基于蟻群算法的能耗均衡的安全路由*

謝英輝，彭維捷，陶志勇

(1.長沙民政職業技術學院 軟件學院，湖南 長沙 410004；2.長沙商貿旅游學院，湖南 長沙 410004)

作為一種新興的信息采集技術，無線傳感網絡(Wireless Sensor Networks，WSNs)具有組織、部署便捷等優勢[1－2]。目前，WSNs已在多個領域內廣泛使用，如健康醫療，野外環境監測。WSNs內節點感測環境數據，再將數據傳輸至匯聚節點，進而監測環境。

不失一般性，多數WSNs內節點的能量和通信能力有限，這阻止了大型網絡內節點與匯聚節點直接通信。因此，多數節點需通過多跳方式才能將數據傳輸匯聚節點。在這種場景下，如何建立能耗低的路由成為WSNs一項挑戰工作。

盡管降低節點能耗是WSNs的一項重要工作，但是數據傳輸率以及安全問題也不容忽視。文獻[3－5]討論了如何降低WSNs的能耗問題。例如，文獻[5]提出基于總能量成本的分布式能耗均衡路由(Distributed Energy Balanced Routing，DEBR)。DEBR路由依據從源節點至匯聚節點的總能量成本決策路由。除了能耗和數據傳輸率問題外，安全也是WSNs不容忽視的問題。然而，現存的多數研究工作只單獨地考慮三個問題中某一個問題，或者兩個，它們并沒有同時考慮這三個問題。

此外，由于生物智能算法在解決復雜系統問題的優勢，其被廣泛應用于WSNs領域，其中蟻群算法得到較廣泛的應用。例如，文獻[6]針對信息中心網絡，提出基于是蟻群的路由算法。通過相鄰節點間的數據相似性、興趣螞蟻隊列長度等因素，計算轉發概率模型，并利用輪盤賭模型選擇興趣螞蟻轉發接口；文獻[7]將量子蟻群算法引入簇間路由，充分利用蟻群算法在全局尋優和收斂速度的方面的優勢，搜索最短路徑。

受上述文獻的啟發，本文考慮數據傳輸率以及節點的信任問題，提出基于蟻群算法的能耗均衡的安全路由ACES。主要工作可歸納如下:①在構建路由時，不僅考慮能耗，還考慮了安全和數據傳輸率。而現存的多數路由并沒有考慮這三個因素；②采用蟻群算法構建路由，利用節點的能量、信任值和位置信息融入蟻群算法中的狀態轉移函數、信息素啟發函數和信息素的更新函數中，使尋徑螞蟻能夠在能耗均衡和保證路由安全的基礎上，快速建立安全路由；③建立仿真平臺，分析ACES路由防御了泛洪攻擊、黑洞攻擊能力以及能耗和數據傳輸率。

1 系統模型

在二維監測區域?1×?2內隨機部署n個節點和一個匯聚節點。所有節點是靜止的，不能移動。每個節點具有自己的唯一的ID號，令si表示第i個節點的ID號。令Einit表示節點的初始能量，且所有節點初始能量相同。假定匯聚節點有足夠的能量。網絡內所有節點均擁有匯聚節點的位置信息。

令Ni表示節點si的一跳鄰居節點集，其定義如式(1)所示:

式中，R表示節點的通信半徑；d(si，sj)表示節點si與節點sj間的歐式距離。

1.1 能量消耗模型

WSNs中的節點在感測、處理和通信(傳輸數據和接收數據)環節均消耗節點能量，其中傳輸和接收數據消耗節點的大部分能量。由于感測和處理數據與路由無關，本文僅考慮節點在通信環節所消耗的能量。

引用文獻[8－10]相同的能量消耗模型，如圖1所示。節點傳輸m比特數據所消耗的能量ETx(m，d):

圖1 能量消耗模型

式中，Eelec表示發射電路處理1比特數據所消耗的能量；d0表示的閾值，其定義如式(3)所示:

式中，εfs、εamp表示在自由空間信道模型、多徑衰落信道模型下功率放大電路處理1比特數據所消耗的能量；

節點接收m比特數據所消耗的能量ERx(m):

WSNs以輪為單位進行操作。在每一輪，節點先感測事件，再將事件數據傳輸至匯聚節點。對于某一個節點而言，節點可能是感測此事件的源節點，也可能是轉發此事件數據的轉發節點。在這兩種情況中，節點均需要消耗能量。

假定節點傳輸的數據尺寸固定，每個數據包的大小為m比特。節點si在第r輪時的剩余能量為:

式中，REi(r－1)表示在第r－1輪時節點si的剩余能量；表示節點si在第r輪時所消耗的能量。

1.2 攻擊模型

由于信道的無線特性，WSNs網絡容易遭受多類攻擊，如sibyel攻擊、黑洞攻擊[11]、泛洪攻擊、女巫攻擊。本文考慮泛洪攻擊和黑洞攻擊。在泛洪攻擊中，攻擊節點產生大量的數據，導致其他節點需消耗大量的能量傳輸數據包；在黑洞攻擊中，攻擊節點不積極轉發數據包，擁有更多的剩余能量。擁有的剩余能量越多，攻擊節點越容易成為轉發節點。因此，泛洪攻擊減少了網絡壽命，而黑洞攻擊丟失了數據包。

1.3 蟻群算法概述

蟻群算法是由Dorigo M根據自然界螞蟻覓食行為而形成的優化算法[6]。螞蟻利用分泌信息素構建尋覓食物的最優路徑。分泌的信息素越高，被吸引到尋徑路徑中的螞蟻數就越多。蟻群算法將螞蟻劃分為兩類:尋徑螞蟻和回退螞蟻。尋徑螞蟻是指從源節點開始尋找至目的節點路徑的螞蟻；回退螞蟻是依據最優路徑，從目的節點返回源節點的螞蟻，如圖2所示[12]。

圖2 螞蟻尋徑示意圖

蟻群算法主要由狀態轉移函數、信息素啟發函數和信息素更新函數決定。ACES路由利用節點能量、距離以及節點信任值對這些函數進行改進，進而在能耗平衡的基礎上，防御泛洪攻擊和黑洞攻擊。

2 ACES路由

假定在WSNs內部署n個節點，u個螞蟻。尋徑螞蟻ゐ從源節點出發，利用狀態轉移函數計算下一跳節點。尋徑螞蟻ゐ利用自主探索，通過多跳到達匯聚節點。然后，由回退螞蟻ゐ′沿著具有最大濃度信息素的路徑回到源節點，完成一次尋徑過程。

2.1 狀態轉移函數

假定尋徑螞蟻ゐ目前位于節點si的處。螞蟻ゐ依據式(6)選擇下一跳節點sj:

式中，τij表示節點si與節點sj鏈路上的信息素；ηij表示節點si與節點sj鏈路上的信息素啟發值函數，其定義下文式(12)所示。

為了更好地均衡能量消耗，在選擇下一跳轉發節點時，考慮了節點的剩余能量信息。Eij表示了節點si與節點sj的剩余能量差值的百分比，其定義如式(7)所示:

式中，Einit表示網絡內所有節點的初始能量；Ej和Ei分別表示節點sj和節點si的剩余能量。

式(6)中r表示螞蟻ゐ在選擇下一跳節點時所產生的0至1的隨機數。若產生的隨機數r小于閾值r0，則螞蟻ゐ就從鄰居集中選擇具有最大[τij]α[ηij]β[Eij]γ值的節點作為下一跳，其中α、β、γ分別表示τij、ηij、Eij的權重系數。

若隨機數q大于閾值q0，則尋徑螞蟻ゐ就計算節點sj被選為下一跳節點的概率pij:

2.2 信息素啟發函數

觀察式(6)可知，信息素啟發函數ηij對螞蟻ゐ所構建的路徑有重要的影響。ACES路由將從距離、能量和節點信任度三方面計算ηij值。當螞蟻ゐ目前位于節點si處時，就計算的ηij值。先計算節點sj的選擇度(Selectivity Value of Node，SVN):

DTVj的定義如式(10)所示。從節點sj所接收的數據包數和其所轉發的數據包數，計算節點DTVj值:

式中，λ1和λ2為權重系數；下標r表示當前執行的輪數；pr表示節點sj所接收的數據包數；pg表示節點sj所產生的數據包數；pt表示節點sj所傳輸的數據包數；pmax表示節點sj可以傳輸的最大數據包數，其定義如式(11)所示:

式中，Psize表示數據包尺寸。本文假定數據包數的尺寸固定，且為m比特。

最后，依據式(12)計算信息素啟發函數ηij:

2.3 信息素更新函數

一旦尋徑螞蟻ゐ達到了匯聚節點，就沿著已建立的路徑返回，并依據式(13)更新中間節點的信息素濃度:

式中，iter表示當前迭代的次數；ρ表示信息素的揮發系數，且ρ∈(0，1)。Δτij表示節點si與節點sj間信息素的增量，其定義如式(14)所示:

式中，Q為一個常數；τij的值在τmin和τmax之間變化，且τmin＞0。在迭代中，如果τij小于τmin，則將當前τij賦予τmin，即τmin←τij；如果τij大于τmax，則將當前τij賦予τmax，即τmax←τij。

2.4 ACES路由流程

首先，先對各項參數進行初始化。將初始信息素濃度設置為零，即τij(0)＝0。令Nmax表示最大的迭代次數。用iter表示記錄迭代次數。然后，隨機部署u個螞蟻。每只螞蟻進行迭代。先計算狀態轉移函數，將滿足要求的節點加入節點集中，再依據式(13)對信息素更新。最后，通過判斷是否達到迭代次數，若達到迭代次數，就結束，否則就進入下一次迭代環節，具體流程如圖3所示。

圖3 ACES路由流程

3 性能仿真

3.1 仿真參數

利用MATLAB 2016a軟件建立仿真平臺，分析ACES路由的性能。在400 m×400 m方形區域內隨機部署100至400個節點，一個匯聚節點位于區域中心，其位置為(200，200)。攻擊節點比例從5%至30%變化，最大的迭代次數為30，即Nmax＝30。具體的仿真參數如表1所示。

表1 仿真參數

為了更好地分析ACES路由的性能，選擇DEBR路由和文獻[13]提出的EENC路由進行參照，并分析它們的網絡壽命和數據包傳遞率性能。其中網絡壽命是指網絡內有10%的節點能量消耗殆盡時所運行的輪數。

3.2 網絡壽命

首先，分析攻擊節點數對網絡壽命的影響，其中總的節點數為100個(n＝100)，攻擊節點比例從5%至30%變化。

圖4給出了DEBR路由，EENC路由和ACES路由的網絡壽命隨攻擊節點數的變化情況。從圖4可知，攻擊節點數增加，使這三個路由的網絡壽命呈下降趨勢。此外，相比于DEBR路由和EENC路由，ACES路由的網絡壽命得到提升。例如，在攻擊節點比例為10%時，DEBR路由和EENC路由的網絡壽命約為760輪和865輪。而ACES路由的網絡壽命達到915輪。

圖4 攻擊節點數對網絡壽命的影響

圖5給出了節點數對網絡壽命的影響，其中攻擊節點比例為20%，節點數從100至400變化。從圖可知，在攻擊節點數一定的情況下，節點數的增加有利于網絡壽命的增加。原因在于:節點數越多，網絡內總體能量越多，若路由能夠均衡節點的能耗，就能夠延長網絡壽命。相比于DEBR路由和EENC路由，ACES路由的網絡壽命得到較大提升。這歸功于:ACES路由利用蟻群算法構建路由時，平衡了節點能耗，且禁止能耗低的節點參與路由。

圖5 節點數對網絡壽命的影響

3.3 數據包傳遞率

首先分析攻擊節點數對數據包傳遞率的影響，其中總的節點數為100個(n＝100)，攻擊節點比例從5%至30%變化，如圖6所示。

圖6 攻擊節點數對數據包傳遞率的影響

從圖6可知，ACES路由和EENC路由的數據包傳遞率隨攻擊節點數的增加而下降，但DEBR路由的數據包傳遞率隨攻擊節點數的增加而上升。原因在于:ACES路由和EENC路由均禁止攻擊節點參與路由。當攻擊節點比例增加，只有更少部分的正常節點靠近源節點。這就使得這些正常節點需要轉發或者存儲數據包。當無空間存儲或者轉發數據包時，節點就只能丟棄數據包，最終降低了數據包傳遞率。

而DEBR路由并沒有識別攻擊節點的行為。對于所有攻擊節點而言，相比丟失數據包行為，產生數據包的行為占主導。這就會使得DEBR路由選擇攻擊節點作為源節點，其產生了更多數據包，這就提高了數據包傳遞率。

最后，分析節點數對數據包傳遞率的影響，其中攻擊節點比例為20%，節點數從100至400變化，如圖7所示。

圖7 節點數對數據包傳遞率的影響

從圖7可知，當攻擊節點比例固定的情況下，數據包傳遞率隨節點數的增加而增加。原因在于:節點數越多，擁有更多節點分擔傳輸數據的任務，減少了節點能耗，釋放了節點空間，這有利于數據包傳遞率的提高。此外，相比于DEBR路由和EENC路由，提出的ACES路由的數據包傳遞率得到較大的提升。在節點數從100至400區間變化，ACES路由的數據包傳遞率保持在96%以上。

4 總結

針對WSNs的能量消耗及安全問題，提出基于蟻群算法的能耗均衡的安全路由ACES。ACES路由利用蟻群算法解決復雜問題的能力，建立源節點至匯聚節點路徑。通過利用節點的剩余能量，距離以及信任值對蟻群算法的信息素更新函數、狀態轉移以及信息素的啟發算法進行優化，使信任值低的節點，能耗低的節點不參與路由，提高路由的穩定性及安全性。仿真結果表明，提出的ACES路由延長了網絡壽命，提高了數據包傳遞率。