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国际计算机与通信工程创新研究杂志

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无线传感器网络中的划痕识别

P.Madhavidevi1, P.Rajasekhar2
  1. 印度蒂鲁帕蒂市C.Gollapalli悉达多教育学院集团计算机科学与工程系学生
  2. 副教授，计算机科学与工程系，悉达多教育学院，C.Gollapalli，印度蒂鲁帕蒂
有关文章载于Pubmed，谷歌学者

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摘要

我们建议一种算法，允许(i)每个节点检测到特定选择的节点的连接何时丢失，以及(ii)一个或多个节点(在切断后连接到特殊节点)注意到切断的发生。该算法是分散和异步的:每个节点只想与在其消息范围内的节点进行通信。该算法是基于一个虚构的节点“电势”的迭代计算。底层迭代方案的满足率是自适应于网络的大小和安排。通过仿真和实际硬件实现，验证了该算法的有效性。本文采用一种合理的受限随机迁移率模型，试图填补这一空白。具体地说，我们假设一个有n个节点的单位面积的网络被平均划分为面积为n的单元格，每个单元格又被平均划分为面积为n的正方形。所有节点只能在它们最初分散的单元内移动，在每个时隙的开始，每个节点都从当前的方格移动到相邻方格中均匀选择的点。提出了一种新的多跳中继方案，通过调度节点的移动性来实现吞吐量和延迟之间的平衡。我们还考虑了一个面积为n的网络，发现系统大小不影响之前得到的结果。



介绍
在本文中，我们提出了一种分布式切割检测算法，称为分布式切割检测(DCD)算法。该算法允许每个节点检测DOS事件，并允许节点子集检测CCOS事件。我们提出的算法是分布式和异步的:它只涉及相邻节点之间的本地通信，并且对节点对之间的临时通信故障具有鲁棒性。DCD算法的一个关键组成部分是一个分布式迭代计算步骤，节点通过该步骤计算它们的(虚构的)电势。计算的收敛速度与网络的大小和结构无关。算法中的DOS检测部分适用于任意网络;节点只需要将标量变量传递给它的邻居。算法中的CCOS检测部分仅限于部署在二维欧几里得空间中的网络，节点需要知道自己的位置。位置信息不需要非常准确。本文提出的算法是我们之前工作[5]的扩展，[5]部分研究了DOS检测问题。
请注意，前面所有关于移动自组织网络容量的研究都假设了全局可移动性，即节点可以在整个网络中移动。然而，这可能并不总是如此，因为在许多情况下，节点只在有限的区域内移动。例如，在覆盖一个大城市的无线网络中，每个网络用户通常只在他家附近的一个小区域内移动，包括工作场所、杂货店、餐馆等。再举一个例子，考虑战场上的无线网络。士兵不允许在整个战场上走动。相反，他们只能在战场上自己的哨所内移动。在文献中，Mammen和Shah研究了限制移动模型下的吞吐量，其中允许每个节点沿单位球上随机选择的大圆移动，并沿大圆均匀平稳分布。它们表明，可以通过延迟实现恒定的每个节点吞吐量。在本文中，我们研究了一个更实用的受限随机移动模型下的吞吐量容量，并试图在吞吐量和延迟之间提供一个平滑的平衡，以填补文献中存在的巨大空白。此外，我们注意到，在文献中，无线网络的容量通常是在密集网络或扩展网络中研究的。在本研究中，我们还探讨了网络规模对网络容量和延迟的影响。 In particular, we consider a network of area n, where图像，并表明网络规模不会改变网络中的容量和延迟边界。

分布式切割检测

定义和问题表述
我们要解决的问题是双重的。首先，我们希望使每个节点都能够检测它是否与源断开连接(即，如果发生了DOS事件)。其次，我们希望使靠近切割但仍然连接到源的节点(即那些经历CCOS事件的节点)能够检测CCOS事件并向源节点发出警报。对于仍然连接到源的节点(与孔相关)，检测切割的精度有一个与算法无关的限制。图1提供了一个激动人心的例子。这在补充材料中有详细的讨论，包括“洞”的正式定义等。因此，我们专注于开发区分小孔和大孔/切口的方法。我们允许这种可能性，即算法可能无法区分一个大洞(一个周长大于'的洞)和一个切口，因为图1(b)和(c)的例子表明，可能不可能区分它们。注意，关于孔检测部分的讨论仅限于二维节点部署的网络。

国家更新法律和电气类比
DCD算法基于以下电类比。将无线传感器网络想象成一个电路，其中电流被注入到源节点，并从连接到传感器网络每个节点的公共虚构节点中提取出来。每条边都由一个1Ω电阻代替。当切割将某些节点与源节点分离时，每个节点的电势变为0，因为没有电流注入到它们的组件中。势是通过迭代方案计算的(在后续中描述)，它只需要相邻节点之间的周期性通信。节点使用计算出的电位来检测DOS事件是否发生(即，它们是否与源节点断开)。为了检测CCOS事件，该算法利用了与源节点连接的节点的电位在切断后也会发生变化的事实。然而，节点电势的变化并不足以检测CCOS事件，因为没有导致切割的节点故障也会导致其邻居电势的变化。因此，CCOS检测通过使用探测消息进行，这些探测消息是由遇到故障邻居的某些节点发起的，并以一种方式从一个节点转发到另一个节点，如果在由节点故障创建的“洞”周围存在短路径，则消息将被发送到另一个节点

分布式切割检测(DCD)算法

DOS检测
这里的方法是利用这样一个事实:如果状态接近0，则节点与源断开连接，否则则不是(这在Section的定理1中得到了精确的说明。为了降低算法对网络大小和结构变化的敏感性，我们使用了标准化状态。DOS检测部分包括稳态检测、归一化状态计算、连接/分离检测。每个节点i维护一个二进制变量图像(k)，如果节点认为它与源断开连接，则设置为1，否则设置为0。这个被称为DOS状态的变量被初始化为1，因为没有理由相信一个节点最初连接到源。节点使用以下方法跟踪过去看到的正稳定状态。每个节点I计算归一化状态差图像)，详情如下:
图像
在哪里图像是一个很小的正数。节点i保留一个布尔变量PSSR(Positive Steady State Reached)，并在以下情况更新PSSR(k)←1图像图像图像连续迭代)，其中图像一个小正数和图像是一个小整数。初始值为0的状态不被认为是稳态，因此PSSR(k) = 0对于图像
图像
图像
在ˆ图像I在k处看到的最后一个稳态，也就是向量的最后一项图像
如果I的常态化状态小于图像,在那里图像是一个很小的正数，则节点声明已经发生了切割:
图像如果规范化状态为图像也就是说k之前没有稳定状态图像如果状态为正，则设置为0，否则设置为1。

cco检测:
检测CCOS事件的算法依赖于寻找围绕孔洞的短路径(如果存在)，部分受到[6]中提出的干扰检测算法的启发。该方法利用节点状态将探测任务分配给最合适的节点。当节点检测到其本地状态发生重大变化，以及一个或多个邻居发生故障，并且这两个事件都发生在(预定的)短时间间隔内时，节点将启动PROBE消息。决定何时启动探测的算法伪代码包含在补充材料部分中。每个PROBE消息p包含以下信息:(i)唯一的探针ID， (ii)探针质心C(补充材料中的seAlgorithm探针起始)，(iii)目标节点，(iv)遍历路径(按时间顺序)，以及(v)探针围绕质心所遍历的角度。探针的前进方式是这样的:如果探针被创建一个小孔或切口(其周长小于')触发，探针沿逆时针(CCW)方向绕孔走一条路径，并到达启动探针的节点。在这种情况下，探头穿过的净角为图像另一方面，如果探针因边界切割的发生而延迟，即使探针最终到达其起始节点，探针所遍历的neangle也为0。节点仅在探测所经过的距离(接收数)小于阈值时转发探测，如果探测是由于一个大的内部切割/洞而启动的，那么它将被一个节点吸收(即，不转发，因为它超过了距离阈值约束)，吸收节点声明CCOS事件发生了。关于源节点何时收到网络中断警报的详细信息包含在补充资料中。计算和更新探针变量所需的信息需要以下假设用于CCOS检测:

假设1:
i)传感器网络为二维几何图，有图像表示公共笛卡尔参考系中第i个节点的位置;ii)每个节点都知道自己的位置以及相邻节点的位置。
节点所需的位置信息不需要是精确的，因为它只用于计算探测消息的目的地。为了能够明确地定义CW或CCW方向，需要假设网络是2D的，这用于转发探测。在迭代开始时，每个节点都从要处理的探测列表开始。探测列表是它从邻居接收到的探测和它决定发起的探测(如果有的话)的并集。节点更新其列表中每个探针中的信息的方式在补充材料部分中描述。

多跳中继方案
在我们继续我们的主要结果之前，我们首先提出了一个新的多跳中继方案，用于源-目的对之间的传输。骶髂关节。网络中的每一个方格在每一个图像时间槽。根据移动模型，每个时隙中每个节点移动的距离为图像的速度图像因此，时间槽的长度被设置为c的值将在后面确定。
s ii。活动方格中的一个节点只有在同一方格内或两个相邻方格内时才能将其数据包传输给另一个节点。每个时隙又分为A、B、C三个相同长度的子时隙。对于一个有N个节点的正方形，每个子槽进一步划分为N个相同长度的微型槽。在子槽A中，如果图像每个作为源的节点都将其数据包一个接一个地传输到同一方格中随机选择的另一个节点，该节点充当中继。中继节点也可以是目标节点。在子槽B中，如果这个活动方块是一个内部方块，那么什么都不会发生。否则，如果这个活动的方块在一个单元的边界上，这个方块中的每个节点都作为一个中继，一个接一个地将它的数据包传输到相邻单元中相邻方块中随机选择的另一个节点，这也是一个中继。中继节点也可以是目标节点。在子槽C中，如果图像每个充当中继的节点，如果在同一方格内，则将其数据包一个接一个地传输到目的节点。否则，什么都不会发生。换句话说，中继节点从同一计算单元中的源节点接收到数据包后，携带该数据包并四处移动，直到它到达计算单元的边界，在那里中继节点将数据包转发给相邻计算单元中的另一个节点。因此，一个包在它所经过的每个单元中至少被传输一次，最多被传输两次

吞吐量和移动性
我们首先推导出满足假设(A1)和假设(A2)的所有方案的吞吐量上限。回想一下，如果协议模型得到满足，传输就被认为是成功的。假设图像传输和图像，分别，同时t，那么，我们有图像而且图像
图像

平均包延迟和移动
我们忽略了数据包的传输时间，因为传输的时间比节点的移动时间要小得多。我们还忽略了[31]中的排队延迟。在本研究中，我们主要关注由节点的随机迁移引起的延迟。我们定义了三种单元格。包的源节点所在的单元称为源单元。包的目的节点所在的单元称为目的单元。数据包经过的其他单元称为中继单元。，我们已经证明，当图像一个正方形至少有两个节点，概率为1。因此，源节点总是可以找到中继节点。表示源单元中的中继节点首先到达一个T平方的边界正方形而不是一个n S大小的环面所需的时间。注意，单元格是a图像．因此，由于which趋近于1 as图像因此，数据包在单元间成功中继的概率很高。让图像表示在每个中继单元中花费的时间，和图像的期望。注意引理4给出了期望图像当n个节点均匀分布在正方形时，第一次命中时间，而在中继单元中，节点需要从相反的边界命中边界。由于[23]表示行程时间随着距离的增加而增加，因此继电单元的期望触界时间为前文定义的期望首次触界时间的下界，即:
图像

容量、延迟和移动性之间的权衡
回想一下这两个参数图像而且图像一起定义移动模式，和图像还定义了传输范围的下界。在定理1中，我们观察到为了获得更高的吞吐量，我们需要增加图像而减少图像，这意味着我们需要允许节点在更大的范围内移动，而传输范围更小。然而，通过这样做，延迟也会随着吞吐量的增加而增加，正如我们可以在定理中发现的那样。因此，显然，在容量、延迟和移动性之间存在权衡。
本文得到了美国国家科学基金会CNS-0916391、CNS0716450、CNS-0721744和CNS- 1147813/1147851的部分资助，以及中国111项目B08038的资助。李俊的工作还得到了日本科学技术促进协会(JSPS)、大川信息和电信基金会的部分科学研究资助。黄x的工作还得到了国家自然科学基金项目(60903192)和国家高技术研究与发展计划项目(863计划)(2011AA010503)的部分资助。本文的早期版本在INFOCOM 2010[19]上发布。

结论
移动自组织网络已被证明能够提供不减少的每节点吞吐量，即使网络中的节点数量达到无穷大。然而，要付出的代价是网络中的端到端延迟非常高，在_的量级上图像可能的对数因子。因此，我们只能有非常低的吞吐量，图像延时短图像，在静态AD hoc网络中，或更高的吞吐量，图像更长的延迟，图像在移动AD hoc网络中。这两个极端之间有一个很大的差距，这就产生了一个有趣的问题:我们如何填补这个差距?这当然是一个合理的问题。在某些场景下，我们不需要很高的吞吐量，但对延迟有严格的要求。例如，在战术网络中，我们可能只在一段时间内交换有限的加密信息，以减少被窃听的机会。但是我们传递的信息是希望及时收到的。在其他情况下，我们期望高吞吐量，但可以容忍合理的延迟长度。例如DTN (delay tolerant network)网络和社交网络。针对上述问题，本文提出了一种新的多跳中继方案，并对无线自组织网络的吞吐量、时延和移动性进行了研究。我们考虑了一个更实用的受限随机移动模型，而不是全局移动，并发现我们可以通过控制节点的移动模式在移动自组织网络的吞吐量和延迟之间提供平滑的权衡图像另外，目前我们在分析吞吐量和时延之间的权衡时只考虑了网络时延。我们将在今后的工作中考虑排队延迟的问题。

数字一览
数字 数字 数字
图1 图2 图3

参考文献
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