[发明专利]基于复杂网络理论的水声传感器网络信任模型更新方法

说明书

本发明涉及一种基于复杂网络理论的水声传感器网络信任模型更新方法，其步骤包括：首先，通过定义水下感知节点之间的连接概率，反映水下环境对节点通信的影响；其次，复杂网络理论，定义关键节点，提升网络应对不同攻击的能力；最后基于强化学习中的Q‑learning算法，设计信任模型更新方法。本发明解决了现有水声传感器网络中信任模型无法根据水下环境或攻击者手段变化自适应做出更新的问题，提高了水声传感器网络信任模型的实际应用价值。

技术领域

本发明涉及一种基于复杂网络理论的水声传感器网络信任模型更新方法，属于水声传感器网络通信支持技术领域。

背景技术

水声传感器网络是基于声波通信而组建起来的，应用于水环境中的、无线自组织的传感器网络，通常由若干传感器节点、基站、卫星等设施组成，传感器节点包括海面浮标节点、部署在水中或者锚定在水底的传感器节点，以及各种类型的无人水下航行器。这些设备负责实时监测、感知、采集、传输环境信息，并在水中通过声波通信相互传递数据，然后通过多跳路由将感知的数据传送给水面基站，最后经由卫星实时地将数据进一步传送给远程的控制中心或者用户。作为海洋监测的理想媒介以及陆上无线传感器网络在水环境中的拓展应用，水声传感器网络在海洋生态环境监测、军事海防、资源矿产开发等各个方面发挥着不可替代的作用，例如，在军事应用方面，水声传感器网络可用于对进入监测区域的敌人进行实时地监视、跟踪和报警，在民事应用方面，水声传感器网络可用于石油监测，地震和海啸预警，海洋气候观察和水污染跟踪，水下作业监控及救援等。

目前水声传感器网络信任模型根据网络拓扑结构主要分为两大类：分层网络信任模型和平面网络信任模型。传统的信任模型大多针对陆上无线传感器网络设计，受水下环境特性的影响，传统的信任模型很难直接应用于水声传感器网络。此外，现有的信任模型缺少针对环境动态变化与攻击者攻击行为变化的信任更新手段。为了设计出高效的水声传感器网络信任模型，国内外研究者提出很多方案，相关文献如下：

1、2016年，韩光洁等人在《A Collaborative Secure Localization AlgorithmBased on Trust Model in Underwater Wireless Sensor Networks》中，提出了一种基于信任模型(CSLT)的协同安全定位算法，以保证水下传感器网络的定位安全。CSLT包括锚节点信任评估、未知节点初始定位、参考节点信任评估、参考节点选择、未知节点二次定位五个子过程。基于信任模型计算一跳锚节点和两跳参考节点的信任值。然后，只选择可信的锚节点和引用节点来定位未知节点，以避免受到恶意节点的影响。

2、2017年，Alexander Basan等人在《A Trust Evaluation Method for ActiveAttack Counteraction in Wireless Sensor Networks》中，提出了一种利用无线传感器网络节点的网络流量与物理特性来分析有效侦测主动入侵者攻击的方法，它通过评估节点工作负载和剩余电量的值。利用阈值分析对这些参数进行估计，在计算值符合置信区间的概率时，可以检测出各个节点的恶意特征。

3、2017年，江金芳等人在《A Trust Cloud Model for Underwater WirelessSensor Networks》中，提出了一种适用于无线传感器网络的分布式信任模型TMC。TMC的两个关键部分是1)信任证据生成；2)基于云模型的信任值计算。首先，它根据传感器节点接收到的数据包数量，有选择地计算直接信任和推荐信任。然后，在计算直接信任时考虑了通信信任、能源信任和数据信任。同时其中也定义了信任信度和熟悉度来提高推荐信度的准确性。该方法可以更精确地评估传感器节点的可靠性，有效地防止安全漏洞。