[发明专利]水声传感器网络中基于多信道干扰的源节点位置隐私保护方法

权利要求书

1. 一种水声传感器网络中基于多信道干扰的源节点位置隐私保护方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：节点分簇方法与区域划分选择

节点随机分布在水声传感器网络中，水声传感器网络采取多AUV协作方式进行数据收集，攻击者采取追踪AUV移动轨迹的方式寻找源节点的位置；

网络中的源节点为海底飞行节点，海底飞行节点由一个AUV和海底节点构成，海底飞行节点附着在海床上进行海底地震监测；整体网络环境基于埃克曼漂流模型，在埃克曼漂流模型中存在两个分层，一个是动态层，另一个是静态层；在动态层中，首先进行区域划分，再采用mean shift算法方法进行节点分簇，在静态层中，采用k-means算法进行分簇；产生的每个簇中，由基站按照簇内成员剩余能量大小进行簇头筛选，初始阶段过程中由岸上基站进行簇头随机选取；

步骤二：多信道传输和干扰

水下多信道传输间存在严重信道干扰现象，影响源节点发送源数据的传输；为保障源数据传输，拟将无线传感器网络中源-伪数据混合传输与MAC层多信道干扰结合，即优先保障源数据信道的传输，在源数据发送之后，其余信道发送伪数据以掩盖源数据信道；在源节点到簇头间的传输过程中，多个伪数据信道之间产生信道干扰现象，导致接收端节点无法接收伪数据或接收部分伪数据，此时簇头采用数据包过滤机制，删除接收的伪数据，只保留源数据；

步骤三：水下节点对移动AUV的感知

对节点感知数据进行降维，保留AUV移动噪声，抵消海洋环境噪声影响，首先节点计算感知噪声的二阶累计矩阵，然后利用主成分分析技术对噪声进行降维，以AUV移动频率作为主成分，对数据进行降维；

每个水下节点记录感知的AUV移动噪声，拥有相似SNR的节点将被连成一条线，构建等SNR曲线，根据曲线变化的趋势预测AUV移动趋势；

步骤四：AUV数据收集

在网络区域划分和节点分簇之后，每个区域中安排一个AUV进行数据收集，并且每个AUV的初始位置随机产生，在AUV移动路径规划上，每个AUV根据蚁群算法的结果规划数据收集路径，AUV只前往每个区域中的簇头进行数据收集；在AUV收集完数据之后，移动到移动基站所在区域进行数据交换，随后移动基站将数据传输给岸上基站。

2. 根据权利要求1所述的水声传感器网络中基于多信道干扰的源节点位置隐私保护方法，其特征在于：所述步骤一中，所述mean shift算法不需要任何预设参数，mean shift算法自动根据环境进行簇的划分与构建，所述k-means算法中，参数k设置为4。

3.根据权利要求1所述的水声传感器网络中基于多信道干扰的源节点位置隐私保护方法，其特征在于：所述步骤一中，由于埃克曼漂流动态层中洋流流速和流向随海洋深度而变化，拟对动态层进行区域划分，均匀划分为4个区域，便于AUV进行区域内的数据收集。

4.根据权利要求1所述的水声传感器网络中基于多信道干扰的源节点位置隐私保护方法，其特征在于：所述步骤二中的多伪数据信道的构建上由当前传输节点随机唤醒周围，源数据优先发送，随后被唤醒的邻居节点产生并发送伪数据，用以构建多信道干扰现象。

5.根据权利要求1所述的水声传感器网络中基于多信道干扰的源节点位置隐私保护方法，其特征在于：在步骤四中，AUV进行数据收集的具体过程如下，在动态层中，每个AUV在各自区域内采用蚁群算法进行移动路径规划，在静态层中，由于洋流几乎静止，派遣一个AUV进行数据收集，移动路径也按照蚁群算法进行规划。

6.根据权利要求1所述的水声传感器网络中基于多信道干扰的源节点位置隐私保护方法，其特征在于：在步骤四中移动基站采用直上直下的移动方式接收AUV数据，其移动区域为处在网络正中心的圆柱状区域，且该圆柱状区域半径固定为网络边长的四分之一。