一种改进的无线传感器网络检测架构研究,无线
分类:科学技术

原标题:【网安学术】一种改进的无线传感器网络检测架构研究

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无线传感器网络是一种新型的信息获取以及处理网络技术,它集传感器技术、通信技术、计算机技术以及网络技术于一体,具有自动组网、动态智能和协同感知等功能。 如图1所示,无线传感器网络的工作原理是利用各种类型的敏感元件构成的传感器,分布于需要覆盖的领域内,组成传感器节点,用于收集数据,并且将数据路由送至信息收集节点“Sink”,信息收集节点与信息处理节点通过广域网将数据送至地面监控中心进行统计分析和处理,并对监测结果进行综合评估。

摘要:无线传感器网络的应用日益广泛,在许多领域的研究中具有重要意义。针对大规模无线传感器网络中的目标检测问题,提出了一种改进的无线传感器网络检测架构。该架构以传感器集群节点为基础,合理选取了簇头。簇间数据传输可通过低耗能、自适应聚类层以及多跳路由等思路实现优化,得到新型跨层分布式架构,减少了传输数据量,降低了融合中心的处理负担。此外,分析了分布式调度协议和分布式路由协议改进方法,可使簇头更自主地完成对路由的决策分析,进一步提高检测融合过程中的能量利用效率。

图1 无线传感器网络工作原理图

0 引 言

无线传感器网络的特点 : 低速率 : 传感器网络节点,通常只需定期传输温度、湿度、压力、流量、电量等被测参数,相对而言,被测参数的数据量小,采集数据频率较低。 低功耗 : 通常,传感器节点利用电池供电,且分布区域复杂、广阔,很难通过更换电池方式来补充能量,因此,要求传感器网络节点的功耗要低,传感器的体积要小。 低成本 : 应用WSN时,监测区域广、传感器的节点多,且有些区域环境的地形复杂,甚至连工作人员都无法进入,一旦安装传感器则很难更换,因而要求传感器的成本低廉。 短距离 : 为了组网和传递数据方便,两个传感器的节点之间的距离通常要求在几十米到几百米之间。 高可靠 : WSN的信息获取是靠分布在监测区域内的各个传感器检测到的,如传感器本身不可靠,则其信息的传输和处理是没有任何意义的。 大容量 : 要求网络能容纳上千、上万个节点。 动态性 : 对于复杂环境的组网,其覆盖区域往往会遇到各种电、磁环境的干扰,加之供电能量的不断损耗,易引起传感器节点故障, 因此要求传感器网络具有自组网、智能化和协同感知等功能。 无线传感器网络有着十分广泛的应用和发展前景。它不仅在工业、农业、医疗、环境、航空、航天和军事等领域有着巨大的应用价值,在未来的许多新兴领域也蕴藏着巨大商机,如在家庭、防灾、保健、环保、反恐等领域也体现出许多的优越性而大显身手。另外,它还可以到达一些人类无法到达或无法工作的环境。 目前,业界普遍认为无线传感器网络是人类面临的一次发展机遇。它将改变人们的生活,甚至将引起一场划时代的军事技术革命和未来的战争变格。美国商业周刊MIT技术评论,在预测未来的技术发展报告中,分别将无线传感器网络列为21世纪最有影响的21项技术和改变世界的四大技术之一。无线网络传感器、塑料电子学和仿生人体器官被认为是全球未来的三大高科技产业。我国对无线传感器网络的发展也十分重视,《国家中长期科学和技术发展规划纲要》在重大专项、优先发展主题以及前沿领域均将传感器网络列入,其中,重大专项“新一代宽带移动无线通信网”被列为其中的重要方向之一。 无线传感器网络协议机制 物理层研究 物理层研究主要集中在传输介质的选择。目前传输介质主要有无线电、红外线和光波三种;传输频段选择为通用频段ISM,4.33MHz,915MHz和2.44GHz;调制方式为二元调制和多元调制。 数据链路层研究 数据链路层研究主要集中在MAC媒体访问控制协议,该协议是保证WSN高效通信的关键协议之一,传感器网络的性能如吞吐量、延迟性完全取决于网络的MAC协议,与传统的MAC协议不同,WSN的协议首先考虑能量节省问题,通常可分为下面几类: 随机竞争类MAC ● S-MAC协议,周期性侦听/睡眠方式,目的是节能; ● T-MAC协议,减少空间侦听时间; ● Sift协议,N个传感器节点,同时检测到同一事件时,希望R个节点能够在最小时间内,无冲突地成功发出事件监测信息,抑制剩余个节点的消息发送。 时分复用类MAC协议 ● DMAC协议,采用不同深度节点之问的活动/睡眠的交错调度机制; ● DEANA协议,把一个数据传输周期分为调度访问阶段和随机回访阶段; ● TRAMA协议,将时间划分为连续的时槽,根据两跳内邻后节点信息,采用分布式选举机制,确定每个时槽的无冲突发送者。 混合型MAC协议 ● SMACS/EAR协议,为每对邻居节点分配一个特有频率进行数据传输; ● CSMA/CA和CDMA相结合,链路侦听采用CSMA/CD机制,数据收发采用CDMA机制,不需要严格时间同步,但需要节点提供链路侦听和数据收发两个硬件模块。 网络层路由协议研究。 网络层负责路由的发现和维护,遵照路由协议将数据分组,从源节点通过网络转发到目的节点,即寻找源节点和目的节点之间的优化路径,然后将数据分组沿着优化路径正确转发。 网络层路由协议的研究主要有: 基于聚簇的路由协议。首先根据某种规则把WSN的节点划分为多个子集,如压力子集、温度子集、湿度子集等,每个子集成为一个簇,有一个簇头。每个簇的簇头负责全局的路由,其它节点通过簇头接收或发送数据。基于聚簇的路由协议有: ● LEACH协议,随机循环地为每一个簇选择簇头节点“Sink”; ● PEGASIS协议,所有传感器节点被视为一个簇,所有传感器节点把数据传送到簇头“Sink”; ● TEEN协议,通过抑制不必要的通信来实现节省能量。 基于地理位置的路由协议。该类协议假定每个节点都知道自己的地理位置及目标节点的地理位置。该类协议有“距离贪心路由协议”、“角度贪心路由协议”和GEM路由协议,即用虚拟极坐标系表示WSN的拓朴结构,构造一个“Sink”为根的环树,每个节点由其到树根的跳步数以及与根的角度来表示,数据路由通过该有环树进行。 基于数据为中心的路由协议。该类协议主要有Rumor-routing协议,支持移动Sink以数据为中心的TTDD路由协议。 基于能量感知路由协议。GEAR协议,根据地理位置信息,建立“Sink”到监测区域的优化路径,支持“Sink”向监测区的所有节点发送查询命令,避免洪泛的传播方式并减少路由建立的开销。 传输层协议 传输层主要负责将WSN的数据提供给外部网络,由于WSN的能量受限,节点命名机制以数据为中心特征会使得传输控制很困难。在实际应用时,通常会采用特殊节点作为网关。然而引入特殊的节点可能会影响到传感器节点的随机部署特性,给MAC协议和路由协议的设计带来新的难题。网关通过通信卫星、移动通信网络、internal网或其它通信介质与外部网络通信。 WSN的共性技术 节点能量管理 WSN中的能量损耗主要在数据采集、数据计算和数据传输三个方面,通常有下面几种管理策略。 动态能量管理 : 基本思路是在节点有监测任务或传输任务时,动态改变节点中一些模块状态,并使节点处于休眠或低功耗状态,必要时才加以唤醒。 动态电压调度 : 对处于工作状态的节点根据系统工作负载,调整微处理器操作电压和频率,在满足性能要求的同时降低节点功耗。 数据融合 : 将来自多传感器和信息源的数据以及信息加以联合、相关和组合,以减少整个网络的数据流量,达到节能目的。 拓扑控制 : 在满足网络覆盖度和连通度的前提下,通过功率控制和层次拓扑控制,使网络的能量消耗达到最小化。 时间同步 时间同步机制是WSN的关键技术之一。在WSN中,每个节点都有自己的时钟,由于不同节点的晶体振荡器频率存在误差,再加上环境的干扰,因此,即使在某个时刻,所有节点都达到了时间同步,它们的时间也会逐渐出现偏差。而且由于传统分布式协同系统中的时间同步机制不适于WSN,因而人们在WSN时间同步方面都做了很大的努力,尽量使时间偏差减少。 RBS时间同步机制 : 通过网络物理层定期向相邻节点广播时间信号,接受方把信号的到达时间作为参考点来比较它们的时钟,实现时钟同步。 Post-facto机制 : 通常情况下不进行时间同步,仅当检测到事件发生时才采用RBS机制进行时间同步。 Mini-sync和Tiny-sync时间同步算法 : 假设节点的时钟漂移遵循线性变化,因此二个节点之间的漂移也是线性的,并通过交换时标分组来估计二个节点间的最优匹配偏移量来达到时间同步。 节点定位 传感器的节点定位也是WSN的关键技术之一,是WSN应用的基础,没有位置信息的数据是没有意义的。WSN的定位有两种方法:基于测量距离的定位方法、与测量距离无关的定位方法。GPS全球定位系统是目前应用最为广泛的定位系统,但其耗能高,体积大,成本高,不适合WSN。 网络安全 WSN的安全性是由于网络部署区域的开放性和无线网络的广播特性所决定的。目前的研究主要集中在密钥管理、身份确认和数据加密、攻击检测与抵御和安全路由等方面。 密钥管理、身份确认和数据加密 : 目前WSN使用的主要是基于密钥预分配的对称加密技术,利用基站管理密钥的非对称加密技术,上述加密技术各有利弊,利用软件加密是比较可行的选择。 攻击检测与抵御 : 主要解决传感器节点受到恶意攻击如干扰服务、节点捕获时,如何保证WSN的正常工作,解决方法有“通过向独立多路径发送验证数据发现异常节点的方法”,提出了“安全并具有弹性的时间同步协议”,并可以对抗外部攻击和被浮获节点的影响,对位置和距离欺骗攻击的抵抗技术等方法。 安全路由 : 目前在WSN中的路由协议有很多安全弱点,易受攻击,敌方可以向WSN中注入恶意的路由信息使网络瘫痪,现提出了“采用认证抵御恶意注入方法”、“广播加密方案RBE”和“广播基站随机检测节点是否能接收到其广播信息的方法”等。 WSN中的传感器技术 WSN的发展是随着传感器技术的发展而逐渐发展起来的,上世纪70年代出现了将传感器点对点的传输信号,连接至传感器控制器构成传感器网络的雏形,称之为第一代传感器网络;随着智能化传感器、MEMS/NEMS传感器的问世,传感器具有了获取多种信息的综合处理能力,通过与传感器控制器相联,构成了有综合处理能力的网络,称之为第二代传感器网络;从上世纪末开始,现场总线技术开始应用于传感器,并用其组建智能化传感器网络,大量应用的多功能传感器,数字技术,使用无线技术连接等,形成了无线传感器网络。 根据WSN的特点,WSN中的敏感元件、传感器的设计和制备技术应着重考虑的问题如下。 敏感元件和传感器的小型化或微型化是降低WSN功耗的主要途径之一,传感器的微型化是指敏感元件的特征尺寸为毫米、微米以及纳米的传感器,这类传感器具有尺寸上的微型化,性能上的优越性,要素上的集成化,用途上的多样性,功能上的系统化和结构上的复合性特点。传感器的微型化决不仅仅是尺寸上的缩微或减小,而是一种有新机理、新结构、新作用和新功能的高科技微型系统。其制备工艺涉及半导体刻蚀技术、大规模集成电路制造技术、精密超细加工技术甚至LIGA技术。具有代表性的微型器件有微压力传感器、微加速度计、微陀螺和微流量传感器等。 敏感元件和传感器的集成化,对传感器的小型化、降低功耗、提高可靠性的同时,也是提高WSN性能的重要工艺手段。利用敏感元件的制备技术、IC技术、微电子电路技术和微机接口技术,将敏感元件与调理电路、补偿电路集成在同一芯片上,使传感器由单一信号转换功能扩展到兼有检测、放大、运算和补偿功能,从而实现敏感元件和传感器的集成化。 敏感元件和传感器的结构特别是封装结构对传感器的功耗和性能的作用影响到WSN的性能和应用。敏感元件和传感器的封装特点是:专用性,一种器件一种封装,封装结构对器件的散热和功耗作用很大,为了降低功耗,封装材料选择和封装工艺尤应重视;复杂性,WSN的应用场合和环境各不相同,感知的被测量可能是一种或几种,如同时检测温度、湿度、压力等,因此输入信号的界面复杂,工作环境恶劣,往往对敏感元件和传感器的封装结构有特殊要求;可靠性,在传感器封装设计考虑时,可靠性是重点考虑之一,封装材料选择、封装结构设计、封装工艺实施、应力释放、散热等都将影响到传感器的可靠性,进而影响到WSN使用的可靠性。 为使WSN的广泛应用,敏感元件和传感器的低成本制备技术也是必须考虑的问题,因此必需考虑敏感元件和传感器的产业化问题。传感器的产业化,除了国家政策、体制、机制、布局、投资等原因外,传感器本身也有产业化的规律和技术问题值得探讨和研究,即包括传感器的产业化技术、产业化市场、产业化条件和产业化人才等因素。 产业化技术 应满足如下技术要:求技术成熟、工艺稳定、复现性好,能够真正突破和掌握关键技术并有独到的专有技术; 技术先进、指标先进和性能指标能同国外同类产品抗衡,在国内处领先水平; 产品经过从初样、正样和定型三个阶段,产品需经过一定的量产,且经过1000台~2000台的现场考核和实践验证; 产品制备主要由技术工人来完成,而非主要由技术人员来完成; 有产品技术标准和详细的工艺规范来指导生产; 产品的生产和管理纳入ISO9000质量保证体系,且质保体系需运行有效、适宜和可靠。 产业化市场 要求传感器产品的市场容量大,应用面宽,并具有广泛的行业影响,能创造较大的社会和经济效益,产品的市场周期处于上升阶段;要求产业化的传感器产品能适应多种WSN应用领域的需求。 产业化条件 装备条件。工艺装备完善、成线,特别是一些关键的工艺装备,国内无定型产品,也无生产厂家,必须按工艺要求自行设计和制造。其装备的自动化程度和水平往往决定产品的质量和水平。 生产场地。根据生产大纲、量产指标、生产规模决定生产场地。敏感元件和传感器的生产场地往往有洁净度、控温、控湿和防静电等要求。 材料采购和供应。敏感元件和传感器往往涉及一些特殊材料和供应问题,如恒弹性材料,特种玻璃,特种性能的工程朔料和陶瓷,特种不锈钢等,这些材料可能用量不多,但必须有通畅的供应渠道和合格的供应商,以保证材料的性能和质量。 测试系统及测试装置。由于传感器生产固有的特点,对每一台传感器需进行标定和测试,并进行必要的补偿,测试系统和测试装置是必不可少的。除了保证其测试精度外,为了实现批量和规模化生产,系统和装置必须具有自动、批量和连续测试的功能。 产业化人才 有了产业化技术、产业化市场和产业化条件,并不一定能够实现敏感元件和传感器的产业化,关键是要有实现传感器产业化的人才。产业化人才包括管理人才:负责产业化的总体策划、产品策划、技术策划、市场策划等;技术人才:负责产品设计和开发等;技术工人:负责产品生产、制造等;营销人才:负责产品的经销工作和市场拓展等。

近年来,随着无线通信、计算机、信号处理与嵌入式技术的迅猛发展,对无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的相关研究越来越受到重视。WSN由于具有低能耗、易部署、低成本、自组织以及节点小型化等特点,在民用领域和军事领域的应用日益广泛,如战场监视网络、士兵远程追踪定位系统、自然环境探测系统、物联网和智能交通等。无线传感器网络(WSN)可能包含成千上万个传感器,使得融合中心难以对各传感器节点实施监测。因此,目标检测成为WSN技术应用中的一个重要方向,即从网络覆盖区域中判断传感器目标信号是否存在。同时,在无线传感器网络实际应用中,信号检测是后续处理的前提,对研究提升网络性能具有重要的意义,受到了国内外学者和研究人员的广泛关注[1]。

目前,无线传感器网络目标信号检测主要包括集中式检测和分布式检测两种,且数据融合也逐渐发展成为其中的一个关键环节。数据融合的优化可利用Neyman-Pearson准则使检测概率达到最大化,如文献[2]分析了通过网络路由设计减小WSN能量消耗的可行性。高效的数据融合中心还能对检测过程和网络路由进行联合优化,可选取适当的预处理思路与含有感知目标位置的算法等作为优化函数。然而,随着网络规模的增加,融合中心对各传感器数据的计算难度较大,且对传输带宽资源的要求增高,难于实现。此外,对于并行的分布式检测架构,由于融合中心与传感器直接相连,将导致过多的消耗。

针对上述一些问题,本文提出了一种改进的无线传感器网络检测架构,适合于解决大规模网络中的目标信号检测处理问题。该架构以传感器集群节点为基础,即把整个网络分为若干小型簇,并合理选取了簇头。簇间数据传输在集群中开展,头节点采用多跳路由。其中,集群可通过低耗能、自适应聚类层优化生成,得到新型的跨层分布式架构。各簇所覆盖的特定区域可进一步划分为多个细微的分辨率单元,簇内传感器单元能够精确地顺序探测各范围内的目标。在能耗方面的改进思路是,在给定范围分辨单元上对目标进行二元决策判别,当假设检验为真时,通过多跳路由将其上报至融合中心,减少需要传输到融合中心的数据量,从而降低融合中心的处理负担。

此外,本文还研究分析了一种分布式调度协议和分布式路由协议,用来规范集群内和簇间的数据传输,进一步提高检测融合过程中的能量利用效率。

1 检测架构模型分析

大多数WSN信号为窄带信号,可以将该类信号模型作为目标对象进行检测问题分析。设待处理信号是幅度-相位调制信号,且考虑到由于随机相位角引起的接收信号中的不确定因素。下面定义第i 个传感器发射信号的表达式为:

其中,fi(t) 表示信号si(t) 的包络,表示相位角。以雷达传感器为例进行分析说明,其反射信号的波形是带有随机相位角载波的衰减信号波形。因此,在检验假设条件H1 情况下,接收信号可表示为:

其中,表示延时,表示在之间的随机变量。此处,gi(t) 与fi(t) 的关系计算式为:

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其表示正的常值系数,表示路径损耗指数,取值与环境因素有关,典型值为2~4。不妨先以无线传感器网络特定第i 个传感器对应的延时为目标进行分析,它可由距离来确定,并易与结合,从而接收信号可表示为:

在传感器信号检测处理前,通常先对截获的信号进行采样转换。因此,可用Ts 表示采样时间间隔,值满足,m 为整数。即可认为在时间范[0,KTs] 中正弦波形周期都为整数,然后对对应于第K 个传感器i 个采样点信号进行分析,则对于k=1,…,K 点的采样波形可表示为:

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且、,其中k=1,…,K ;gi(t) 和ni(t) 分别表示信号与噪声的采样波形。

设作为由反射波形采样点组成的观测向量,且ni(k) 可看作独立同分布的高斯噪声向量。于是,第i 个传感器的局部似然率为:

选取。对于无线传感器处理而言,可合理假设在各阶段其信号相位是均匀分布的。因此,可定义:

且:

然后,可将前述的局部似然比代入,得到:

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其中,。

定义,则式(9)还可表示为:

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其中,I0 表示第一阶零阶修正贝塞尔函数。

不妨采用以下假设:对所有无线传感器的观测量都是独立的,满足二元假设条件的,因此对全部 N个无线传感器的总似然率可表示为:

对式(10)取对数变换,推导可得到:

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然后,将门限合理代入,有:

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注意到是单调函数,可近似表示为:

可定义且,则检验统计量l 可化简为:

则门限还可得出:

因此,根据Neyman-Pearson准则,设i 的概率密度函数不存在多点分布,则假设检验问题的最佳判决准则可推导得出:

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对于单个传感器i ,观测波形的平均能量可由下式得出:

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因此,其偏斜度比值可表示为:

由于假设所有接收到的传感器信号与其他传感器的相互独立,所以可将总偏斜度之比近似为所有传感器的偏斜度比之和。因此,总偏斜度比可通过式(20)得出:

2 检测架构优化思路

在探测特定的距离分辨率单元和反射信号时,簇内的每个传感器节点将通过式(8)计算其局部似然比,并把这些参数信息发送到簇头。因此,协调各传感器之间的传输数据十分重要。同时,作为分布式检测架构的一个重要环节,需要对分布式调度协议的改进方法进行研究。与TDMA类型机制里采用通过簇头调度各节点在集群内传输顺序的集中式调度方法不同,本文设计的分布式调度方法可允许每个传感器节点在不用询问邻近节点的情况下自主决策发送数据的时刻。此外,为了节省资源,新改进方法也不同于文献[3]中使用的顺序传输型信号检测架构,不需设置各传感器对集群里的其他传感器进行监听。

为更进一步实现优化,本文改进方法中对传感器节点i 的两个有关参数——剩余能量和偏斜度比率di 进行改进。这两个参数反映了传感器节点寿命及其数据在整体检测性能中的重要性。改进的原则是通过合理设计分布式调度协议,将上述两个参数实现最优配置。一方面,通过使各传感器的剩余能量即的值最大化,从而最大化寿命周期;另一方面,需要确保总的检测性能在一定程度上有所提高。设给定某一虚警概率的情况下存在门限D0 ,其数值对应于所需要的检测性能,因此在传感器网络簇群中,须满足以下条件:

其中N 表示最终传输簇中的节点数。

经过分析,没有采用传统的集中式思路,因为其在能量约束的传感器网络中一般是不可行的[4]。这里选取分布式调度协议的架构,其具有较强扩展性、相对较小的开销和节点鲁棒性等优点。实际运行过程中,通过对网络传感器的传输顺序的合理控制来实现改进。主要思路是设计基于调节后的传感器剩余能量和偏斜度比率参数进行计算,得出网络优化延迟时间。延迟时间本质上等于各传感器向集群簇头发送信息之前必须等待的时间。类似于IEEE802.11CSMA/CA协议帧间空隙时间间隔,即使信道未被占用,各节点在传输前也须等待。传感器i 的延迟时间可表示为,是di 和的函数,可以在本地进行计算。通过对该函数进行适当设置,能够使传感器节点获得更高的偏斜度比率和更大的剩余能量,从而实现传输时间的提前和高效处理。

在接收到簇头广播的信令信息后,同一簇内的传感器节点在向簇头发送数据前将延迟不同的时间段(延迟时间)。图1说明了改进机制示例,其中节点i 、j 和k 发送数据对簇头而言带有足够的信息,可作出保证检测精度的最终判决。簇头可向所有的传感器广播信息,无需进一步传输。因此,图1中的节点m 可不再传输数据,能够实现耗能的降低和节点寿命的延长。

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