CN113099458B - 一种基于区块链的动态频谱接入系统设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体的说是涉及一种基于区块链的动态频谱接入系统设计方法。本发明的方法首先提出一种公链场景下的感知节点的信任度评价机制，该机制给每个地址(由公私钥对所确定)一个属性，称为信任值(trust value,TV)，该属性描述了该地址对应的节点在频谱感知活动中的可靠程度。本发明所提基于区块链技术的动态频谱接入系统是一种去中心化的动态频谱共享框架，其可以适用于计算与存储资源有限的IoT网络，并利用智能合约实现系统的高度自动化。本发明的创新性在于针对公链的开放性存在的安全隐患，设计了节点可信度评估机制，并利用该机制优化了传统区块链系统的共识算法，提高区块链技术的适用性。

Description

一种基于区块链的动态频谱接入系统设计方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体的说是涉及一种基于区块链的动态频谱接入系统设计方法。

背景技术

最近几年诸如自动驾驶汽车，远程医疗保健，增强和虚拟现实等新应用的飞速发展，将继续提高人们对频谱资源的需求。传统静态频谱管理方法常常使频谱资源利用率低下，这促使了动态频谱管理技术的发展。动态频谱接入(DSA)是动态频谱管理的一种重要方法，主要分为频谱感知与频谱接入两个过程。但传统的动态频谱接入系统常使用中心化机构收集和融合各个传感器的感测结果，面临着单点故障的风险；且中心节点的可信度决定着传感器数据被篡改和泄露的风险。

面对中心化系统存在的问题，新兴区块链技术被考虑引入到动态频谱接入系统之中。而区块链技术并非完全适合动态频谱接入的场景。例如，区块链的共识算法通常需要消耗大量计算资源，普通IoT设备根本无法维持一个区块链系统的正常运转；在公链场景下，区块链节点之间没有预设信任关系，甚至一个IoT设备可以创建多个节点，扮演着不同的角色。这就使得节点数据的可靠程度存疑，如果不能确定节点提供数据的可靠性，频谱感知与融合便不能正常进行。因此，区块链技术与动态频谱接入技术并非简单融合即可，而是需要进行一些必要的设计与改进。

发明内容

本发明针对区块链技术与动态频谱接入技术融合中存在问题，提出了一种适用于自组织动态频谱接入场景的区块链系统设计方法。

本发明的首先提出一种公链场景下的感知节点的信任度评价机制，该机制给每个地址(由公私钥对所确定)一个属性，称为信任值(trust value,TV)，该属性描述了该地址对应的节点在频谱感知活动中的可靠程度。基于上述的节点信任度管理机制，本发明提出一种轻量级的区块链共识算法，使系统能够快速达成有效的共识。最后，本发明设计了一种加密数据传输方案，使得在利用区块链上的智能合约进行频谱感知数据处理时，实现了对感知用户实时位置数据的保护。

本发明的技术方案是：

一种基于区块链的动态频谱接入系统设计方法，系统中的IoT网络设备连接成P2P网络，在P2P网络上构建了区块链平台，系统中包括拥有授权频谱的主用户以及缺少频谱的次用户，次用户通过协作频谱感知获得主用户频谱使用情况，并通过频谱拍卖决定频谱接入权的归属；其特征在于，所述设计方法包括：

S1、对区块链网络中的每个节点赋予信任值：所有节点的初始信任值为0，节点可以通过参与频谱感知改变自己的信任值。假设编号为i的节点正确参与频谱感知的总次数为N_i,r，节点错误感知的总次数为N_i,w，节点i的基础信任值计算公式为：

其中，ρ>0，η>0，它们分别为决定

衰减速度与增长速度的参数；

节点最终的信任值的更新公式为：

其中，

表示节点i的信任值在第n轮频谱感知之后，根据基础信任值公式计算出来的变化量，f_dcy(R_sleep)为时间衰减方程，用于描述信任值随时间的衰减特性，R_sleep表示该用户距离自己最近一次参与频谱感知的时间间隔长度，f_dcy(R_sleep)需满足：对任意R_sleep，f_dcy(R_sleep)∈(0,1]、f_dcy(R_sleep)随R_sleep单调递减、f_dcy(R_sleep)先缓慢递减，然后急剧递减，最后又平缓递减，趋于一个最小值；

S2、节点通过部署在区块链上的智能合约领取频谱感知任务，合约会根据节点的押金和TV值来选择合适的节点作为频谱感知节点。这些节点会将频谱感知得到的数据上传给合约进行融合，最终得到频谱感知结果。

S3、当检测到频谱为空闲时，我们利用智能合约进行自组织的频谱拍卖，防止空闲频谱被无序接入，降低通信质量。

S4、当频谱感知与频谱拍卖阶段结束之后，区块链网络中的矿工开始将上述步骤中产生的交易数据打包成区块，并根据给定的共识算法竞争区块链记账权。该共识算法根据不同节点的TV值分配不同的挖矿难度。具体而言，每个矿工的目标哈希值的前缀零的数量K与该矿工的TV值用下式相关联：

其中β和α为相关系数，每次挖矿成功的概率为

假设CPU每秒挖矿次数为C，则挖矿成功的时间期望值为t＝2^k/C；

S5、完成区块的打包之后，系统需要按照下述规则选择唯一的获胜区块：首先比较区块对应矿工的TV值，TV值越高的矿工挖出的区块具有更高的优先级；其次比较区块的生成时间戳，时间戳越早的区块优先级越高；最后比较区块的哈希值，哈希值越小的区块优先级越高。获胜的矿工所打包的区块成为区块链的下一个有效区块。

进一步的，设定区块链每增长L个区块就执行一次压缩算法，限制区块链所占用的内存空间。

本发明的有益效果是：本发明所提基于区块链技术的动态频谱接入系统是一种去中心化的动态频谱共享框架，其可以适用于计算与存储资源有限的IoT网络，并利用智能合约实现系统的高度自动化。本发明的创新性在于针对公链的开放性存在的安全隐患，设计了节点可信度评估机制，并利用该机制优化了传统区块链系统的共识算法，提高区块链技术的适用性。

附图说明

图1示出了本发明中的IoT网络系统模型；

图2示出了本发明中不同类型节点的TV值变化曲线；

图3示出了本发明中不同类型节点挖矿的期望资源消耗量；

图4示出了本发明中的实时位置信息保护机制；

图5示出了本发明的系统工作流程。

(附图不能使用彩色，不能通过色彩去区分特征，因此上面的附图需要做一下修改)

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细的描述。

本发明提出的公链场景下的节点的信任值管理机制，主要包括节点信任值的计算和信任值的迭代更新：

节点信任值的计算：

本发明提出将以协作频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing)场景为例阐述算法思想，本发明不局限于此例。在此场景下，节点的感知行为的准确性是衡量一个节点的可靠程度的主要标准。假设编号为i的节点正确参与频谱感知的总次数为N_i,r，对应地，节点错误感知的总次数为N_i,w。于是节点可靠度可由下式计算得到：

式中第一项表示信任值

随错误次数增多而衰减，第二项表示

值随正确感知次数增多而变大。注意到在(1-1)中，第一项决定了

值的上界，且N_i,w会随着时间累计，导致节点i的

值上界越来越小，不利于激励用户积极参与协作频谱感知。因此，只要用户i每参与一次协作频谱感知，让N_i,w减小倍，且只统计最近D次频谱感知活动(加窗)，上述两个措施会使得错误感知结果的影响随着用户的积极且正确地参与频谱感知的行为逐渐变小。在数学上，用下式描述N_i,w的衰减：

其中r_i(m)＝1表示用户i在第m轮频谱感知活动中广播了错误频谱感知信息。r_i(m)＝0表示用户i在第m轮频谱感知活动中广播了正确的频谱感知信息。

节点信任值的迭代更新：用户的TV值会随着时间和参与频谱感知活动等因素发生变化。同样，为了鼓励用户的积极性，本发明引入了时间衰减方程f_dcy(R_sleep)来描述TV值随时间的衰减特性，其中R_sleep表示该用户距离自己最近一次参与频谱感知的时间间隔长度。这里列出了f_dcy(R_sleep)需要满足的三个性质：

·对任意R_sleep，f_dcy(R_sleep)∈(0,1]；

·f_dcy(R_sleep)随R_sleep单调递减；

·f_dcy(R_sleep)先缓慢递减，然后急剧递减，最后又平缓递减，趋于一个最小值。

性质1保证了该项始终为惩罚项，性质2保证了用户活跃程度越低，惩罚越高；性质3表示惩罚到了一定程度之后，达到了惩罚的目的，于是减缓惩罚增加的速度。引入时间衰减项之后，本发明最终的TV值更新函数如下式所示：

其中

表示节点i的TV值在第n轮频谱感知之后根据式(1)计算出来的变化量。本发明考虑了3种情况：第一种是频谱感知结果正确的情况，该情况中TV值的增量与用户近期活跃度成正相关。第二种是用户感知错误的情况，在情况中，本发明不施加额外的惩罚来打击用户的参与积极性；第三种是用户没有参与频谱感知的情况，该情况中用户的TV值不会保持不变，而是随着不活跃时间的增长而减少。

利用节点信任值评价机制与频谱共享的场景，本发明提出了一种轻量级的公链共识算法，主要包括挖矿机制、合法区块选择算法与区块链压缩方案：

传统的区块链共识方案如Proof-of-work(PoW)工作量证明机制，并没有预设节点间存在任何信任关系，纯靠算力来提供竞争记账权。这种共识算法具有很高的安全性，但是在实际领域的应用中，由于该机制需要消耗过多的计算资源，导致其具有很大的应用局限性。而在上述小节中，本发明提出了一种可以用于描述节点感知行为的信任度衡量机制。利用该机制所得到的一些信任值信息，可以对传统的共识算法进行优化。本发明同样以协作频谱感知场景为例阐述算法思想，本发明不局限于此例。

挖矿机制：从直觉上来说，TV值越高的节点对系统所做的贡献应该就越大，因此，在本发明的共识机制设计中，这类节点在记账权的争夺中应当有一定的优势。具体来说，本发明将PoW机制与节点TV值结合，即将挖矿难度值的表现：前缀零的数量K与TV值用下式相关联：

其中β和α为相关系数。若将每次挖矿都是为随机试错行为，则每次挖矿成功的概率为

假设CPU每秒挖矿次数为C，则挖矿成功的时间期望值为t＝2^k/C。显然，通过控制调整β和α就可以控制区块链网络的出块速度期望值。

合法区块的确定：挖矿难度值的降低必然导致区块链系统安全性的下降，其中最典型的威胁就是分叉攻击。分叉不仅会导致网络算力资源的分散，更严重情况下还将导致区块链系统无法达成共识。特别在动态频谱接入系统中，存在分叉意味着频谱分配存在歧义，这将导致频谱使用产生冲突，影响通信质量。因此需要及时选择出唯一合法区块，解决上述问题。在动态频谱共享网络中，可以假设最大通信延迟为τ_max，即一个块从生成到广播到网络中每个节点的最大时间。由于延迟的存在，节点在挖矿成功后还会等待τ_max，接收来自其他节点的有效区块。由于挖矿难度降低，节点很可能收到生成时间十分接近(小于等于τ_max)的多个有效区块，如果时间划分粒度太大，这些区块的时间戳很可能相同。因此本发明设计下述算法来选择唯一的获胜区块。首先比较区块对应矿工的TV值，假设在生成时间很接近的情况下，TV值越高的矿工挖出的区块具有更高的优先级，这也属于用户激励的一部分。其次比较区块的生成时间戳，时间戳越早的区块优先级越高；如果上述两项还不能挑选出唯一的获胜区块，则最后比较区块的哈希值，哈希值越小的区块优先级越高。

Algoriithm 1:Block Selection

区块链压缩：

由于IoT网络设备的计算资源和存储资源通常都十分有限，算力的问题可以通过调整挖矿难度来缓解，而存储问题则需要有一个区块链压缩算法来解决。由于频谱资源具有一定的时效性，可以考虑定期将区块链中存储的关于频谱使用信息清除。实际上，在该场景中，只有两个账户状态需要妥善保存，即余额与TV值。因此本发明提出一个基于共识的区块链压缩算法，称之为价值共识(consensus of value)。具体而言，系统中TV值最高的节点负责创建一个新的区块，该区块将原区块链中最新区块中的账户状态信息复制，并在块头设置生成时间、矿工身份认证信息、区块哈希值等必要的部分。由于原区块链对所有人都具有透明性，因此，如果矿工在信息复制过程中篡改了用户信息，很容易就会被发现。节点们可以通过查询各账户的状态信息来确定最大TV值节点的公钥身份信息，所以即使其他非法节点也进行了区块链压缩操作，另外的节点们也很容易查询该节点的TV值是否为最高。可以设定区块链每增长L个区块就执行一次压缩算法，限制区块链所占用的内存空间。

图1示出了本发明中的IoT网络系统模型，系统中的设备利用控制信道连接成Peerto Peer(P2P)网络，进而在该网络上构建一个区块链平台。系统中主要包含两类用户：拥有授权频谱的主用户(PU)以及缺少频谱的次用户(SU)。次用户通过协作频谱感知获得主用户频谱使用情况，并通过频谱拍卖决定频谱接入权的归属，避免频谱使用时发生冲突。

图2示出了本发明中不同类型节点的TV值变化曲线。从图中可以直观地看出恶意节点、懒惰节点的平均TV值明显低于可靠节点，且可靠节点的TV值可以维持在一个较高的水平。

图3示出了在所提出的共识机制下，先获取不同节点在600个感知轮次下的平均TV值，再将TV值按比例转换成节点挖矿的资源消耗期望，最后得出不同类型节点挖矿所消耗的资源期望对比图。如图所示，柱“Static PoW”表示整个网络中所有节点资源消耗期望的平均值；柱“Reliable node”代表的节点类型为准确度高且积极性高的节点；柱“unactiveRnode”代表的节点类型为准确度高但积极性不高的节点；柱“on-off node”代表的节点类型为周期性作恶的节点，这里假设这些节点每3次正常感知之后就会做1次恶意感知；最后一个柱子代表的节点类型为不活跃节点。由于其长期不参与频谱感知活动，其TV值也会随时间一直衰减，导致其挖矿难度升高。因此，本发明所提出的共识机制对于积极性高且感知准确度高的用户，在记账权竞争中有较大的优势。相对较低的挖矿难度也降低了对IoT设备计算资源的需求。

图4示出了实时位置信息保护机制。如果将加密的信息上传到智能合约中，那么合约可能无法处理这些信息，或需要设计能够在智能合约上运行的加密解密算法，十分复杂。于是从另一种思路出发，将数据包与数据发送者的联系切断。由于切断了包与节点的联系，那么每个节点都可以匿名上传数据(Anonymous attacks)，这将严重干扰协作频谱感知的准确度。因此，还需要智能合约预先确定好可以上传数据的节点群，并保证上传数据包的节点是合约预选好的节点群之内。为了解决上述问题，引入环签名技术来满足上述需求。设预选的sensor集合为Set，标号为s的感知节点为Sensor_s，所有感知节点上传的感知数据格式为msg＝{SR,Location,time,H(msgID)}，其中SR表示感知结果信息，用一个比特表示、Location和time分别表示某感知节点做感知时的位置与时间，msgID为某感知节点在该数据包中添加的标识符，H(msgID)表示msgID经过哈希运算后的结果，用于保护该标识符。具体步骤如下：

签名：

1：Sensor_s在Set内任选其他n-1个sensor，并收集它们的公钥pk_i；

2：Sensor_s使用单向哈希函数(如SHA-2)得到密钥k，并计算出对称加密密钥E_k

3：Sensor_s为其他n-1个sensor分配一个随机数x_i，并利用他们的公钥加密得到对应的y_i＝g_i(x_i)。

4：Sensor_s任选一个数v，计算使得下式(1-5)成立的y_s。利用自己的私钥反推出

5：Sensor_s将RSIG＝(pk₁,pk₂,...,pk_n,v,x₁...x_n)作为数据包msg的环签名。

验签：

1：根据RSIG中的x_i，以及节点i对应的私钥，计算出对应的y_i；

2：根据msg信息计算对称加密密钥k＝H(msg)；

3：将得到的结果代入式(1-5)，验证等式是否成立。

其中环等式定义如下：

由于在签名的步骤4中利用了Sensor_s的私钥，说明签名者必须在这n个sensor内，Set外的节点无法伪造一个合法的环签名。于是每个签名者只需要保证所挑选的n-1个sensor和他自己都是合法的sensor(即都在Set中)，这样智能合约就能确定该签名是由合法的sensor发出的。而在窃听者眼中，只能确定数据包一定属于Set中的某个节点，但属于每个节点的概率都是

具备k-匿名(k-anonymity)特性，在一定程度上保护了节点的隐私数据不被他人窃取。

由于上传的数据包含了感知信息，而感知信息对于TV值更新起决定性作用。在上述完全匿名的情况下，是无法正常进行更新的，因此在数据包中添加了H(msgID)项，其中msgID为一个Sensor_s选择的标识符，然后引入“承诺-揭示(commit-reveal)机制”来重新获取数据包与节点之间的联系。

该机制具体操作如下：

承诺阶段：

节点在上传数据包msg的时候还需要上传一个承诺信息，承诺信息是揭示阶段将要上传的数据包做哈希运算得到的结果，且该承诺数据包有发送者私钥的数字签名，用于Reveal阶段的认领。

揭示阶段：

上传感知数据后经过一段时间，节点可能已经离开当前位置或之前的位置信息不再敏感。这时Set中的每个节点都需要上传一个揭示包，用于认领自己在承诺阶段中做出的承诺。揭示数据包结构为：["msgID",BSR]，分别代表标识符和二进制感知结果。

由于哈希函数的不可碰撞性，节点不能找到两个msgID使得它们得哈希值相等，因此只有节点自己知道H(msgID)对应的msgID，其他节点无法知道该信息。所以节点在揭示阶段给出正确的msgID就可以确定包含H(msgID)的感知数据包是由它上传的，起到重定位(re-identify)的作用。且由于承诺中的信息包含揭示阶段中上传信息的哈希值，且承诺也需要在揭示阶段之前上传，所以承诺对应的揭示数据包也已经唯一确定，即揭示中的SR项唯一确定。因此用户后续上传的揭示数据包内的BSR必须与承诺阶段做出的承诺对应，防止用户在这两个过程上传不一样的信息。

至此，通过对数据格式与加密流程的设计，切断了将每个数据包与节点间的联系，在一定程度上保护了节点的实时位置信息等隐私信息，又通过承诺-揭示机制实现了节点TV值的正常更新，维持了系统的正常运作。

图5示出了利用以太坊平台的智能合约来实现协作频谱感知的工作流程。将TV值最高的节点任命为合约发布者(Task issuer,TI)，其他节点只在该合约下进行交互，确保统一性。当有节点向该节点发起频谱请求时，TI就发布智能合约。合约包含两大功能，一个是协作频谱感知，另一个是自组织分布式频谱拍卖。想参与频谱感知的用户和想参加频谱拍卖的用户需要提前在合约中登记(register)并缴纳一定的押金(deposit)。然后频谱感知用户开始上传数据，接受完数据之后，智能合约对数据进行处理并发布感知结果。如果频谱空闲则进入拍卖阶段，拍卖采用次级价格密封拍卖形式，且每个用户只出价一次，合约自动统计竞拍信息并公布拍卖结果。最后，矿工根据sensor在各个阶段提交的感知数据和最终感知结果进行一致性对比，完成TV值的更新与工作奖励发放。

Claims (2)

1.一种基于区块链的动态频谱接入系统设计方法，系统中的IoT网络设备连接成P2P网络，在P2P网络上构建了区块链平台，系统中包括拥有授权频谱的主用户以及缺少频谱的次用户，次用户通过协作频谱感知获得主用户频谱使用情况，并通过频谱拍卖决定频谱接入权的归属；其特征在于，所述设计方法包括：

S1、对区块链网络中的每个节点赋予信任值：所有节点的初始信任值为0，节点通过参与频谱感知改变自己的信任值；假设编号为i的节点正确参与频谱感知的总次数为N_i,r，节点错误感知的总次数为N_i,w，节点i的基础信任值计算公式为：

其中，ρ>0，η>0，它们分别为决定

衰减速度与增长速度的参数；

节点最终的信任值的更新公式为：

其中，△TV_i＝TV_i ⁽¹⁾(n)-TV_i ⁽¹⁾(n-1)表示节点i的信任值在第n轮频谱感知之后，根据基础信任值公式计算出来的变化量，f_dcy(R_sleep)为时间衰减方程，用于描述信任值随时间的衰减特性，R_sleep表示该用户距离自己最近一次参与频谱感知的时间间隔长度，f_dcy(R_sleep)需满足：对任意R_sleep，f_dcy(R_sleep)∈(0,1]、f_dcy(R_sleep)随R_sleep单调递减、f_dcy(R_sleep)先缓慢递减，然后急剧递减，最后又平缓递减，趋于一个最小值；

S2、节点通过部署在区块链上的智能合约领取频谱感知任务，合约会根据节点的押金和TV值来选择节点作为频谱感知节点，这些节点会将频谱感知得到的数据上传给合约进行融合，最终得到频谱感知结果；

S3、当检测到频谱为空闲时，利用智能合约进行自组织的频谱拍卖；

S4、当频谱感知与频谱拍卖阶段结束之后，区块链网络中的矿工开始将上述步骤中产生的交易数据打包成区块，并根据给定的共识算法竞争区块链记账权，共识算法根据不同节点的TV值分配不同的挖矿难度；具体而言，每个矿工的目标哈希值的前缀零的数量K与该矿工的TV值用下式相关联：

其中β和α为相关系数，每次挖矿成功的概率为

假设CPU每秒挖矿次数为C，则挖矿成功的时间期望值为t＝2^k/C；

S5、完成区块的打包之后，系统需要按照下述规则选择唯一的获胜区块：首先比较区块对应矿工的TV值，TV值越高的矿工挖出的区块具有更高的优先级；其次比较区块的生成时间戳，时间戳越早的区块优先级越高；最后比较区块的哈希值，哈希值越小的区块优先级越高，获胜的矿工所打包的区块成为区块链的下一个有效区块。

2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的动态频谱接入系统设计方法，其特征在于，设定区块链每增长L个区块就执行一次压缩算法，限制区块链所占用的内存空间。

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