论文研究 适用于虚假数据过滤的最优传感器覆盖研究.pdf

已有传感器网络虚假数据过滤机制采用随机策略部署节点，由转发节点对数据包中附带的t个MAC（message authentication code）签名进行验证，从而实现对虚假数据的识别和过滤。然而在实际应用中，随机部署往往在网络中形成部分稀疏区域，无法被t个拥有不同密钥分区的节点同时覆盖。提出利用覆盖算法对节点进行部署，在均衡覆盖质量及网络开销的情况下，证明了适用于虚假数据过滤的最优节点覆盖度为2t，并进一步推导了一些相关的覆盖结论。理论分析及仿真实验表明，与随机部署相比，最优覆盖算法极大提高了t个密钥分区同时覆盖的概率。当400个节点部署于50×50 m2的区域时，随机部署和最优覆盖算法保证第10期刘华富,等:适用于虚假数据过滤的最优传感器覆盖研究3149P4单调递减,即P4+1≤P3(8)证毕。证明因为通常来说,网络开销与节点覆盖度之间是一种绽性增长关C(n,)C(A,A+1-t)系,即:假设C为1重覆盖所需的网络开销,则q重覆盖所需的C(n+△,△+1)网络开销为qⅹCε为有效评价相关机制的覆盖质量,不文提(A+1)(4+1-1)(n+d)出利用P的增量D,进行性能评价。当D,较大时,说明增加1当t2≤2n时,有重覆盖所耗费的网络开销能获得一个较大的P的增量;反之n(-1若Dp人小(如小于某个给定阙值e),则说明培加的网络开销A≥t≥是不必要的。接下来证明最优的取值。则4(△+1)定理2给定整数t>1,n>1,且t2≤2n,则当△=2t时,为(△+1-0)(n+4)1最优。所以,P3+1≤P3成立。证毕。证明由定理1可知,△(4≥t)个传感器节点中恰有t个方面,较低的节点覆盖度无法保证虚假数据过滤算法节点拥有互不相同密钥分区的概率为所需的密钥覆盖度,所以节点覆盖度不能太小:另一方面,节C(n,)C(A-1,A-t)点覆盖度越大引起的网络开销也越大。在性能极其有限的(5)无线传感器网络中,应慎重选取节点覆盖度,以均衡密钥覆故P1+1t)C(△,△+1-1)A(A+1盖穊率和网络开销。定理3能够为节点覆盖度的选取提供A,A+1))(n+△理论依据P4+1≤P3(6)定理4给定整数t>1,n>1,且t2≤2n,当Δ≥2t时,有且满足P≥A(△+1△→(7)证明由定理1可知,4(4≥t)个传感器节点中恰有t个4+1-1)(n+△)由归纳法可知,当4=2,t2≤2n时,有0.8≤P成立。因节点拥有互不相同密钥分区的概率为P4(4)。故此,当Δ=2t时,为最优。证毕。PA(t)C(n,)·C(△,△+1-tC(n+4,△+1)为分析简便,将密钥分区数量n及安仝阈值t视为常4·(△+1)量,考察P关于Δ的变化情况。图2给出了当t=5,n=10,(△+1-1)·(n+4)4=0.2时,P的理论分析曲线和仿真实验结果,其中仿真结巾于n>1,当t=1时,下式成立果是在相同参数条件下随机测试10000次的平均值。如图P2(t)=C(n,1)·C(1,1)2C(n+1,2)nh+1=0.8(14)2所示,当Δ<2时,随着节点覆盖度的增加,P迅蘧增大,假设式(12)在=k的条件下成立,则当t=k+1例如,当节点覆盖度Δ由7增加到8时,P可以获得增量P,(k+1)=2(m,k+1)C(2k+1,+1)=少=0.21>;而当Δ>2时,随着节点覆盖度的增加,P缓C(n+2k+1,2k+2)慢增大,例如,当节点覆盖度Δ由l增加到12时,P仅能获4(n-t)(2t+1得增量Dn=0.014<。因此,在给定条件下,取2t(=10)为故式(16)成立最优的Δ值。理论分析和仿真实验结果都说明,Δ=2是最4(n-t)(2:+1)优的。≤1(t+1)(n+2t+1)(n+2t)出归纳法,P2(k+1)≤P2(1)≤0.8。证毕。当节点覆盖度大于某个阈值时,例如Δ,所増加的密钥覆D盖率较小,相比所引起的网络开销増量,是不值得的。因此,定理4可以为选取最优覆盖度Δ提供理论依据。0.44仿真实验-P理论值P仿真值为了进一步验证理论分析的结果,本文和SEF一样,利用C+语言建立了模拟仿真平台。仿真实验中采用大小为150的全局密钥池,分成15个分组,每个合法数据必须由t=5图2P的理论值与仿真值个具有不同密钥分区的节点同时产生。仿真环境如下:在一个3相关结论推导方形网络区域中,传感器节点随机部署或者按照'CSA算法5部署。TCSA是种基于最大集的贪婪算法,能够通过动为便于将最优覆盖理论推广到大规模部署的传感器网络杰调节搜索区域来实现目标区域的覆盖。中,本章进一步对适用于虚假数据过滤的相关结论进行推导和其他仿真参数的设置如表1所示。限于篇幅,仅选取了四说明个有代表性的节点,其坐标分别为(0,50)、(25,50)、(25,25)定理3存在一个等分为n个分区的全局密钥池,每个节(35,35),考察其在随机部署和TCsA部署模型下,在-l点从中任取一个密钥分区进行装载,则当t≤2n时,Δ(4≥) cover方面的实验数据。取25次仿真实验的半均值作为实验个传感器节点中恰有1个节点拥有互不相同密钥分区的概率结果。·3150·计算机应用研究笃33卷表1仿真参数列表14(7):1282-1291参数参数值参数参数值[2]刘明,曹建农,郑源.无线传感器网络多重覆盖问恧分析[冂.软件网络大小50×50m2全局密钥池大小N学报,2007,18(1):127-136.节点数量0-600密钥分区数量[3 Woehrle M, Brockhoff D, Hohm T. Investigating coverage and con节点道信半径nectivity trade-offs in wireless sensor networks the benefits of moea系统國值t节点感知半径TIK Report 294[R. Zurich Computer Engineering and NetworksLab,EⅢ I Zurich,2008表2给出∫所选节点分别在随机部署和TCSA两种模型[4 Jiang J R, Sung T M. Maintaining connected coverage for wireless中t- dk cover的比较情况。从表2中可以看出,在随机部署模sensor networks C // Proc of the 28th International Conference on型下,所诜四个节点的t- dk cover次数很少,例如,两个边界节Distributed Computing Systems Workshops. Washington DC: IEEE点分别只有1次和2次,两个中间节点也分别只有5次和3Computer Society, 200次;在TCSA模型下,节点的 t-dk cover次数则比较大,都在21次[5] Ye fan, Luo haiyun,. Lu Songhu,eta. Statistical en-route filtering以上。因此,TSA模型的- dk cover能力明显强丁随机模型。of injected false data in sensor networks[C]// Proc of the 23th Annual表2两种部署模型中合法覆盖比较Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Socie-节点部署模型mer次数‖节点部署模型- uk cover次数lies. Washington DC IFFF. Compuler Society, 200 4随机部署随机部署[6] Yu Zhen, Guan Yong. A dynamic en-route scheme for filtering falseTCSAdata injection in wireless sensor networks[ C //Proc of the 3 rd Inter随机部署随机部署nalional Conference on Embedded Networked Sensor STCSA2TCSA24hington DC: IEEE Computer Society, 2005图3所小为合法覆盖次数随网络中部署节点数量的变化[7. Yu L, Li J Z. Grouping-based resilient statistical en-route filtering for膚况。从图3中可以看出,当网络中节点数量比较少时,TCSAsensor networks[C|//Proc of the 28th Annual Joint Conference of the和随机部署模型的合法覆盖性能都较差,例如,当部署了200IEEE Computer and Communications Societies. Washington DCIEEE Computer Society, 2009个节点时,两者的合法覆盖比率分别只有6%和4%,这是因为网络中节点密度过小而导致覆盖性能不好。随着部署节点数[8] Dol、s, Narayanan1.Omy. Optimal sensor networks for areamonitoring using rotating and beam sensors[ J]. Theory of Compu量増多,随杋模型的合法覆盖性能缓慢増强,例如当节点数由ting Systems,2014,54(4):622-639200增加到400时,合法覆盖率仅增加」3%;而TC:A的合法9 Kumar P, Kumar s. An active en-route filtering scheme for informa-覆盖性能则随节点数量增加而迅速增大,例如在400个节点时tion reportingworks[ J. International Journal其合法覆盖率比200个节点时增加了86%。这是因为随机部of Computer Science and Information Technologies, 2011, 2署往往在网络屮特别是边界地区形成部分稀疏区域,而TCSA(4):1812-1819模型通过对节点部署的规划而达到了更好的l- dk cover性能[10 Ayday F, Delgosha F, Fekri F. Locationl-idware security services forwireless sensor networks using network coding[ C ]//Proc of IEEE-e- TCSAConference on Computer Communications. Washington DC: IEEE0.8randoin deploymentCompuler Soc iely, 2007[ Il] Peng Shaoliang, Li Shanshan, Liao Xiangke. Estimation of a populaale wireles∠04Computer Science and Technology, 2009, 24(5): 987-9960.2[12 Yang H, Lu S. Commutative cipher based en-route filtering in wire-9--其一less sensor networks[C//Proc of Vehicular TechnCgy Conlerence1002004002004:1223-1227节点数量[13 Wang Haodong, Li Qun. PDF: a public-key based false data filtering图3TCSA和随机模型 dk cover性能比较scheme in sensor networks C|//Ploc of International Conference on5结束语IEEE Computer Society, 2007覆盖问题是兀线传感器网络中一个重要的基础问题。虚L4 Chen Shujuan, Dunkels a, Osterlind p. Time sy nchronization for假数据过滤对覆盖提出了新的要求,必须由t个不同密钥分Ⅸpredictable and secure data collection in wireless sensor networks同时覆盖,而当前过滤算法所采用的随机部署策略无法满足要[CJ//Proc of the 6th Annual Mediterranean Ad hor: Networking求。本文在均衡覆盖性能和网终开销的前提下,分析并证明了Workshop. Washington DC: IEEE Computer Society, 2007最优的覆盖度Δ,然后推导了一些适用于最优覆盖的相关结[15 Gil J M, Han Y H. A larget coverage scheduling scheme based on ge-论。理论分析及仿真实验表明,TCSA的覆盖有效性明显强于etir algorithms in directional sensor networks[ J]. Journal of Sen随机部署策略。接下来将研究如何将结论推广到动态sk以[161wa1 Hongxing, ao Qiang. A dynamic covering algorithm of wirelessors,2011,11(2):1888-196及多sink的网络中。sensor network based on CVT C]//Proc of Embedded and Real-Time参考文献:Computing Systems and Applications. Washington DC: IEEE Computer[IⅠˉ任主原,黄海宁,林闯.无线传感器网络[J].件学报,2003,Society, 2014