CN109104307B - 一种动态数据链网络的关键节点感知方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于网络通信领域，涉及一种动态数据链网络的关键节点感知方法。本发明的方法首先将数据链网络建模为无向网络，考虑网络中每条路径的赋权情况，计算网络中节点的最小通信权值，加权得到数据链网络的关键节点重要性排序结果，根据排序结果感知到关键节点。随着观测流量信息的不断更新，数据链网络拓扑结构动态变化的情况下，利用本发明提出的数据链网络关键节点感知方法，可以实时挖掘出该数据链网络的关键节点，即指挥节点。仿真中加入观测误差的影响，挖掘关键节点，方法简单，计算量小，效果良好。

Description

一种动态数据链网络的关键节点感知方法
技术领域
本发明属于网络通信领域，涉及一种动态数据链网络的关键节点感知方法。
背景技术
数据链通过采用标准化消息格式、高效组网协议、保密抗干扰的数字信道，将地理上分散的指挥控制平台、传感探测平台和打击对抗平台联系在一起，构成统一的信息处理平台。根据先验，在整个数据链网络中，总有一个设备或多个占有非常重要的位置。即在数据链网络中每个网络参与组(NPG)的重要程度不同，用定量的方法寻找哪个NPG最重要，或者NPG之间的相对重要性，对于捣毁对方指挥中心具有重要意义，这也是复杂网络研究的一个基本问题。在实际场景中，一个数据链网络都会有一个最重要的网络节点，向下继续拓展会有次级网络节点直到普通的网络节点。八个节点的数据链拓扑图如图1所示。
研究希望在一个大型数据链网络中找到哪个点是数据链拓扑图的A点、B点，即所谓的关键节点。由于已有的关键节点识别算法都从邻接矩阵分析，对于数据链网络每条通信链路信息不一样的情形并不适用，鉴于此，本文提出一种基于动态数据链网络的关键节点感知方法。
发明内容
本发明针对复杂数据链网络的拓扑结构，提出一种基于动态数据链网络的关键节点感知方法。本发明的方法首先将数据链网络建模为无向网络，考虑网络中每条路径的赋权情况，计算网络中每个节点的最小通信权值，加权得到数据链网络的关键节点重要性排序结果，并结合实例仿真了关键节点感知和可靠性评估。
数据链网络中通信协议众多，信息格式各不相同，调制、扩频等通信手段复杂多变，故对观测站观测到的信息流量作如下假设：
1)对于研究的数据链网络，节点的数量是明确的，其研究内容属于目标识别领域，这里假设已知；
2)发送和接收消息是时序的，观测时间是周期的，将观测站在某一时隙内观测到的流量信息作为赋权矩阵的元素；
3)对于采集的各个网络节点的时域信号都是同步的，即忽略时延差异；
4)通信设备(或平台)不存在跨级通信，即消息和命令是按层次逐步下达实施的。
本发明为解决上述技术问题所提供的技术方案包含如下步骤：
1、构建数据链网络模型：
假设数据链网络中有n个通信设备(或平台)，将各个设备模型为网络中的节点，设备间传输流量模型为网络的边。考虑到实际情形中，通信设备之间存在发送和应答，即通信是双向的，故网络模型为无向网络G(V,E)，其中V＝{v1,v2,…,vn}是数据链的节点集，E是数据链的链路集；
2、定义t时刻数据链网络的连通性：
观测站一旦观测到两个设备之间有通信流量，即判定为通信。
3、观测得到t时刻对应的赋权矩阵A'：
由于网络中同一层次非节点对之间存在传输误差，由传输得到有误差的赋权矩阵A'＝A+误差,A为理想情况下没有误差的赋权矩阵，A'中每个元素wij为设备之间的通信流量；wij定义为：
Figure GDA0002895465100000021
4、计算网络中每个节点vi到其他节点的最小通信权值dij：
节点vi和节点vj之间的最小通信权值
Figure GDA0002895465100000022
Figure GDA0002895465100000023
其中v0，v1……vk表示从节点vi到节点vj的通信链路上的中介节点，
Figure GDA0002895465100000024
是节点vi到节点v0通信链路权值，
Figure GDA0002895465100000025
是节点vi和节点vj的最小通信权值。
5、最小通信权值矩阵：
Figure GDA0002895465100000026
由于在观察时隙内数据链网络是连通网络，故不存在无穷大的通信链路，即网络节点之间总是直接或间接可达。
6、定义WCC(i)表示节点vi的重要性指标，节点的WCC越大，该节点越重要:
Figure GDA0002895465100000031
7、对所有节点的WCC进行排序即得到节点重要性结果；
8、每隔时间T重新观测一次，得到新的赋权矩阵A'和最小通信权值矩阵dw，返回第二步，重新刷新结果。图7给出了6个时间步的关键节点识别结果，可以看到由于每个时刻观测数据流量的不同，结果在变化，但节点10、11基本不变，所以节点10、11是数据链网络的指挥中心。
本发明的有益效果为，随着观测流量的不断更新，数据链网络拓扑结构动态变化的情况下，利用本发明提出的数据链网络关键节点感知方法，可以实时挖掘出该数据链网络的关键节点，即指挥节点。仿真中加入观测误差的影响，得到关键节点，方法简单，计算量小，效果良好。
附图说明
图1：数据链层次拓扑示意图
图2：本发明方法流程图
图3：某次观测示意图
图4：在某个时刻t观测得到的小规模数据链流量矩阵
图5：仿真的小规模数据链网络拓扑示意图，将通信设备模型为网络的节点，通信关系模型为边。其中(a)为数据链流量网络，(b)为简单的拓扑结构
图6：t时刻关键节点识别结果
图7：6个时间步的关键节点识别结果
具体实施方式
下面结合附图和实施例说明本发明的实际效果。
实施例：本例为一个小规模11维度的数据链网络。
按照本发明的方法步骤，有：
(1)节点对之间的流量传输按照TDMA方式，观测站每间隔周期T观测一次，观测得到的发送接受消息序列和观测示意图见图3所示。图3(a)是观测得到的设备1与网络中某一设备的通信消息序列，由于各种干扰的存在，消息波动较大。图3(b)给出了通信设备1的消息序列，可以看出设备1与其他五个设备在通信，从前三条曲线可以看到，设备1与它们通信流量较大，分别是100，60，50上下波动，曲线的起伏表示收到的干扰。设备1与另外两个设备通信流量较小。
(2)t时刻观测，判定数据链网络的连通性：一旦观察到有通信流量，即判定为通信。即使噪声很小，但事先并未知道噪声门限，也判定为两个设备在通信。
(3)得到t时刻对应的赋权矩阵A'：由t时刻观测得到数据链流量矩阵见图4。例如对于设备1，某一时刻t观测得到其和设备2的通信流量为10.6316Mbit/s,和设备10的通信流量为100.8908Mbit/s,和设备3的通信流量为50.3782Mbit/s,和设备4的通信流量为60.8874Mbit/s,和设备6的通信流量为8.4265Mbit/s,……依次，建立相应的赋权矩阵A'。
(4)相应的数据链网络拓扑示意图见图5，(a)为数据链流量网络，网络中每条边上的数据为t时刻观测到的流量信息，(b)为由(a)得到的简化的拓扑结构。
(5)计算网络中每个节点vi到其他10个节点的最小通信权值dij：
节点vi和节点vj之间的最小通信权值
Figure GDA0002895465100000041
Figure GDA0002895465100000042
其中v0，v1……vk表示从节点vi到节点vj的通信链路上的中介设备，
Figure GDA0002895465100000043
是节点vi到节点v0通信权值，
Figure GDA0002895465100000044
是节点vi和节点vj的最小通信权值。例如
Figure GDA0002895465100000045
虽然设备1与设备5进行通信有多种方式，可以经过设备3再到设备5，也可以经过设备2再到设备5，但最小通信权值链路为经由设备2再到设备5，故
Figure GDA0002895465100000046
其余
Figure GDA0002895465100000047
依次计算。
(6)最小通信权值矩阵：
Figure GDA0002895465100000049
(7)计算节点的重要性指标WCC:
Figure GDA0002895465100000048
对所有节点的WCC排序，WCC越大表明该节点越重要。t时刻的计算结果如图6，可以看到节点11的WCC指标最大，其次为节点10，其他节点的WCC指标差距不大。
(8)间隔时间T重新观测一次，得到新的赋权矩阵A'和最短路径矩阵dw，返回第二步，重新计算结果，持续观测得到动态数据链网络的关键节点识别结果。仿真给出观测六个时间步的动态变化结果如图7所示。从图中看到，节点11和节点10的重要性远远高于其他节点，其余节点在每个时刻重要性有所不同，但数据链网络中的节点11和10已经被很好的挖掘出来。
以上例子应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明记载的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (1)

1.一种动态数据链网络的关键节点感知方法，设定动态数据链网络中网络节点的数量已知，网络节点之间发送和接收消息是时序的，且节点之间不存在跨级通信，其特征在于，所述关键节点感知方法包括以下步骤：
S1、构建数据链网络模型：
假设动态数据链网络中有n个通信设备，将各个设备模型作为网络中的节点，设备间传输流量模型为网络的边，设备之间的通信是双向的，构建网络模型为无向网络G(V,E)，其中V＝{v1,v2,…,vn}是数据链的节点集，E是数据链的链路集；
S2、定义t时刻数据链网络的连通性：
观测站一旦观测到两个设备之间有通信流量，即判定为通信，并进入步骤S3，否则重复步骤S2；
S3、观测得到t时刻对应的赋权矩阵A'：
由于网络中同一层次非节点对之间存在传输误差，由传输得到有误差的赋权矩阵为A'＝A+误差,A为理想情况下没有误差的赋权矩阵，A'中每个元素wij为设备之间的通信流量，即将观测站在某一时隙内观测到的流量信息作为赋权矩阵的元素；wij定义为：
Figure FDA0002895465090000011
S4、计算网络中每个节点vi到其他节点的最小通信权值dij：
节点vi和节点vj之间的最小通信权值
Figure FDA0002895465090000012
Figure FDA0002895465090000013
其中v0，v1……vk表示从节点vi到节点vj的通信链路上的中介节点，
Figure FDA0002895465090000014
是节点vi到节点v0通信链路权值，
Figure FDA0002895465090000015
是节点vi和节点vj的最小通信权值；
S5、设定在观测时隙内数据链网络是连通网络，故不存在无穷大的通信链路，即通信设备之间总是直接或间接可达，建立最小通信权值矩阵：
Figure FDA0002895465090000016
S6、定义WCC(i)表示节点vi的重要性指标，节点的WCC越大，该节点越重要：
Figure FDA0002895465090000021
S7、对所有节点的WCC进行排序即得到节点重要性结果；
S8、每隔时间T重新观测一次，得到新的赋权矩阵A'和最小通信权值矩阵dw，返回第二步，重新刷新结果，将持续观测过程中WCC指标最高的多个节点标记为关键节点。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111478854B (zh) * 2020-04-01 2021-10-12 中国人民解放军国防科技大学 基于流量数据的实时网络节点重要性排序方法
CN113965400B (zh) * 2021-11-01 2023-06-30 电子科技大学长三角研究院(衢州) 一种通信网络中流量关键点的确定方法
CN113992535B (zh) * 2021-12-28 2022-03-29 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 一种网络可靠性评估方法、装置、电子设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1653380A1 (en) * 2004-10-29 2006-05-03 Microsoft Corporation Web page ranking with hierarchical considerations
CN102880799A (zh) * 2012-09-24 2013-01-16 西北工业大学 一种基于多属性决策的复杂网络节点重要度综合评价方法
CN103476051A (zh) * 2013-09-11 2013-12-25 华北电力大学（保定） 一种通信网节点重要性评价方法
CN103906271A (zh) * 2014-04-21 2014-07-02 西安电子科技大学 Ad Hoc网络中关键节点测量方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101976245A (zh) * 2010-10-09 2011-02-16 吕琳媛 网络中节点重要性的排序方法
CN105045967B (zh) * 2015-06-29 2018-08-07 电子科技大学 基于集团度的复杂网络重要节点排序方法及模型演化方法
CN105471637B (zh) * 2015-11-20 2018-09-07 中国矿业大学 一种复杂网络节点重要性评估方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1653380A1 (en) * 2004-10-29 2006-05-03 Microsoft Corporation Web page ranking with hierarchical considerations
CN102880799A (zh) * 2012-09-24 2013-01-16 西北工业大学 一种基于多属性决策的复杂网络节点重要度综合评价方法
CN103476051A (zh) * 2013-09-11 2013-12-25 华北电力大学（保定） 一种通信网节点重要性评价方法
CN103906271A (zh) * 2014-04-21 2014-07-02 西安电子科技大学 Ad Hoc网络中关键节点测量方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"复杂网络关键节点识别技术研究";杨汀依;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）》;20120115;全文 *

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