混合网络中异常目标遍历算法的设计 ①

吕守向

(福州理工学院，福建 福州 350506)

0 引 言

随着用户对多媒体网络QoS[1]要求的提高，互联网的架构也随之升级。不再是传统意义上仅提供多媒体业务为宗旨的服务网络，而是融合了大数据、物联网等技术的交互式感知网络。正是由于融合[2]了当前热点技术，使传统的互联网演进成为一种多元化服务能力的混合感知网络。其不仅可为混合用户终端提供混合的全业务载荷服务，更重要的是可遍历出网络中发生异常事件的异常宿主提供目标评估能力，达到提前识别网络灾难源规避网络攻击的目的。从组成结构上看，此类混合感知网络由一定规模具有感知能力的传感器设备构成，其遍历异常目标的可信度取决于相关评估策略的实施效率。常见的有质心策略、APIT策略和DV-HOP策略。以传统DV-HOP策略为例，其实施评估的可信度较低，源于以下方面：(1)无论是实际间距刚好为某一个感知节点半径的两个感知节点，还是某一个感知节点与第三个感知节点很接近的情形，那么在接受传统DV-HOP策略的跳数评估时，都统一被估计为一跳。显然评估间距与实际间距相差甚远。(2)由于要应对全业务载荷服务，故混合网络中传感器节点间路由机制较为繁琐，然而评估跳距时却依然被视为就近直线路由。这显然不符合混合网络特征。基于上述传统评估策略在混合网络中存在的适应性问题，探讨一种异常目标遍历算法，以提高发生异常事件的宿主识别精度。

1 异常目标遍历原理

令未知待测异常目标m和信标源n间评估的跳转距离为hm&n，异常目标到距离其最近的信标源的最短跳距和最少跳转数量依次为hjmin-m和hLmin-m，则求得待测异常目标和n的评估距离为Edm&n=[hjm&n·(Dm&n-hLmin-m)+hjmin-m·hLmin-m]·Dm&n。

2 遍历过程

根据上述遍历原理可对整个混合感知网络中的异常目标实施分布式遍历。其遍历过程如下：首先，节点向整个混合网络广播信息域直至所广播的信息域达到网络所允许的最大规模，并开始统计节点彼此之间的路由局向能耗。然后由信标源评估每一次跳转所对应的跳转间距以及所经历的局向能耗均值，评估完再将此更新信息广播至全局。当其他节点接收到所广播的参数值后着手统计局向能耗指数，并通过对数模型规划出混合感知网络路由局向模型求解出跳转数量。信标源将根据上一步骤统计出的跳转数量所评估出来的跳转间距广播给下一站。最终，待测异常目标通过计算出其与多个信标源的间距进而遍历出目标值。

图1 信标规模对统计的影响力

图2 节点总规模对统计的影响力

图3 广播范围对统计的影响力

3 方案测试

假设在构建的100m正方形边框模拟待测混合感知网络中依次随机[6]投放100个、120个、140个…220个传感器节点。其中未知节点和信标节点的规模比例规划为9∶1。由于是随机投放，故布局的密度并不均衡。设置节点的感知半径范围20m，经300次的均值统计后形成本次异常目标的最终遍历值。为权衡算法统计值的可靠性，本次测试通过考察各项环境参数的变化对统计偏差的影响力，即误差。令全网节点规模为All，将异常目标的实际值和统计值记为mh(Xs,Ys)和mh(Xt,Yt)。则各项环境参数的变化对算法统计[7]偏差的影响力记作：

根据前文分析不难获悉，信标节点规模的增加有益于提高未知异常节点方位值的可靠性。因此在本组测试[8]中随机撒布100个节点并通过逐渐递增信标数量来测试异常目标遍历算法和传统评估算法在计算误差上的差异性。根据原理描述可知，随着信标的增加任何算法的计算误差都将显著改善。图1所示信标规模对统计精度影响力的曲线走势正验证了这样的情形。相对于传统评估算法，遍历算法从全局角度考虑，对节点之间跳转次数的统计方式做了均值改进，因此遍历出来的异常目标值偏差总体相对较低。随着信标数量的进一步增加，两种算法偏差持续下降维持在一个较稳定的水平。这是由于信标数量的增加一定程度上也提高了待测未知节点附近信标的比例，因此偏差持续下降。

图2则通过考察节点总规模对统计的影响力。当节点总规模较小时，信标源向全网提供的信息有限，故两种算法在实施评估时对统计的影响力较弱，偏差也较大。随着随机布局的节点总规模逐步扩大，信标为算法提供了较为精确的参数[9]，对统计值的影响力较为明显，故两种算法统计的偏差显著走低。相对而言，遍历算法由于顾及全局[10]优化性，在能耗指数以及节点距离方面的统计做了改进。故总体而言，遍历算法对统计的影响力较大，统计结果的偏差较传统算法偏差小。

图3曲线描述的是节点广播范围的变化对统计的影响力。从图中不难看到广播范围的增加显著改善了两种算法在异常目标计算上的偏差。这是由于对于个体节点而言，在广播范围内的节点数量增加在很大程度上促成了节点之间路由局向的直线性[11]趋势、同时降低了跳转次数和跳转距离，这大大简化了算法实施的混合性。因此伴随着通信范围的增加，两种算法表现出的影响力逐渐增加，偏差曲线持续走低。较之传统评估算法而言，遍历算法优化了跳转间距的统计，给目标的测距[12]计算增加了可靠性[13]，故表现出相对优势。

4 结 语

根据混合感知网络在节点评估方面的固有布局优势，提出了遍历全网异常目标的算法。该遍历算法的计算方法克服了传统评估机制在目标计算过程中的不足。测试数据显示，相对于传统算法，遍历算法不仅提高了统计的影响力，在混合网络全局应用中也具备良好的适应性。