[发明专利]WiFi与ZigBee共存模式下抗干扰最小冗余方法

权利要求书

1.WiFi与ZigBee共存模式下抗干扰最小冗余方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1：认知无线传感器网络中的节点进行协作频谱感知，感知的数据在汇聚中心进行数据融合，采用硬合并的方式，获得当前环境的频谱状态；

S2：汇聚节点部署蜜罐，利用蜜罐技术监测网络中节点的活动行为，诱骗恶意节点，延缓乃至阻止攻击破坏行为的发生；

S3：启用信任机制，根据CR用户的感知数据与最终判决结果是否一致，更新CR用户的信任值，并选择空闲信道避开同频段信号的干扰；

S4：综合蜜罐对网络中节点活动记录以及信任机制，生成可疑节点列表，阈值设置为90％，通过判断节点的分组投递率，确定该节点是否为恶意节点；

S5：针对恶意节点，采取源节点发送警告分组，使网络中的其他节点拒绝响应恶意节点的请求，阻止恶意节点破坏网络的安全通信；

S6：结合检测得到的可疑节点列表，传感器网络节点集剔除可疑节点,将剩余节点利用信息熵和相关图方法，将传输冗余信息的节点调至睡眠状态，得到具有最小冗余传输的ZigBee节点集，并降低网络的整体能耗；

所述最小冗余设计具体为：

将传感器网络的拓扑结构表示为相关图G(V,E)，传感器节点的空间数据X服从高斯随机过程，存在n维多元正态分布G_n(μ,K)

其中K是X的协方差矩阵，μ是均值向量，K描述了数据之间的依赖关系，这种依赖关系随着节点之间的距离呈指数递减；

在信息熵方法中，假设W＝{X_i1,X_i2,…,X_ik}是空间数据集X的子集，W是k维正态分布G_k(μ,K_W)，K_W是W的协方差矩阵，正态分布的联合熵近似为：

给定W，节点u的数据速率R(u)为条件熵H(u|W)，其值计算公式如下:

R(u)＝H(u|W)＝H(u,W)-H(u)

为了描述空间数据的相关性，基于信息熵估计和分布式节点通信，构建相关图；相关图是一个超图其中R表示网络的传感器集合，P(R)是R的幂集，E表示超边；

相关图G^*中的边(W,u)表示节点u的传感器数据与空间数据子集W高度相关，即在一定误差范围内，u的数据能够从W中传感器的数据计算出来，节点u是冗余节点；W定义为相关子集，u定义为相关顶点集，超边存在的条件是条件熵H(u|W)小于指定的阈值；

通过存在的超边和邻居节点间的通信构造超图，通过m轮hello消息交换，每个传感器节点都知道其m跳邻居的信息，包括ID、剩余能量和坐标；

基于超图寻找冗余节点采用染色法，流程为：

S61：列出可疑节点列表；

S62：剔除可疑节点，将剩余节点初始化为灰色；

S63：若节点同时满足如下3个条件，则标记为白色节点；若节点没有满足如下3个条件，则跳至S67；

(1)检查节点u的邻居节点，邻居节点中的灰色节点构成连通子图；

(2)检查相关子集列表，存在超边(W,u)，W中的任意传感器节点是黑色或灰色；

(3)检查相关顶点列表，对于任意超边(U,v)，节点v是白色或黑色或灰色；

S64：节点广播“白消息”到邻居节点；

S65：W中节点收到“白消息”时，节点标记为黑，并广播“黑”消息给直接邻居；

S66：W外灰色节点更新邻居节点表，跳至S63；

S67：结束；

通过执行步骤S61～S67，将传输冗余信息的节点标记为白色，并将白色节点调至睡眠状态，而所有的黑结点和灰结点都保持活动状态，形成一个相对稀疏的网络，在保证通信质量的前提下，仍然保持较好的连通性。