基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议

赵继业

(广东省中医院信息处,广东 广州 510120)

0 引 言

无线传感器网络用于在某一区域内收集大量的数据信息，并通过不同的通信信道对数据信息进行传输。无线传感器网络会因为与基站通信的原因使网络能量较少，利用率较低，导致网络能耗较高，从而缩短了网络使用寿命[1]。而簇状树形网络具有功耗低、扩展性好等特点，因此可将簇状树形网络应用到无线传感器网络中，形成簇状树形无线传感器网络。但在对传统的簇状树形无线传感器网络路由协议分析中发现，路由协议的应用效果达不到预期，因此簇状树形无线传感器网络路由协议分析已成为目前亟需解决的问题。文献[2]根据节点能量设计了簇状树形无线传感器网络路由协议，采用路由Dijkstra算法，构建最小生成树，使得节点能耗均衡。但是该协议的簇首能耗方差值较高，且路由协议簇首能耗方差较大。文献[3]设计了一种基于簇的新式无线传感器网络交会路由协议，通过在网络中构建交会区域划分网络区域，分配网络负载，但是该协议的存活节点数量和节点剩余能量较少。

针对上述设计协议存在的问题，本文利用云安全模型设计一种簇状树形无线传感器网络路由协议。云安全模型根据《CSA云计算安全技术要求 第1部分：总则》提出，根据云计算的基本层级结构和安全任务特征，设计一种云安全模型的框架，通过该模型对海量的数据节点进行访问，分析不同区域内、不同节点之间的关联性[4-5]。下面介绍基于云安全模型的路由协议设计过程。

1 簇状树形无线传感器网络路由协议

1.1 簇状树形无线传感器网络传输能耗计算

假设簇状树形无线传感器网络的节点，在一个M×M的区域内随机分布，每个节点有各自的标识，同时这些节点都是静止的，且能量有限，所有节点具有数据融合能力，并具有改变自身发射功率的性能和一定的计算以及存储功能。已知簇状树形无线传感器在正常工作状态下，具有一定的能量消耗，而路由协议与传输能耗之间存在关联性，这些能耗通过数据发送、接收以及传输产生，因此根据无线传输能耗模型的基本结构发现，除了接收和发送的能量消耗外，还有一部分能量消耗来自放大器，该数据与传输距离之间存在强关联[6-7]。根据多次测试发现，当传输距离l小于某个给定的传输距离l0时，发送放大器与自由能耗相关；当传输距离l大于给定的传输距离l0时，发送放大器则与多路径能耗衰减规律相关。因此当簇状树形无线传感器网络需要传输数据时，则发送方的能耗值为：

(1)

其中：ET表示周期为T的发送方能耗；w表示传输路径；E1、E2分别表示发送电路需要消耗和传输需要消耗的能量，其中E1与传输距离无关，而E2与传输距离有关；λ1、λ2分别表示不同的能耗传输规律[8-9]。给定的传输距离l0是分析能耗传输规律的重要指标，该值的计算公式为：

(2)

由于发送方与接收方是不同的，因此距离参数与接收方的能量消耗值不存在关联性。综合上述分析与计算，得出簇状树形无线传感器网络传输数据时需要消耗的传输能量的表达式为：

ET(w)=WET(w,l)

(3)

其中W表示传输路径上所有传输节点。

综合上述计算过程，得到簇状树形无线传感器网络在接收与发送数据时的传输能耗[10-11]。

1.2 基于云安全模型的节点信任值预测

在上述簇状树形无线传感器网络传输能耗计算的基础上，基于云安全模型对节点信任值进行预测。无线传感器网络传输数据时，各个云安全态势要素值之间存在大量的不确定性，因此利用云安全模型，推理云安全态势要素的不确定性[12]。该模型首先利用可信度函数CL，计算云安全态势各种要素之间的不确定关系，该计算结果如下：

CL(X,Y)=TL(X,Y)-DL(X,Y)ET(w)

(4)

其中：X表示不确定原因导致的结果；Y表示云安全要素之间的不确定原因；TL、DL则分别表示信任增长度和不信任增长度[13]。其中TL与DL这2个函数的参数计算方程如下：

(5)

(6)

其中：P(X)表示导致结果X的先验概率；P(X|Y)表示当不确定原因Y发生时，同时发生X的条件概率[14]。当n个不同的安全事件，引发一个安全事件时，假设事件分别为s1,s2,…,sn，则利用云安全模型可以得到n个可信度，即：

CL(X1,X2,…,Xn)=CL(X1)+…+CL(Xn)-CL(X1)×…×CL(Xn)

(7)

利用上述计算结果，衡量云安全态势要素之间的不确定性关系。根据直接信任值、间接信任值和能量信任值，预测综合信任值[15]。根据接收和发送数据包实际数量，预测节点之间的直接信任值：

Know(1)=φ(ω1Q1+ω2Q2)+(1-φ)(Q1+Q2)CL(X,Y)

(8)

其中：φ表示历史信任值权重；(1-φ)表示当前信任值权重；ω1、ω2分别表示不同的挥发因子；Q1、Q2分别表示发送数据包的数量和接收数据包的数量占总数据包数量的比例[16]。而直接信任值是计算不同节点之间间接信任值的前提，因此假设An=(A1,A2,…,Am)为邻节点集合，其中m表示公共节点的实际数量，因此间接信任值的计算结果为：

(9)

(10)

其中：Q1Ej表示剩余能量值；E0表示初始能量值。根据公式(7)～公式(10)，预测综合信任值：

K=CL1Know(1)+CL2Know(2)+CL3Ej

(11)

其中，CL1、CL2以及CL3为云安全模型的预测权重。以此实现云安全模型对节点信任值的预测[18]。

1.3 基于蚁群算法的分区节点最优路径获取

以上述节点信任值预测结果为基础，采用蚁群算法获取分区节点的最优路径。根据压缩感知理论的基本定义，可知若测量矩阵的维度为M×N，则N×1维的列向量可用x来表示，则：

(12)

(13)

其中，Φ表示稀疏矩阵；βMN表示M×N维度中的变换系数；βij表示第i行第j列的变换量[19-20]。利用公式(12)和公式(13)，对N个节点xj进行乘加运算，得到M个测量结果[21]。将稀疏矩阵的行元素作为无线传感器网络的传输路径投影，将矩阵划分为M个子区域，则稀疏矩阵为：

(14)

根据公式(14)中的各项数据可知，矩阵中包含多个区域，且其中包含了许多0元素，因此将块矩阵中的非0元素与对应的数据相乘，然后进行数据传输，以此减少传输需要消耗的能量。蚁群算法按照上述过程，划分簇状树形无线传感器网络分区，然后通过如图1所示的搜索方式，执行路由协议内容[22]。

图1 蚁群算法示意图

蚁群算法在结束每一次循环任务时，对发现的分区最优解进行信息增强，强化找到的最优当前路径，同时削弱差于当前最优路径的蚂蚁对于信息浓度的影响效果[23]。至此实现基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议。

2 仿真实验与分析

2.1 设置仿真参数

为了验证本文设计的基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议在实际应用中的性能，在Matlab平台上进行一次仿真实验检测，分析不同的路由协议面对簇状树型无线传感器网络时的应用效果。利用Matlabr 2018b仿真无线传感器网络模型，将文中设计的路由协议作为实验组，将文献[2]设计的无线传感器网络基于节点能量的簇内多跳树型路由协议和文献[3]设计的基于簇的无线传感器网络交会路由协议作为对照组，比较协议的能量利用率、能耗均衡等性能。表1为此次仿真实验设置的参数。

表1 仿真实验参数

2.2 簇首能耗方差

实验的第一阶段，以簇首能耗方差为实验指标进行测试，假设簇首能耗方差的值用F来表示，利用该值衡量簇首负载的均衡效果。图2为20次测试过程中，得到文献[2]设计的无线传感器网络基于节点能量的簇内多跳树型路由协议、文献[3]设计的基于簇的无线传感器网络交会路由协议和本文设计的基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议的簇首能耗方差。

(a) 前10次测试

(b) 后10次测试

根据图2的前10次和后10次测试可知，由于文献[2]协议设计的簇的规模相同，通过外环簇首收集后向内环逐个传输，直至汇聚节点，因此外环簇首的能耗值要远远小于内环，因此该协议的能耗方差较大；文献[3]的协议将节点覆盖区域划分成非数据汇聚区和数据汇聚区，因此其簇首能耗方差稍小于文献[2]协议；本文设计的路由协议采用安全预测和分区搜索的方式完成分簇，同一环的簇首数量相同，同时外环的簇内成员要小于内环，因此簇首的能耗更加平衡。

2.3 存活节点

根据上一阶段的测试结果，得到不同测试组每一轮存活的节点数量，如图3所示。

(a) 第一次测试

(b) 第二次测试

根据图3中的2次测试结果可知，由于文献[2]协议均匀分簇，导致簇首负载过大，因此在第872轮所有节点能量耗尽；文献[3]协议不划分节点簇首，信息可以直接被传送至Sink节点，因此在第1076轮所有节点能量耗尽，要好于文献[2]协议的测试结果；本文设计的基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议的内环簇内成员较少，节省了更多的能量进行外环数据传输，因此在第1255轮时才出现所有节点能量耗尽的情况，控制了节点过早死亡的现象。

2.4 节点剩余能量

文献[2]设计的无线传感器网络基于节点能量的簇内多跳树型路由协议、文献[3]设计的基于簇的无线传感器网络交会路由协议和本文设计的基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议的节点剩余能量测试结果如图4所示。

(a) 第一次测试

(b) 第二次测试

根据图4中的2次测试结果可知，文献[2]协议由于内环节点失效，导致外环节点发送信息的距离过大，其能量被最先耗尽；文献[3]协议在汇聚区域内不分簇，所以控制了开销，改善了协议耗能情况；本文协议利用蚂蚁算法搜索通信路由，找出全局最优传输路径，因此节点剩余能量最多，在实验测试的最后阶段才逐渐耗尽。

2.5 接收数据包量

文献[2]设计的无线传感器网络基于节点能量的簇内多跳树型路由协议、文献[3]设计的基于簇的无线传感器网络交会路由协议和本文设计的基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议的接收数据包量测试结果如图5所示。

(a) 第一次测试

(b) 第二次测试

根据图5中的2次测试结果可知，文献[2]协议形成的簇规模相等，因此接收的数据包最少；文献[3]协议每轮分簇能耗较大，因此接收数据包的数量并没有得到较大程度的改善；本文协议节点能耗均衡，因此接收到的数据包更多。经计算文献[2]协议和文献[3]协议的数据包接收数量，比本文协议分别少了48.1%和22.6%。可见，本文设计的路由协议提升了节点能量利用率。

3 结束语

本文针对传统的簇状树形无线传感器网络路由协议存在的不足进行了优化和补充，加强了路由协议整体工作效果。但本文的研究过程中在设计路由协议时涉及了大量的计算公式，在数据处理上容易出现计算误差。因此今后的研究工作会将重点放在智能化处理上，通过设计更加智能的路由协议，减少无线传感器网络中可能出现的数据传输问题。