[发明专利]一种UASNs中基于信任机制的网络拓扑控制方法

说明书

本发明公开了一种UASNs中基于信任机制的网络拓扑控制方法，方法包括如下步骤：构建初始水下传感器网络拓扑、生成信任因子，获取链路权值、构建最优刚性水下传感器网络拓扑；该发明充分考虑水下安全因素，设计包括相邻节点间成功交互次数、数据包误包率、数据包丢包率、节点剩余能量和能量消耗率的信任属性；利用多元线性回归方法获取各链路信任因子，从而获得信任机制下的链路权值函数；然后利用最优刚性图原理构建全局最优刚性水下传感器网络拓扑，在网络存在恶意攻击的情况下，不仅能提高UASNs的通信效率、数据可靠性和网络覆盖度，还能进一步延长整个网络生命周期。

技术领域

本发明涉及水下传感器网络拓扑控制方法，尤其是一种UASNs中基于信任机制的网络拓扑控制方法。

背景技术

水声传感器网络(Underwater Acoustic Sensor Networks，UASNs)是水声通信技术与无线传感器网络结合所产生的一个新的研究领域，它在海洋环境勘察、海洋数据采集、海洋保护等许多方面得到了广泛的应用，但是传感器节点能量的有限性和网络链路的不可靠性给水声传感器网络的应用带来了巨大挑战，目前，国内外学者对水下无线传感器网络拓扑控制算法取得了一些成果。Luo等人将覆盖性、连通性、网络能耗优化问题映射成为网络结构优化问题，利用最优刚性图定理，构建一个UASNs拓扑控制模型，但网络的鲁棒性无法得到保障。为此Luo等利用大规模网络构造了一种三级分簇拓扑，然后分析节点状态，通过对节点休眠状态的调度，减少节点能源消耗，从而使该拓扑具有更高的覆盖性、更少的能耗，同时也增强了网络结构的鲁棒性。Jing Yan等利用最优刚性图原理设计了一种水下三维分簇拓扑算法，但该算法仅考虑了节点能量，不适用于海洋环境未知且存在恶意攻击的情况。与此同时，中国专利申请号为201911417371.9，名称为“基于势博弈与刚性子图的三维水下网络拓扑控制方法”，该方法首先用网络拓扑博弈让所有节点的功率达到最优状态，生成网络拓扑图；但是由于海洋环境的复杂性，仅根据节点的剩余能量和节点间的距离剔除网络中的冗余链路，将使数据的可靠性得不到保障。

发明内容

本发明是提供一种UASNs中基于信任机制的网络拓扑控制方法，该方法解决水下传感器网络遭受恶意攻击时鲁棒性弱、能耗不均衡、可靠信低和覆盖性减小等问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

1、一种UASNs中基于信任机制的网络拓扑控制方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：

S1、初始化水下传感器节点的最大通信半径R_c，根据水声通信的广播特性在节点间进行信息交互，并获取各节点的邻居节点集N_i，然后建立初始水下传感器网络拓扑G₀；

S2、生成信任因子，获取链路权值，根据相邻节点间成功交互次数s和失败交互次数u，计算两个邻居节点i、j间的通信信任属性T_c，再利用相邻节点间数据包传送时的误包率R_pe和丢包率R_pl，计算两个邻居节点i、j间的链路信任属性T_l，根据目标节点j的剩余能量E_tres和能量消耗率R_tec，计算出两个邻居节点i、j间的能量信任属性T_l，通过多元线性回归方法计算两个邻居节点i、j间的信任因子T_ij，计算两个邻居节点i、j间的链路权值W_ij，获取链路权值集W_i；

S3、建立刚度矩阵R，根据邻居节点集N_i，计算节点i的邻居个数|N_i|，构建节点i的链路权值集W_i，并将W_i中的链路权值进行降序排列；按W_i中链路权值的降序序列建立子刚度矩阵R_i，并利用矩阵R_i第一行对应的链路初始化最优链路集L_o；