模糊網絡環境中基于信任的目標甄別機制?

張 潔

（福建農業職業技術學院 福州 350007）

1 引言

在傳感網絡中對服務質量（QoS）［1］較低的節點進行定位，可以通過其附近節點的精確位置信息，或附近節點的間距來輔助實現。顯然周邊節點精確的位置和間距信息有助于甄別目標節點。然而出于成本考慮，在建設網絡時未能在所有節點上部署GPS。因此，通過設計計算節點坐標信息的算法就成為了研究的熱點。常用的計算策略主要有基于非測距/測距定位方案。

非測距定位方案只要通過獲得已知節點的位置信息即可鎖定目標節點。實施過程是通過引入加權值來體現全網中不同的已知節點對未知節點的間隔計算的影響力，再評估出加權跳數和跳距從而鎖定目標節點。但是，該方案的實施是在節點密度較為均衡［2］的拓撲環境中，且信標節點比例較多的情況下。這樣的環境與現實中所部署的可用參考節點有限的模糊網絡環境并不總是對稱。

測距定位方案則是通過計算待測節點和已知節點的間距來甄別坐標精確的目標節點，常見的實施策略有模擬退火算法和誤差規避算法。其中前者屬于集中式定位，實施過程不僅需要大量的開銷占據網絡資源，更由于擴展性不足限制了其優勢的發揮。后者雖然通過分布式機制跟蹤鎖定目標節點，但算法在計算復雜度方面卻表現不佳。同時，兩種算法在測距偏差容忍度［3］方面較弱。

基于此，本文提出一種在模糊網絡環境中，通過分布式計算跟蹤來鎖定目標節點的甄別機制。該機制通過改善模糊網絡環境中可用參考節點極少，或參考節點部署的偶然性所導致的測距偏差，來提高目標甄選的準確度。

2 偏差分析

模糊網絡環境中，雖有大量節點隨機分布于拓撲結構，但載有GPS的信標節點卻極少。在指定網絡區域范圍內，當信標節點小于2 個甚至恰好部署在一條線路上時，由于外界因素導致的測距誤差，最終所甄別出來的目標節點坐標很可能與實際目標節點坐標呈現出圍繞某條直線的對稱性分布。

上述偏差過程描述為：假設節點TR被定義為本次甄別的目標實際坐標，節點C和共線上的節點A、節點B 作為信標節點。以A 節點為中心的通信半徑范圍和以B 節點為中心的通信半徑范圍相交于TR點和TW點，后者為目標的待選坐標。待測目標和信標的測距定義為Lct、Lat、Lbt。其中，信標C和Tw/TR之間的測距定義為Lct1/Lct2。在實施目標甄別時，根據式（1）測距的差額?i來決定選誰作為TR點的定位位置。當由于測距過程的誤差導致了?2=?1，則無法確定TR節點的位置坐標；當由于測距過程的誤差導致了?2＞?1，則TR節點出現定位誤差。

根據上述分析不難推測，當待測節點在被定位過程中出現了偏差，這個定位偏差的節點如果被再次視為其他待測目標的參考對象時，終究會因累積［4］性偏差致使全網甄別機制的失效。并且，此種定位誤差影響力與模糊網絡環境中節點測距誤差、參考節點部署的偶然性呈正比。

3 信任度分析

基于上述問題，本文為目標甄別機制設立一個甄別模型。模型需與模糊網絡［5］的部署特征相吻合，故在測試網絡區域范圍內隨機撒布的普通節點規模遠超載有GPS 的信標節點。甄別機制通過計算參考節點和篩選待選節點來分布式實施跟蹤鎖定全過程。據此，建立以下甄別模型。

假設一條共線上分布有信標節點A(XA，YA)、信標節點B(XB，YB)。信標節點到目標節點T 的測距為LAT和LBT。節點D 作為參考節點。經由式（2）計算可得目標節點T位于共線兩側的待選點，即T1和T2的位置信息(XT1，YT1)、(XT2，YT2)。

為確保參考節點的信任度［6］，要求參考節點D位處目標節點T 的通信范圍內，并且不位于信標節點A 和信標節點B 的連線上。同時，還需通過計算［7］分析確保參考節點的實際坐標DR(XDR，YDR)和估算坐標DE(XDE，YDE)位于兩個信標節點的同一邊。據此要求，建立一個參考節點偏差模型。

在該模型下，定義參考節點的單跳鄰居節點中存在跳距矛盾的節點在3 個以上。則節點表示為。定義參考節點的多跳鄰居節 點 中 存 在 跳 距 矛 盾 的 節 點 為。則跳距矛盾節點的坐標信息表征為(XgRi，YgRi)和(XgEi，YgEi)。則由式（3）可求LDEgRi和LDEgEi。

從DE點延伸出一條與節點A 節點B 連線的垂直 線［8］，經 由 式（4）可 算 出 垂 點H(XH，YH) 和和

當且僅當權重大于等于零，才能確保DE和DR不位于兩個信標節點的連線上且處于連線的同一邊。此時，DR列為可信任的參考節點，并由式（5）計求出該信任參考節點與目標節點的待選點之間的間距。

4 甄別機制

出于成本考慮，建設模糊傳感網絡時接入的節點大多為普通傳感節點，載有GPS的節點極少。本文研究的基于信任的目標甄別機制正是結合模糊網絡部署節點的特征出發來實施目標節點跟蹤鎖定過程。因此，啟動甄別機制前待測的目標節點需在通信半徑范圍內遍歷載有GPS的信標節點，然后再搜索尋找信任度較高的參考節點，最后甄別出目標節點。整個算法的運行過程如圖1所示。

圖1 甄別流程

5 測試分析

5.1 測試模型

為方便通過NS-2仿真平臺對甄別機制的性能進行測試［10］，實驗開始前先對仿真模型和相關指標做如下設置：1）構建100M×100M 的待測模糊傳感網絡，并分別在全網范圍內隨機撒布幾組普通節點/信標節點：46/4、67/8、88/12、109/16、130/20、151/24、172/28、193/32；2）分別設置測距偏差：0、3、6、9、12、15、18、21、24、27、30、33、36、39；3）為避免相同類型節點在投放過程中不夠隨機［11］導致實驗數據不準確，本次對實驗模型開展300次仿真。

為了驗證甄別機制的實效性，實驗方案主要通過調整不同類型節點的規模以及測距的偏差來考察甄別機制的優勢，并將該機制下的差錯情況與常見的實施策略模擬退火機制和誤差規避機制展開比較。

5.2 測試分析

在給定面積的待測模糊網絡中，當節點規模較大時，由于可信任節點［12］的增加，跟蹤鎖定的精度勢必較高。從圖2 所示的曲線圖不難看出，三種機制下的跟蹤精度和節點規模呈正比關系。相比較傳統的模擬退火機制和誤差規避機制，鄰居節點對本文研究的甄別機制的影響效力較低。即便其誤差較大，只需滿足權重條件均可被考慮列入甄別機制中可信任的對象用于跟蹤目標節點。而傳統的機制由于對鄰居節點的依賴程度較高，在定位精度方面表現不佳。因此本文研究的甄別機制在甄別出差錯率方面占據優勢。

圖2 甄別差錯率

當待測模糊網絡中各類節點規模恒定時，跟蹤鎖定的誤差程度伴隨著測距偏差增加而增加。從圖3 所示的曲線可見，三種機制的跟蹤差錯程度都隨著測距偏差程度的加劇而呈現出線性遞增［13］的趨勢。由于本文研究的目標甄別機制對測距精度依賴性較弱，故甄別目標的差錯程度最輕微。

圖3 甄別差錯程度

信標節點的存在很大程度上改善了各類定位算法的能效性，同時待測節點被列入定位算法的接受定位的機率［14］也隨著信標節點的密度有所提升。這樣的表現在圖4 所示的曲線中得以體現，三條曲線隨信標節點規模的增加均表現出了良好的被甄別率。由于傳統的模擬退火機制和誤差規避機制對待測目標周邊節點的權重值要求較為苛刻。因此在模糊網絡中，當待測目標附近節點密度較低，符合權重值條件的節點很少時，這類待測目標群體將不在定位［15］算法考慮范圍內，于是失去了被跟蹤定位的機會。與此相反，本文研究的基于信任的目標甄別機制對目標周邊節點的權重［16］條件，只需要滿足其實際坐標和估算坐標位于兩個信標節點的同一邊即可納入可信任的考慮范圍，隨后通過該參考節點進一步跟蹤［17］鎖定待測目標坐標。顯然對于待測目標而言，其被甄別機制列入考察范圍接受甄別定位的機率顯著增加。

圖4 被甄別率

6 結語

本文通過分析傳統定位算法運用在信標節點密度較低且測距偏差較大的模糊網絡環境中所表現出來的坐標評估誤差和算法適用的局限性，提出了一種基于信任的目標甄別機制。

該機制首先分析了坐標定位偏差導致的影響，再通過建立信任機制實施目標甄別過程。最后，在NS-2 模擬環境中構建甄別模型來測試甄別機制。測試結果表明了該機制在基于測距偏差的目標甄別精度方面表現出了優勢，適用于在節點部署較為隨機且成本較低的模糊網絡環境中，具有廣泛的適應性。