(1+Kγi)。

(4)

Ri=Bilb(1+Kγi)。

(5)

根據(jù)文獻[25],可以得出無線傳輸中獨立竊聽下的安全傳輸概率模型如下:

(6)

求解此凸問題,得出安全傳輸情況下的傳輸冗余

(7)

依據(jù)式(5)求出需要的安全傳輸最小帶寬

(8)

2)建立相關矩陣P

矩陣P表示SU與對應的PU的關聯(lián)度。以市場競價拍賣的經(jīng)濟模型分析,SU和PU都對成本與回報非常敏感。為了保證復用率,綜合考慮最小帶寬和出價兩個因素,建立相關矩陣。其中,頻譜矩陣B與價格矩陣Y的的大小是區(qū)別關聯(lián)度的主要因素,x0,y0,t0則是根據(jù)實際情況定制的限制條件,tq是小區(qū)域區(qū)塊鏈當前所處的時隙,Δti表示交易時隙與系統(tǒng)時隙差值,β為常系數(shù),ρj是PU的時間頻譜利用率,即(使用時間)/(總時間)。這樣首先可以篩選掉不合理的交易請求,有效提高利用率極低頻譜匹配概率,其次加入時隙保證先到先匹配。

關聯(lián)度計算方法如下:

輸入:(B,Y)N,(B,Y)M,Δti,ρj。

輸出:關聯(lián)矩陣P。

if 滿足限制x0,y0,t0;

計算關聯(lián)系數(shù)ξij=‖(B,Y)‖2;

else 關聯(lián)度為0。

3)匹配

基于KM算法開發(fā)出一套匹配方案。如圖4(b)的示例,PU1接收到來自SU1與SU3的交易請求,因SU3關聯(lián)度高(4>3),第一輪迭代中選擇SU3。PU1提升自身關聯(lián)度期望(4)。接著,PU2依據(jù)關聯(lián)度亦是選擇SU3,但關聯(lián)度期望(3)未能超過PU1的期望(4),PU2與SU3匹配失敗,PU2降低自身關聯(lián)度期望(2)。在后續(xù)的迭代中,PU3選擇SU3與PU1沖突,SU3與PU3的關聯(lián)度超出PU1的期望(5>4),將SU3分配給PU3,PU1失去匹配對象,降低自身關聯(lián)度期望值,選擇SU1。為了保障PU1和SU1的匹配,最終PU2降低關聯(lián)度期望(1),選擇SU2。

3 仿真與分析

區(qū)塊鏈系統(tǒng)性能評估中,常用工作負載或區(qū)塊的大小為重要參數(shù)測試系統(tǒng)吞吐量。本文首先將復雜的DSA的匹配方案作為整個系統(tǒng)測試的工作負載(即區(qū)塊),使用開源的測試工具Caliper[26]測試系統(tǒng)吞吐量下限。其次,為了驗證本文基于區(qū)塊鏈的ASBS系統(tǒng)性能,與兩種基于區(qū)塊鏈的啟發(fā)式算法,即穩(wěn)定匹配算法(Gale-Shapley algorithm,GS)[17]和先共識后交易(Consensus-Before-Talk,CBT)[9]進行對比。在仿真中,將主要從傳輸速度、SU數(shù)量變化的情況下與冗余的關系、頻譜資源數(shù)量、頻譜復用率和效用等方面對比幾種方案。本文在設計參數(shù)時,發(fā)射功率、噪聲以及路徑衰落使用固定大小,并且距離采取理性化平均處理,暫時忽略使用率高導致的鏈路擁塞問題?；趨^(qū)塊鏈的DSA策略,其本身具有安全的信息共享優(yōu)勢,因此本文不與存在信息孤島的博弈決策等傳統(tǒng)算法比較。

3.1 仿真設計

仿真系統(tǒng)一共分為兩個部分。一部分是以Matlab為主對匹配方案的仿真實驗,如圖5所示,初始化參數(shù)之后,完成對于傳輸冗余以及傳輸帶寬的計算;此后進入循環(huán)遍歷,建立相關矩陣;不需要對相關矩陣排序,直接進行匹配計算,得到匹配結果。另一部分仿真系統(tǒng)是對共識機制的仿真:首先使用Caliper提供的聯(lián)盟鏈環(huán)境,利用熱拔插特性將共識機制替換成PBFT,通過命令修改節(jié)點內存作出區(qū)分,調整配置文件實現(xiàn)工作負載變動,獲取A-PBFT與PBFT的基準測試結果。結合兩部分仿真結果,以說明本方案的有效性。

圖5 仿真框架

仿真環(huán)境中假設存在[1:30]個SU以及10個PU的場景,SU和PU的位置滿足二維泊松分布并且存在一個竊聽者,SU的頻譜資源需求與PU提供的頻譜資源均服從泊松分布。將每一位SU求得的最小頻譜稱為Bsu,Bpu表示PU提供的頻譜,把頻譜損失公式定義為

(9)

由此可以求得系統(tǒng)的頻譜復用率

(10)

式中:sum為系統(tǒng)共享的頻譜資源。

3.2 仿真結果及分析

如圖6所示,PBFT在區(qū)塊事務數(shù)量執(zhí)行到300之前吞吐量的增幅比較大,但是由于自身的共識瓶頸,導致整個吞吐量無法保持之前的增長率。A-PBFT在區(qū)塊事務數(shù)量增加到400時吞吐量增長率趨緩,之后吞吐量就相對穩(wěn)定。這反映出隨著復雜DSA事務的增加,執(zhí)行的時延增加,從而影響了整個系統(tǒng)的吞吐量。A-PBFT系統(tǒng)依然會受到執(zhí)行瓶頸的影響,但是其性能已經(jīng)超過了原始的PBFT共識系統(tǒng)。

圖6 系統(tǒng)性能

圖7所示為不同的傳輸速率下,保證安全傳輸概率冗余率的變化。傳輸速率的需求越高,需要的冗余就越低;同時,SU密度的增加也會增加整個傳輸冗余的大小。圖8展示了安全傳輸概率。從三條曲線的比較可以看出,當傳輸速率Ri的值較小時,對應的最優(yōu)冗余速率Rv會較大;同時,在相同的冗余率Rv下,傳輸速率Ri越小,安全傳輸?shù)母怕试礁?。即使是在最?yōu)冗余率的情況下,在較低的傳輸速率Ri的情況下,曲線的值仍然較大。這說明當原始傳輸速率Ri較低時,在安全傳輸方面具有優(yōu)勢。

圖7 竊聽場景中安全傳輸下不同傳輸速率Ri需要的冗余率Rv變化

圖8 安全傳輸概率

圖9所示為共享的頻譜資源比較。相比于CBT,KM和GS能獲取較多的頻譜資源。CBT屬于隨機匹配機制,SU數(shù)量增加帶來頻譜資源的增長,這與SU的需求分布水平有關;數(shù)量一致時,頻譜資源達到最大值;SU數(shù)量超過PU時,頻譜資源數(shù)量不再與分布水平相關,而是與平均水平相關。這可能會導致頻譜數(shù)量下降,并且處于一種穩(wěn)定的狀態(tài)。而GS算法突出了SU在追求頻譜上的貪婪性,稍優(yōu)于KM。KM為了追求更高的復用率導致頻譜利用數(shù)量上稍顯不足。

圖9 共享頻譜資源

圖10比較了不同算法之間頻譜的復用率,KM和GS算法均有更好的復用效率。由于隨機選擇的原因,CBT的頻譜復用率是最低的。圖中可以看出,隨著SU數(shù)量的增加,GS因為SU稀缺性,更可能匹配到頻譜數(shù)量更多的PU造成更多的損失,導致頻譜利用率隨著SU的增加減少。當SU數(shù)量超過PU時,GS因PU的稀缺性使得PU更容易匹配到利用率更高的SU,帶來頻譜復用率的提升;CBT復用率因頻譜利用數(shù)量的降低而降低。KM本身追求更高的頻譜復用率,所以KM的頻譜復用率更高更穩(wěn)定。

圖10 不同算法的頻譜復用率

4 結束語

本文提出了一個基于基于聯(lián)盟鏈改進的ASBS框架,以實現(xiàn)頻譜安全高效的動態(tài)共享。所提出的A-PBFT通過異步執(zhí)行的模式,分割執(zhí)行與共識,實現(xiàn)類似流水線的結構減少了延遲,提高了吞吐量?；贙M匹配算法的匹配方案,在保證物理層安全的基礎上實現(xiàn)了PU和SU的最優(yōu)匹配,保證了頻譜復用率。仿真結果表明,本文所提ASBS對于系統(tǒng)頻譜復用率提升近6%;相比于實時拜占庭機制,本文方案減少了系統(tǒng)延時,提升吞吐量近129%。本文提出的分配方案雖然相比于GS算法提供的吞吐量可能不足,但是整體容量的損失更少,頻譜的復用率更高。綜上所述,ASBS可以為用戶提供一個安全可靠的平臺,存在智能合約和頻譜令牌易于實現(xiàn)自動化并便于管理,兼顧PU和SU實現(xiàn)最優(yōu)化的分配。但是,本文研究依然存在很多不足,例如量化權值及用戶間干擾對系統(tǒng)帶來的影響以及鏈路擁塞風險如何考慮等,都是下一步工作的重點。