CN109802773B - 一种社交信任度感知的协作无线网络数据传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种社交信任度感知的协作无线网络数据传输方法，旨在利用节点社交信任度及无线信道状态，提出了一个新颖的分析框架去建模数据传输过程，以此获知社交信任度影响下的CWN网络性能，如端到端传输能力。首先考虑节点之间的基本关系，即节点影响度和信任度；进而，利用社交信任度分析数据传输行为，得到数据成功传输概率；最后，基于社交信任度和信道状态，分析数据传输过程，推导出了平均端到端传输能力。与现有数据传输方法相比，本专利提出的方法能够充分地考虑节点社交信任以及信道状态变化，利用节点有限的存储资源，有效提高数据成功投递率，降低网络平均时延和网络负载率，提高网络性能。

Description

一种社交信任度感知的协作无线网络数据传输方法

技术领域

本发明涉及无线网络领域，尤其涉及协作无线网络中的数据传输。

背景技术

随着移动设备的大量普及，无线网络已经成为当今最为活跃的研究热点之一。区别于传统的有线网络，无线网络的传输媒介具有开放性和共享性，终端节点采用无线电技术进行数据传输，使得人们在连接网络时更加方便和自由。然而，受到无线网络频谱资源紧缺和节点快速移动等特性的影响，在数据传输过程中源节点和目的节点之间的端到端路径时常处于间断连接状态，在大多数情况下源节点无法将数据直接传输至目的节点。为了避免链路断裂所导致的数据传输中断问题，国内外研究人员提出了协作无线网络(Cooperation Wireless Network,CWN)体系架构，其核心思想在于利用无线网络中多个节点之间的相互协作，实现传输路径共享，以提高整个网络的传输能力，保证数据传输的可靠性。

显然，在CWN中数据传输的可靠性和高效性是关键问题。为了成功将数据传输至目的节点，可充分利用节点间的相遇机会，以“存储-携带-转发”的方式进行数据的协作传输，因此中继节点的传输能力对数据传输成功率以及网络资源利用率的优化至关重要。通常，针对CWN架构下的传输能力分析过程假设节点之间的连接服从随机均匀分布，然而，实际测量表明，节点运动过程并非如此，而是受到社会属性影响，具有较强的规律性，即相同或相似兴趣的节点之间的交互更加频繁，也更愿意为彼此提供传输服务。

对于CWN的数据传输性能，现有研究成果证实其受到多个因素的影响，如网络密度、节点移动性、信道状态等。一般地，对物理层参数进行修改可以提高数据传输性能，此外，CWN中节点的社会关系也扮演了重要角色，尤其在选择中继节点这方面更明显。因此，在数据传输过程中，中继节点的选择不仅需要考虑物理层因素，还需要分析节点间社会关系对它的影响。随着多媒体实时业务的广泛应用，传输能力对于评估网络的业务承载能力至关重要，直接影响数据传输的速率以及用户的体验(QoE)。因此，本专利在分析社会属性影响的前提下，对传输能力进行定量分析。

目前，国内外针对CWN数据传输方法做出了相关研究，其中，一种单链路协作通信的传输能力评估方法，对中继节点的选择过程进行了深入分析，但是并未考虑节点的社会属性，无法达到最优的传输性能，且该方法会产生较大的计算和能量开销，不适用于资源有限的协作无线网络中。一种利用随机网络演算将单链路数据传输过程转化为串行服务过程的方法，推导出了多跳无线网络中传输能力的上下界，然而忽略了节点间的交互过程。

这些方法在量化和推导传输能力时未能全面分析社会属性的影响情况，因此，为了进一步优化网络性能，提高数据传输的效率和可靠性，应考虑节点社会属性对数据传输能力的影响。

发明内容

本发明所要解决的技术问题：在协作无线网络中，由于受到设备的通信范围和能量限制，源节点和目的节点可能无法直接通信，有时数据需要经过其他节点多次协作传输。根据副本数量可将传输策略分为单副本传输和多副本传输，前者只占用少量资源就可以实现传输，但效率不高；而后者正好与之相反。针对上述问题，为有效保证CWN中数据传输的可靠性和高效性，以及社会属性对数据传输的影响，同时考虑到无线网络资源十分有限，单副本传输方式可以有效降低网络资源消耗，以单副本传输方式为模型，提出了一种社交信任度感知的协作无线网络数据传输方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：利用节点间社会属性建立了数据传输模型。在此模型中，社会属性从影响度和信任度两个维度进行分析和量化，并分析节点间交互行为，量化节点的数据传输概率以及接收概率，获知数据传输过程的成功传输概率和平均丢包率。利用幂律分布对节点间相遇间隔时间进行建模，在此模型中，节点的社会属性被考虑和分析，节点间平均相遇间隔时间被评估；然后，根据数据重传机制，评估数据在信道中的持续传输时间；进而，根据信道状态和节点的影响度，获知信道空闲的期望等待时间。最终，建立CWN的数据传输过程模型，根据此模型，可以评估任意两点间的传输能力，进而，利用多跳的中继节点选择过程的特性，推导出源节点到目的节点的平均传输能力的闭合表达式。

CWN中数据传输过程如下所述。若源节点S能与目的节点D通信，则直接传输数据；否则，S选择网络中合适的邻居节点作为中继节点；其次，后续的数据传输过程分为两种情况：一是中继节点在移动过程中与D相遇，此时直接传输数据，二是中继节点遇见比自身更适合传输数据的节点，并基于社会属性选择该节点作为下一跳中继节点，以增强传输效率和可靠性；然后，与前一过程相同，每个中继节点都可以选择更适合的邻居节点作为中继；当中继节点在某一时刻可以和目的节点直接通信，则中继节点将数据传输给目的节点，当数据传输完成后整个传输过程结束。

此外，由于节点间的动态关系和不稳定的信道状态，数据不能保证一次就传输成功。为了保证数据的完整传输，需要对传输失败的数据进行重传处理，其基本的描述如下。一般地，当无线信道空闲时，节点开始发送数据包。在数据包成功传输后，信道再次变为空闲状态，此时节点可以继续发送新的数据包。然而，由于无线信道具有较强的瞬时特性，数据传输过程可能会被打断，最终导致传输失败。当数据传输失败后，需要按照数据重传机制等待一个随机的退避时间后重新发送，当退避时间降至0时，可以再次请求无线信道发送数据包。直到所有数据包成功发送到接收节点，节点之间的数据传输过程被完成。

附图说明

图1数据多跳传输流程图。

图2数据重传机制。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明的实施做具体的描述。

本发明提出了一种社交信任度感知的协作无线网络数据传输方法，包括以下步骤：节点社交信任度量化，数据传输行为评估，评估数据传输能力，完成数据传输过程。

具体包括以下步骤：

1.节点社交信任度量化

本发明将节点影响度和节点间信任度两个指标作为评估节点社会属性的关键参数。

(1)节点影响度由节点的邻居数量和交互的比特数决定。

影响度I_i可以反映出节点选择合适中继节点的机会，由式(1)表示，其中d_i是节点i的邻居节点数，

是节点i和其第h个邻居节点在历史时间内的交互信息比特量。节点的邻居节点越多，与其交互的信息比特量越高，则该节点的影响度越强。

(2)节点间信任度确保数据稳定可靠地被目的节点接收。

本发明利用两节点i和j间的交互频率来表示信任度，如式(2)所示，其中Γ(i,j)表示节点j为节点i传输数据的历史交互次数，Γ(i)和Γ(j)分别表示节点i和j为所有节点传输数据的历史交互次数。

在数据多跳传输过程中，如图1所示，为了保证数据传输的高效率和低延迟，选择的中继节点必须满足一定条件。首先接收节点j的影响度要大于发送节点i的影响度；其次节点j和节点i的信任度要大于节点i和其邻居节点的平均信任度，以防止恶意节点丢弃、篡改或伪造数据；此外节点j和目的节点D的信任度要大于节点i和目的节点D的信任度。因此中继节点的选择规则可以表示为

2.数据成功传输概率评估

本发明利用节点社会属性对数据传输行为进行分析，主要表现在两个方面。一是发送节点i是否正常传输数据给接收节点j的概率，用传输概率p_rs(ij)表示。二是接收节点j是否有足够的缓存空间存储数据，用接收概率p_rr(ij)表示。

在传输概率评估中，本发明首先利用信任度获得节点j在节点i的邻居节点的优先级，记为

其中

d_i表示节点i的邻居节点数，TR_ij和

分别表示节点i与j的信任度和节点i与其第h个邻居节点的信任度，

通过式(4)可以计算出节点j在节点i的邻居节点集中的优先级，即信任度越高，两者之间的关系越密切。此外，利用影响度对传输概率p_rs(ij)作归一化处理

其中

I_j和

分别是是节点j和节点i的第h个邻居节点的影响度。

在接收概率评估中，接收节点j根据自身缓存情况决定是否接收数据。数据的最大比特数为D_max，此外需要传输的数据比特数为D_SD，R为节点的缓存空间大小，由于数据比特数服从幂律分布，表示为f(x)＝cx^-λ，可得到两个约束条件

和

计算得到

则节点j的剩余缓存空间不小于D_SD的概率为

根据上述结果，得到数据成功传输概率为

p_e(ij)＝p_rs(ij)·p_r (7)

3.数据传输过程

在数据传输过程中，时延由三部分组成，分别如下：

(1)节点相遇间隔时间：表示节点i从接收到数据开始，一直到与节点j相遇的平均间隔时间。按照人类社会行为将节点交互关系进行映射，节点相遇间隔时间符合幂律分布特性，服从帕累托分布，呈现出一种“长尾”现象，利用函数f(t_ij)表示节点i与j的相遇间隔时间为t_ij时的概率分布

其中α_ij和β_ij分别是大于0的形状参数和尺度参数。

此外，由于数据具有时效性，设数据的最大生存周期为T_TTL，则节点相遇间隔时间t_ij也不能超过T_TTL，则节点相遇间隔时间在(0,T_TTL]上的所有概率之和为1，即

计算得到

将此值带入到f(t_ij)中，可计算得到节点i和j的平均节点相遇间隔时间E[t_ij]为

其中β_ij受节点社会属性影响，被表示为

(2)数据传输持续时间：表示数据在信道中全部成功传输需要的平均持续时间。节点i需要发送的数据包数为k，数据的总比特数为D_SD，信道的数据传输速率为μ，单个数据包传输需要的时间为D_SD/kμ。根据数据重传机制，如图2所示，给定一个最大的退避时间W，将W分成等长的W₀份，数据传输失败后从[0,W₀]中选择一个随机的退避时间，当退避时间变为0时，可以再次进行传输，则传输失败后平均的退避时间为W(W₀-1)/(2W₀)，因此数据包传输失败需要的时间

为

根据成功传输概率p_e(ij)，可得两节点i和j之间的数据传输持续时间为

其中l表示数据重传的次数。

(3)信道空闲等待时间：表示节点从需要使用信道到能够使用信道的平均等待时间。在数据传输过程中，信道会呈现两种状态：信道空闲和信道繁忙。一般地，信道是否繁忙与两个因素有关，即信道带宽B_ij和竞争信道的节点数N_ij，节点i和j传输数据时信道的繁忙概率为

当信道繁忙时，节点利用影响度的优先级使用信道，用

表示节点i在等待序列中的影响度的优先级，其中I_i和I_u分别表示节点i和u的影响度，且

由于在式(12)中已经得到节点的平均传输持续时间

则节点i在信道变为空闲的等待时间为

其中

是影响度比节点i高的节点u在信道中的数据传输持续时间。

通过上述分析可知，数据传输过程受到节点社会属性和信道状态的影响，因此根据传输能力的定义：数据传输过程中单位时间内成功传输给定数据的比特数，可以得到两节点i和j数据传输能力为

最后，本发明利用式(3)所述的传输准则，获得源节点到目的节点的数据平均传输能力，即

其中p_SDS_SD表示源和目的节点能够直接通信的传输能力，其余的部分分别表示需要H∈[2，N-1]跳将数据传输到目的节点的传输能力。

本发明提出了一种依赖于节点社交信任度的协作无线网络数据传输方法。首先在数据传输的中继选择条件上选取影响度和信任度对其量化并深度整合，得到节点间社会关系量化值；其次利用社交信任度和影响度分析节点间数据传输行为，获得了传输过程中数据的成功传输概率；最后以社交信任度和信道状态为依据，分析数据的传输时延，并获得基于多跳数据传输的平均传输能力。

Claims (4)

1.一种社交信任度感知的协作无线网络数据传输方法，由节点社交信任度量化、数据传输行为评估、数据传输过程组成，其特征在于，选取影响度和信任度衡量节点社会属性，制定中继节点选择规则，其中，中继节点选择规则具体为：为保证数据传输过程中的可靠性和高效性，被选择的中继节点需满足以下三个条件，也就是说，被选择的中继节点j的影响度I_j要大于当前携带节点i的影响度I_i，节点j与携带节点i的信任度T_ij不小于携带节点i与它邻居节点的平均信任水平

其中d(i)表示节点i的邻居个数，且节点j与目的节点的信任度T_jD要大于携带节点i与目的节点的信任度T_iD；分析节点间数据传输行为并利用发送方正确发送概率和接收方节点接收概率获得数据成功传输概率，其中，获得数据成功传输概率方法具体为：使用影响度和信任度来衡量节点之间的关系强度，以此获得正确发送概率，此外，根据节点的剩余缓存空间情况，得到节点接收概率，进而根据正确发送概率和节点接收概率评估数据成功传输概率；根据社交信任度和信道状态评估数据传输时延，并按照中继节点选择规则完成数据多跳传输。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，社交信任度量化具体为：节点依据其邻居节点数量及其交互的比特量，量化节点影响度，且呈现正比现象，而节点间信任度由为彼此进行数据传输的比率作为两节点的交互频率表示，交互频率越高，节点间交互意愿和信任程度也随之增加。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，数据传输时延评估具体为：考虑节点社交信任度和社会行为，利用幂律分布特性评估节点间平均相遇间隔时间，根据数据重传机制，评估数据在信道中的持续传输时间，根据信道状态和节点的影响度，得到信道空闲的期望等待时间，以此为依据，获得单跳传输时延和传输能力。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，数据多跳传输过程具体为：基于已有单跳传输过程的传输时延和传输能力的结果，根据中继节点选择规则，评估多跳传输能力，完成数据多跳传输过程。

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