CN106961697A - 一种分布式架构的无线传感器网络干扰区域映射方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种分布式架构的无线传感器网络干扰区域映射方法,其步骤包括:首先,网络自下而上形成具备节点层,簇头层,sink层的三层分布式架构;其次,通过节点层与簇头层、簇头层与sink层之间的两两交互,以丢失或不完整的数据报告为依据实现自下而上的干扰攻击识别;随后依赖sink层的数据包进行分解,自上而下开展簇头级干扰区域映射和节点级干扰区域映射,逐级提高映射结果的精度;最后利用凸包算法将地理位置上相邻的受干扰簇进行区域合并,降低单独存储分析各受干扰簇的复杂度。本发明能够在不需要额外硬件支持,不改写底层MAC协议的前提下获取干扰区域的位置和形状,对于传感器网络的干扰攻击防御具有广泛的应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及一种分布式架构的无线传感器网络干扰区域映射方法,属于无线传感器网络通信支持技术领域。
背景技术
无线链路的开放性、信号传播的广播特性等特征,使得无线传感网容易遭受干扰攻击的威胁,即攻击者通过在与网络节点相同的信道广播无意义报文,达到使网络节点之间不能正常通信的目的。干扰攻击将网络分为干扰区域和非干扰区域,干扰区域内的节点由于受干扰影响,无法与外部节点通信,从而使得该区域形成通信“空洞”,对网络数据的转发、路由等性能及安全都可以造成严重影响。因此,检测、防御干扰攻击对于提高网络的可靠性,增强网络的安全性,具有十分重要的理论价值和现实意义。近几年,人们提出了多种干扰攻击防御机制,致力于在传感器网络检测到遭受干扰攻击时,从空间、时间或者频率等方面避开干扰攻击的影响。但是,大部分策略或因需要复杂的硬件支持不符合传感网经济节能的设计需求、或因较为理想的假设前提在诸多实际场景中无法直接应用。
当前研究的无线传感器网络干扰攻击防御机制设计思想主要包括:扩频通信、干扰区域映射、干扰源定位、空间退避。使用扩频通信抵御干扰攻击的原理是,节点实际使用的通信带宽高于信息传输需求的最小带宽,当节点收到干扰攻击后可以通过快速跳频,利用未被干扰的频点进行数据传输。但是,传感器节点低成本的设计需求使其通信模块只支持单频通信,且扩频通信要求的信道快速切换非常依赖于硬件,因此扩频通信的使用局限性较大。干扰区域映射的基本思想是,利用干扰攻击导致的网络的特征参数变化,探查干扰攻击的影响区域,通过获取干扰区域的位置和形状,指导网络数据的转发和节点的能量管理。干扰区域映射策略保证了网络遭受干扰攻击的情况下也可以正常地进行数据路由。干扰源定位是干扰攻击防御中最直接、最有效的防御方式,基于测距的干扰源定位算法,强调如何选择合适的普通节点的物理属性,建立起与干扰源的关系,从而依据信号传播模型进行定位,测距无关定位则是根据干扰区域附近内外节点的位置信息,结合相关的几何数学知识进行干扰源位置的估计。但在节点通信受阻的情况下运行干扰源定位算法,存在定位失败的概率,且与节点自定位相比,干扰源定位的结果引入的定位误差较高,所需的定位时间更长。空间退避的基本思想是,节点一旦检测到干扰攻击的存在,则移动至干扰区域外,最终的移动位置可以较好的保持与网络其他节点的连通性。空间退避策略仅适用于节点具有移动能力的场景中,无法作用于静态传感网。
从保证数据连续性的角度而言,干扰区域映射策略通过获取干扰区域的位置和形状,指导网络中节点在信息转发过程中规避干扰区域,其算法复杂度低于干扰源定位,可扩展性优于扩频通信策略和空间退避策略。目前,国内外研究者针对无线传感网中的干扰区域映射研究较少,相关文献如下:
1、2003年,Wood等人在《JAM:A Jammed-Area Mapping Service for SensorNetworks》中,提出了一种实时干扰区域映射策略JAM。由于在干扰区域的边缘,干扰信号相对较弱,边缘内节点广播受到干扰的消息,边缘外的节点则相互协同合作,交换接收到的受干扰信息,利用边缘外的节点的位置形成一个覆盖干扰区域的外包络,外包络作为干扰区域的映射结果。JAM能够在数秒内产生映射结果,但缺陷在于,需要修改网络底层的MAC通信协议来实现受干扰消息的对外发送。
2、2014年,Azim等人在《Efficient Jammed Area Mapping in Wireless SensorNetworks》中,在Wood等人提出的JAM基础上,提出了低通信负载版本的干扰区域映射策略enhanced JAM,解决了JAM中过度洪泛引起的广播风暴问题。enhanced JAM避免了干扰节点参与映射,仅利用干扰区域边缘外节点,在干扰区域中作出若干分割线,边缘外节点沿分割线发送数据包,根据分割线上干扰的衰减程度确定干扰节点。enhanced JAM在JAM的基础上减少了20%–25%的通信量,但是enhanced JAM继承了JAM需要修改网络底层的MAC通信协议来实现受干扰消息对外发送的缺陷,同时假定了干扰区域是圆形,干扰程度由圆心向外均匀衰减。
3、2014年,Rahman等人在《Fast and energy-efficient technique for jammedregion mapping in wireless sensor networks》中,提出了一种能量高效的干扰区域映射策略,该策略将大部分映射的工作量从节点转移到基站,基站利用K-means聚类算法,将网络中的干扰节点按空间分布进行聚类,对分为一类的干扰节点,基站利用凸包算法,将该类节点的外包络求出,以此作为干扰区域的边界。该策略的性能较大依赖于聚类算法中K值得选取,且干扰节点向基站传输被干扰消息时,依然需要违背MAC协议。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:在存在发射干扰源的无线传感器网络中,通过将网络划自下而上分为节点层,簇头层,sink层的三层分布式架构,当节点信道被干扰源持续占用时,不需要干扰区域内的节点违反MAC协议对外广播干扰攻击消息,仅依靠节点层与簇头层、簇头层与sink层之间的两两交互,实现自下而上的干扰攻击识别。当节点层部分节点因干扰攻击无法向其簇头发送数据,或部分簇头因干扰攻击无法上传其簇内节点数据时,簇头层存向sink层发送的数据报告将是不完整的,利用sink层从簇头层获取的数据包,自上而下进行簇头级干扰区域映射和节点级干扰区域映射,映射结果的精度由粗粒度到细粒度,逐级提高。
为了达到上述目的,本发明是通过以下技术方案实现的:
一种分布式架构的无线传感器网络干扰区域映射方法:包括以下步骤:
步骤一:三层分布式架构的网络实现。网络自下而上分为节点层,簇头层,sink层。节点层位于网络最底层,负责节点分簇和数据感知,分簇后的节点与其对应簇头需保持一跳通信范围内。节点层各节点将感知数据发送给所属簇头,簇头在簇头层进行数据汇聚,并将汇聚后的数据报告发送给sink层,完成数据自下而上的传输。
步骤二:sink通过数据包分解识别干扰攻击,同时转入干扰区域逐级映射阶段。由于分簇后网络中各节点与其簇头保持一跳距离,簇内节点受到干扰攻击后对外表现为簇成员无法发送数据给簇头,或簇头无法接收簇成员数据,最终sink层收到来自簇头层的数据报告,通过匹配簇头个数与数据报告个数,sink发现存在簇头报告丢失,此外,在接收的数据报告中同时包括信息丢失完整的簇头报告和信息不完整的簇头报告,sink层基于存在簇头报告丢失现象和接收到信息不完整的簇头报告识别干扰攻击。
步骤三:簇头级干扰区域映射。sink层基于丢失的簇头报告和信息不完整的簇头报告,将干扰区域初步映射到未上传数据报告的簇头所属簇的位置和上传数据报告但信息不完整的簇头所属簇的位置,同时将所有接收到的数据报告中出现的节点识别为信任节点,丢失ID信息的簇内节点判定为干扰节点。
步骤四:节点级干扰区域映射。簇头级映射出的受到干扰攻击的簇中,存在部分波及节点。波及节点自身处于干扰范围外,但因其簇头处于干扰范围内,波及节点的数据无法被簇头接收、上传给sink层,从而被簇头级映射误判为干扰节点,节点级干扰区域映射利用信任节点排查上述节点,将其从受干扰簇的区域中剥离,提高簇头级干扰区域映射的映射精度。
步骤五:干扰区域合并。节点级干扰区域映射的结果通过信任节点上传至sink,sink将地理位置上相邻的受干扰簇进行区域合并,降低单独存储分析各受干扰簇的复杂度。
上述步骤一中,一跳通信范围的节点分簇方法如下:
各节点通过广播Hello包与其邻居节点进行交互,若节点为孤立节点(不存在邻居节点),则自身宣布成簇,否则,节点设置退避计时器Tbackoff用以竞争簇头,退避计时器Tth表示最大时间门限,E0表示节点初始能量,Eresidual表示节点剩余能量,dnei表示节点的度,D0表示网络中最大的节点的度,α,β为权重因子。节点计时结束后即宣布成为簇头,该信息广播给其一跳邻居,收到信息的邻居节点停止计时并回复消息宣布加入该簇。
上述步骤二中,sink层基于丢失的簇头报告和信息不完整的簇头报告识别干扰攻击的方法如下:
节点分簇后,簇内成员发送给簇头的数据会得到汇聚,汇聚信息将由簇头生成数据报告发送给sink,数据报告中会附有发送数据的簇内成员的ID信息。当簇中存在节点受到干扰攻击后,该簇可能对外表现为簇内成员无法发送数据给簇头,或簇头无法接受簇内节点数据,最终sink层收到来自簇头层的数据报告个数一方面可能少于实际簇头数,另一方面在收到的数据报告中也存在部分簇内节点信息丢失的情况,在sink层中,当存在簇头报告丢失的情况,或当sink解析簇头的数据报告时发现丢失部分簇内成员ID信息时,均认为干扰攻击发生。
上述步骤四中,节点级干扰区域映射利用信任节点排查节点的方法如下:
簇头级映射出的受到干扰攻击的簇中,存在部分波及节点,波及节点自身处于干扰范围外,但因其簇头处于干扰范围内,这些波及节点的数据无法被上传给sink层,从而被簇头级映射误判为干扰节点。节点级干扰区域映射首先利用信任节点与其位于受到干扰攻击簇的邻居节点建立通信,找出与信任节点具有邻居关系的波及节点,成功建立通信的邻居波及节点会从受干扰簇的区域中剥离,减小受干扰簇的实际干扰面积。若受到干扰攻击的簇中的波及节点不存在邻居信任节点,波及节点在等待建立通信无果后,按步骤一所述一跳通信范围内节点分簇方法成簇,通过簇头将簇内波及节点的信息上传,将新生成的仅包含波及节点簇从原来的受干扰簇中剥离。
上述步骤五中,sink使用Melkman凸包算法,将地理位置上相邻的受干扰簇进行区域合并。
通过采用上述技术手段,本发明的有益效果为:通过三层分布式架构的网络实现、基于数据包分解的干扰攻击识别和由粗粒度到细粒度的逐层干扰区域映射,本发明能够在不需要额外硬件支持,不改写底层MAC协议的前提下识别并抵御干扰攻击;从保证数据连续性的角度而言,本发明所述的干扰区域映射策略能够方便快捷的获取干扰区域的位置和形状,指导网络中节点在信息转发过程中规避干扰区域,其复杂度低于干扰源定位算法,可扩展性优于扩频通信策略和空间退避策略,使得对于干扰攻击的抵御更灵活、更可靠,具有广泛的应用价值。
附图说明
图1为本发明三层分布式架构传感器网络数据流传输示意图;
图2为本发明三层分布式架构传感器网络干扰区域映射示意图;
图3为本发明簇头级干扰区域映射示意图一;
图4为本发明簇头级干扰区域映射示意图二;
图5为本发明簇头级干扰区域映射示意图三;
图6为本发明簇头级干扰区域映射示意图四;
图7为本发明节点级干扰区域映射示意图一;
图8为本发明节点级干扰区域映射示意图二;
图9为本发明映射干扰区域合并示意图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明作进一步的详细说明。
一种分布式架构的无线传感器网络干扰区域映射方法,其步骤包括:
步骤一:如图1所示,三层分布式架构的网络实现。网络自下而上分为节点层,簇头层,sink层。节点层位于网络最底层,负责节点分簇和数据感知。初始阶段位于节点层各节点通过广播Hello包与其邻居节点进行交互,若节点为孤立节点(不存在邻居节点),则自身宣布成簇,否则,节点设置退避计时器Tbackoff用以竞争簇头,退避计时器Tth表示最大时间门限,E0表示节点初始能量,Eresidual表示节点剩余能量,dnei表示节点的度,D0表示网络中最大的节点的度,α,β为权重因子。节点计时结束后即宣布成为簇头,该信息广播给其一跳邻居,收到信息的邻居节点停止计时并回复消息宣布加入该簇。网络分簇后,所有节点与其对应簇头保持一跳通信范围内。节点层各节点将感知数据发送给所属簇头,簇头在簇头层进行数据汇聚,汇聚信息将由簇头生成数据报告发送给sink,数据报告中会附有发送数据的簇内成员的ID信息,完成数据自下而上的传输。
步骤二:如图2,sink通过数据包分解识别干扰攻击,同时转入干扰区域逐级映射阶段。图2节点层的中七角形表示干扰源,当干扰源进行发射干扰后,其周围的节点将处于被标红的的干扰区域而丧失数据收发功能,由于在节点层分簇后,网络中各节点与其簇头保持一跳距离,簇内节点受到干扰攻击后对外表现为簇成员无法发送数据给簇头,或簇头无法接收簇成员数据,最终sink层收到来自簇头层的数据报告个数一方面可能少于实际簇头数,另一方面在收到的数据报告中也存在部分簇内节点信息丢失的情况,sink层基于丢失的簇头报告和信息不完整的簇头报告识别干扰攻击,并将上述两种簇头所属簇的位置进行标定,图2中簇头层对应的两个用灰色标定的簇即为需要进行后续干扰区域映射的目标对象。
步骤三:根据干扰源在网络中的不同位置,图3、图4、图5和图6分别示意网络中可能发生的四类干扰现象及其对应的簇头级干扰区域映射结果。图3描绘了局部干扰现象,干扰源的干扰范围只覆盖了单个簇的部分区域。图4描绘了簇内干扰现象,干扰源的干扰范围覆盖单个簇的所有区域。图5描绘了簇间干扰现象,干扰源的干扰范围覆盖两个簇的簇头。图6描绘了混合干扰现象,干扰源的干扰范围覆盖一个簇的簇头和另一个簇的簇内成员。簇头级干扰区域映射将干扰区域初步映射到未上传数据报告的簇头所属簇的位置和上传数据报告但信息不完整的簇头所属簇的位置。此外,所有在sink层接收到的来自各个簇头的数据报告中,包含ID信息的簇成员识别为信任节点,丢失ID信息的簇内节点判定为干扰节点。
步骤四:如图7、图8,节点级干扰区域映射。簇头级映射出的受到干扰攻击的簇中,存在部分波及节点(如图7、图8所示黑边白底节点),波及节点自身处于干扰范围外,但因其簇头处于干扰范围内,这些波及节点的数据无法被簇头上传给sink层,从而被簇头级映射误判为干扰节点。节点级干扰区域映射首先根据图7所示,利用信任节点(图7、图8所示的浅灰色节点)依次与其位于受到干扰攻击簇的邻居节点建立通信,找出与信任节点具有邻居关系的波及节点,与信任节点成功建立通信的邻居波及节点会从受干扰簇的区域中剥离,从而减小受干扰簇的实际干扰面积。如图8所示,若受到干扰攻击的簇中的波及节点不存在邻居信任节点,波及节点在等待建立通信无果后,按步骤一所述一跳通信范围内节点分簇方法成簇,通过簇头将簇内波及节点的信息上传,将新生成的仅包含波及节点簇从原来的受干扰簇中剥离。
步骤五:图9,干扰区域合并。节点级干扰区域映射的结果通过信任节点上传至sink,如图6所示,相邻的四个灰色标定的受干扰簇是由同一个干扰源诱发,为了便于存分析,sink使用Melkman凸包算法,将地理位置上相邻的四个受干扰簇进行区域合并,合并区域的外包络用黑色实线表示,降低单独存储分析各受干扰簇的复杂度。
Claims (5)
1.一种分布式架构的无线传感器网络干扰区域映射方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一:三层分布式架构的网络实现
网络自下而上分为节点层,簇头层,sink层;节点层位于网络最底层,负责节点分簇和数据感知,分簇后的节点与其对应簇头需保持一跳通信范围内,节点层各节点将感知数据发送给所属簇头,簇头在簇头层进行数据汇聚,并将汇聚后的数据报告发送给sink层,完成自下而上的数据传输;
步骤二:sink通过数据包分解识别干扰攻击,同时转入干扰区域逐级映射阶段
分簇后网络中各节点与其簇头保持一跳距离,当簇内节点受到干扰攻击后对外表现为簇成员无法发送数据给簇头,或簇头无法接收簇成员数据,最终sink层收到来自簇头层的数据报告,通过匹配簇头个数与数据报告个数,sink发现存在簇头报告丢失,此外,在接收的数据报告中同时包括信息丢失完整的簇头报告和信息不完整的簇头报告,sink层基于存在簇头报告丢失现象和接收到信息不完整的簇头报告识别干扰攻击;
步骤三:簇头级干扰区域映射
sink层基于丢失的簇头报告和信息不完整的簇头报告,将干扰区域初步映射到未上传数据报告的簇头所属簇的位置和上传数据报告但信息不完整的簇头所属簇的位置,同时将所有成功接收到的数据报告中出现的节点识别为信任节点,丢失ID信息的簇内节点判定为干扰节点;
步骤四:节点级干扰区域映射
簇头级映射出的受到干扰攻击的簇中,存在部分波及节点,波及节点自身处于干扰范围外,但因其簇头处于干扰范围内,波及节点的数据无法被簇头接收、上传给sink层,从而被簇头级映射误判为干扰节点,节点级干扰区域映射利用信任节点排查上述节点,将其从受干扰簇的区域中剥离,提高簇头级干扰区域映射的映射精度;
步骤五:干扰区域合并
节点级干扰区域映射的结果通过信任节点上传至sink,sink将地理位置上相邻的受干扰簇进行区域合并,降低单独存储分析各受干扰簇的复杂度。
2.根据权利要求1所述的一种分布式架构的无线传感器网络干扰区域映射方法,其特征在于:所述步骤一中,一跳通信范围的节点分簇方法如下:
各节点通过广播Hello包与其邻居节点进行交互,若节点为孤立节点,则自身宣布成簇,否则,节点设置退避计时器Tbackoff用以竞争簇头,退避计时器Tth表示最大时间门限,E0表示节点初始能量,Eresidual表示节点剩余能量,dnei表示节点的度,D0表示网络中最大的节点的度,α,β为权重因子;节点计时结束后即宣布成为簇头,该信息广播给其一跳邻居,收到信息的邻居节点停止计时并回复消息宣布加入该簇。
3.根据权利要求1所述的一种分布式架构的无线传感器网络干扰区域映射方法,其特征在于:所述步骤二中,sink层基于丢失的簇头报告和信息不完整的簇头报告识别干扰攻击的方法如下:
节点分簇后,簇内成员发送给簇头的数据会得到汇聚,汇聚信息将由簇头生成数据报告发送给sink,数据报告中会附有发送数据的簇内成员的ID信息,当簇中存在节点受到干扰攻击后,该簇可能对外表现为簇内成员无法发送数据给簇头,或簇头无法接受簇内节点数据,最终sink层收到来自簇头层的数据报告个数一方面可能少于实际簇头数,另一方面在收到的数据报告中也存在部分簇内节点信息丢失的情况,在sink层中,当存在簇头报告丢失的情况,或当sink解析簇头的数据报告时发现丢失部分簇内成员ID信息时,均认为干扰攻击发生。
4.根据权利要求1所述的一种分布式架构的无线传感器网络干扰区域映射方法,其特征在于:所述步骤四中,节点级干扰区域映射利用信任节点排查节点的方法如下:
节点级干扰区域映射首先利用信任节点与其位于受到干扰攻击簇的邻居节点建立通信,找出与信任节点具有邻居关系的波及节点,成功建立通信的邻居波及节点会从受干扰簇的区域中剥离,减小受干扰簇的实际干扰面积。若受到干扰攻击的簇中的波及节点不存在邻居信任节点,波及节点在等待建立通信无果后,按步骤一所述一跳通信范围内节点分簇方法成簇,通过簇头将簇内波及节点的信息上传,将新生成的仅包含波及节点簇从原来的受干扰簇中剥离。
5.根据权利要求1所述的一种分布式架构的无线传感器网络干扰区域映射方法,其特征在于:所述步骤五中sink使用Melkman凸包算法,将地理位置上相邻的受干扰簇进行区域合并。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109005112A (zh) * | 2018-08-28 | 2018-12-14 | 武汉大学 | 一种工业无线传感网络的分簇方法及装置 |
CN110139359A (zh) * | 2018-02-08 | 2019-08-16 | 上海大唐移动通信设备有限公司 | 一种干扰源定位处理方法及装置 |
CN111641593A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-09-08 | 深圳供电局有限公司 | 一种物联网安全架构及其信息安全交互方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101409617A (zh) * | 2008-10-08 | 2009-04-15 | 东南大学 | 一种容忍入侵的无线传感器网络拓扑生成方法 |
CN101556651A (zh) * | 2009-04-15 | 2009-10-14 | 北京航空航天大学 | 一种分簇无线传感器网络内多源数据融合方法 |
CN102036229A (zh) * | 2010-12-22 | 2011-04-27 | 河海大学常州校区 | 建立无线传感器网络分层路由协议的信任机制的方法 |
CN102131193A (zh) * | 2010-01-12 | 2011-07-20 | 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所 | 无线传感器网与计算机网融合网络的安全路由方法 |
US20120300632A1 (en) * | 2011-04-13 | 2012-11-29 | Renesas Mobile Corporation | Sensor network information collection via mobile gateway |
CN103415054A (zh) * | 2013-09-03 | 2013-11-27 | 中南大学 | 基于分布式无线汇聚网络的分级路由算法 |
CN103957525A (zh) * | 2014-05-12 | 2014-07-30 | 江苏大学 | 车联网中基于分簇信任评估的恶意节点检测方法 |
-
2017
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101409617A (zh) * | 2008-10-08 | 2009-04-15 | 东南大学 | 一种容忍入侵的无线传感器网络拓扑生成方法 |
CN101556651A (zh) * | 2009-04-15 | 2009-10-14 | 北京航空航天大学 | 一种分簇无线传感器网络内多源数据融合方法 |
CN102131193A (zh) * | 2010-01-12 | 2011-07-20 | 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所 | 无线传感器网与计算机网融合网络的安全路由方法 |
CN102036229A (zh) * | 2010-12-22 | 2011-04-27 | 河海大学常州校区 | 建立无线传感器网络分层路由协议的信任机制的方法 |
US20120300632A1 (en) * | 2011-04-13 | 2012-11-29 | Renesas Mobile Corporation | Sensor network information collection via mobile gateway |
CN103415054A (zh) * | 2013-09-03 | 2013-11-27 | 中南大学 | 基于分布式无线汇聚网络的分级路由算法 |
CN103957525A (zh) * | 2014-05-12 | 2014-07-30 | 江苏大学 | 车联网中基于分簇信任评估的恶意节点检测方法 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110139359A (zh) * | 2018-02-08 | 2019-08-16 | 上海大唐移动通信设备有限公司 | 一种干扰源定位处理方法及装置 |
CN110139359B (zh) * | 2018-02-08 | 2020-10-30 | 上海大唐移动通信设备有限公司 | 一种干扰源定位处理方法及装置 |
CN109005112A (zh) * | 2018-08-28 | 2018-12-14 | 武汉大学 | 一种工业无线传感网络的分簇方法及装置 |
CN109005112B (zh) * | 2018-08-28 | 2020-03-24 | 武汉大学 | 一种工业无线传感网络的分簇方法及装置 |
CN111641593A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-09-08 | 深圳供电局有限公司 | 一种物联网安全架构及其信息安全交互方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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