CN113114473B - 一种基于农业区块链物联网感知层节点的信用评估系统 - Google Patents

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Abstract

本发明是一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统，涉及农业物联网设备领域。所述基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统包括感知层节点信用度评估管理系统和融合节点定位系统，感知层节点信用度评估管理系统对农业物联网中的感知层节点进行信用评估，并根据信用度值§将坏节点筛选出来，融合节点定位系统能对节点进行精准定位并建立ID‑address对照表，通过ID‑address对照表和坏节点的ID就能对其进行精准定位；通过Merkle树无需遍历所有的hash lis就能对验证真实性进行验证，使系统更具实用性，通过TOF测距系统和RSSI测距系统能分别对基节点和簇节点、簇节点与感知层节点之间的距离和进行精准测量，距离‑坐标定位系统能通过节点之间的距离为其定位。

Description

一种基于农业区块链物联网感知层节点的信用评估系统
技术领域
本发明涉及农业物联网设备领域，尤其涉及一种基于农业区块链物联网感知层节点的信用评估系统。
背景技术
随着农业生产的发展，智慧农业的生产模式也日渐成熟。智慧农业是依托物联网技术、云计算等技术，通过对农业环境的检测和追踪，控制节点的设置和启动来帮助企业实现智慧、高效、无人/少人职守的农业生产模式，由于智慧农业的建立要依托于大量物联网感知层节点对温度、湿度、气候状况等进行准确的感知检测，故对大量物联网感知层节点的管理是提升智慧农业生产效率，推进智慧农业发展普及的重要环节。
由于农业生产环境十分复杂，物联网节点在复杂环境下极易发生故障，传统对物联网节点的管理是依托于人工干涉的方式进行，比如农户在猪圈中置放了一个物联网温度器，当物联网温度器正常部署以后，农户便能通过手机远程观察到猪圈当中的温度情况，当物联网温度器发生故障不工作时，农户无法获得猪圈的温度信息，从而去检查物联网温度器是否发生故障。这种方式相较于部署普通温度器的优势在于，不需要人员到生产现场就能感知到现场的温度情况，但是缺点在于，这种方式只适合管理少量物联网感知层节点，不适合对存在大量物联网感知层节点的农业生产系统进行管理，当物联网感知层节点数量众多，物联网感知层节点损坏但是依然在传送数据，物联网感知层节点之间的数据存在偏差，农户便无法确定哪些物联网感知层节点的数据是真实数据，哪些不是真实数据。
公开号为：CN111585813A的发明申请提供了一种物联网环境下网络节点的管理方法及系统，该申请将指定网络资源和系统定义为一级节点层、二级节点层、网络传输层、业务层和主控节点五个部分，并采用两级网络管理方式，很容易扩展成多级管理，节省了大量节点地址。不仅可以根据一级节点的状态实时动态调整安全分层，还可以动态调整属性域的大小，避免二级节点过于集中，降低被攻击的概率。引入属性加密的技术手段，对传输数据进行属性加密，更好地保护不同用户的业务数据，但是该物联网环境下网络节点的管理方法及系统无法对物联网各感知层节点工作状况进行判断，且不能对提供坏数据的物联网节点进行检测的农业区块链物联网感知层节点的信用评估系统。
因此，有必要提供一种无需依靠人工对物联网各感知层节点工作状况进行判断，且能对提供坏数据的物联网节点进行检测的农业区块链物联网感知层节点的信用评估系统解决上述技术问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供本发明是一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统，涉及农业物联网设备领域。所述基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统包括感知层节点信用度评估管理系统和融合节点定位系统，感知层节点信用度评估管理系统对农业物联网中的感知层节点进行信用评估，并根据信用度值§将坏节点筛选出来，融合节点定位系统能对节点进行精准定位并建立ID-address对照表，通过ID-address对照表和坏节点的ID就能对其进行精准定位；通过Merkle树无需遍历所有的hash lis就能对验证真实性进行验证，使系统更具实用性，通过TOF测距系统和RSSI测距系统能分别对基节点和簇节点、簇节点与感知层节点之间的距离和进行精准测量，距离-坐标定位系统能通过节点之间的距离为其定位。
本发明提供的一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统，应用于农业物联网传感器网络中，包括感知层节点信用度评估管理系统和融合节点定位系统；
作为更进一步的解决方案，所述农业物联网传感器网络包括：若干感知层节点、若干簇节点和至少一个基节点。
作为更进一步的解决方案，所述感知层节点用于对所处农业生产环境中的环境因素进行数据采集，并通过无线数据链路方式与簇节点建立通信连接。
作为更进一步的解决方案，所述簇节点用于收集每一个处于隶属集合中的感知层节点上传的数据，并按照预设系统对所收集到的数据进行处理与保存，所述簇节点通过无线数据链路方式与基节点建立通信连接。
作为更进一步的解决方案，所述基节点用于收集每一个处于隶属集合中的簇节点上传的数据，并能向簇节点发送数据包和执行程序。
作为更进一步的解决方案，所述感知层节点信用度评估管理系统用于对农业物联网传感器网络中每一个感知层节点的节点进行信用度评估并得到受检节点的信用度值§，通过检验信用度值§是否处在置信域来判断受检节点是否为坏节点。
作为更进一步的解决方案，所述融合节点定位系统对农业物联网传感器网络中每一个节点的ID和物理坐标进行定位并汇总更新；当农业物联网传感器网络中出现信用坏节点时，通过融合节点定位系统对该信用坏节点的ID和物理坐标进行精准定位。
作为更进一步的解决方案，所述基节点与每一个簇节点电性连接，所述簇节点与每一个处于隶属集合中的感知层节点电性连接。
作为更进一步的解决方案，其特征在于，所述感知层节点信用度评估管理系统的信用评估步骤包括：
将感知层节点作为区块链的普通节点，簇节点作为区块链的数字证书授权节点和验证节点，基节点作为区块链的合约发布节点共同构建联盟区块链，每一个簇节点对应一个区块；
数字证书授权节点将隶属集合下的所有普通节点的ID和节点的具体坐标信息进行对应，并写进ID_address对照表进行构建；
合约发布节点通过去中心化应用向联盟区块链全网发布信用评估智能合约；
验证节点对隶属集合下的所有普通节点按照信用评估智能合约的公开规则进行节点信用度评估，并得到受检节点的信用度值§；
为每一个受检的感知层节点的信用度评估结果设置Hash指针；
验证节点根据隶属集合下的每一个普通节点的Hash指针生成本区块的Hash值；
验证节点将本区块的Hash值、时间戳、上一个区块的Hash值写入区块头，将隶属集合下的每一个普通节点的ID、address、节点信用度评估结果写入本区块的区块体；
通过Hash指针构建传感器Merkle树：
通过检验信用度值§是否处在置信域确定受检节点是否为坏节点；
通过Merkle树找到坏节点对应的ID数据；
通过ID-address对坏节点的ID值和物理位置坐标进行定位。
作为更进一步的解决方案，所述基节点和簇节点均设置有用于时基同步的卫星授时模块，基节点和簇节点通过卫星授时模块输出的时基同步信号对内部晶振进行校准对齐。
作为更进一步的解决方案，所述卫星授时模块是基于北斗卫星导航系统的无源广播授时模块，具体型号是SKG12DT的授时模块，所述卫星授时模块能通过内置天线接收卫星以nmea协议形式广播的时基同步信号，并将时基同步信号通过卫星授时模块的PPS秒脉冲输出脚进行输出。
作为更进一步的解决方案，所述融合节点定位系统包括基于信号传递时间TOF的测距系统、基于接收信号强度指示RSSI的测距系统和基于节点对节点测距推测的距离-坐标定位系统；所述TOF测距系统用于测量基节点到每一个处于隶属集合中的簇节点之间的距离，所述RSSI测距系统用于测量簇节点到每一个处于隶属集合中的感知层节点之间的距离，所述距离-坐标定位系统能通过输入节点到节点之间的距离信息推断节点之间的位置关系和坐标定位。
所述TOF测距系统用于对基节点和每一个处于隶属集合中的簇节点之间进行TOF测距操作，所述TOF测距操作步骤包括：
在基节点和每一个簇节点中分别设置卫星授时模块；
通过卫星授时模块输出的时基同步信号将基节点和簇节点的内部时钟进行校准对齐；
在完成内部时钟进行校准对齐后，基节点向簇节点发起信号传递时间测量指令：
控制基节点向每一个簇节点发送Prime数据包，Prime数据包中包括：命令发起时间戳tstart和命令发出时间戳ttx1；
簇节点在接收到基节点发出的Prime数据包后，向基节点返回一个应答ACK数据包，ACK数据包中包括：命令接收时间戳trx2、命令执行时间戳tcor2、应答发起时间戳ttat2和应答发出时间戳ttx2；
基节点在接收到簇节点发出的应答ACK数据包后，会将接收到ACK数据包的时间点记录入应答接收时间戳trx1中，将应答ACK数据包解码完成的时间点录入应答解码时间戳tcor1；
在信号传递时间测量指令完成后，基节点将结束时间点录入时测完成时间戳tstop；
基节点通过命令发起时间戳tstart和时测完成时间戳tstop做差运算得出时测花费时长ttot1；
基节点通过时测计算公式ttof＝(ttot1-ttx1-trx1-tcor1-ttat2-ttx2-trx2-tcor2)/2得到时测时间ttof；
通过时测距离计算公式：Dis＝V*ttof，
Figure GDA0003478095840000041
其中，ε为介质电容率，μ为介质磁导率，得到基节点到簇节点的距离Dis；
执行上述步骤，通过簇节点向基节点发送Prime数据包，基节点向簇节点返回应答ACK数据包，得到簇节点到基节点的距离Bis；
通过公式Df＝(Dis+Bis)/2得到簇节点与基节点之间的均值距离Df；
通过上述步骤计算每一个簇节点与基节点之间的均值距离Dfi。
作为更进一步的解决方案，所述RSSI测距系统用于对簇节点和每一个处于隶属集合中的感知层节点之间进行RSSI测距操作，所述RSSI测距操作步骤包括：
将感知层节点和簇节点放置在单位距离测定单位距离的信号衰减强度σ；
通过基节点向簇节点发送RSSI测距信号；
簇节点接收RSSI测距信号并将信号强度
Figure GDA0003478095840000051
大小告知基节点；
通过TOF测距操作确定信号强度为
Figure GDA0003478095840000052
的基节点与簇节点之间的均值距离Df；
通过环境衰减因子计算公式
Figure GDA0003478095840000053
Dr＝Df计算环境衰减因子ρ；
簇节点向每一个处于隶属集合中的感知层节点发送RSSI测距信号；
感知层节点接收RSSI测距信号并将信号强度
Figure GDA0003478095840000054
大小告知簇节点；
簇节点通过RSSI距离计算公式：
Figure GDA0003478095840000055
确定簇节点到感知层节点的距离Dr，其中，ABS(*)为求数据绝对值函数，
Figure GDA0003478095840000056
为接收节点的接收信号强度，σ单位距离的信号衰减强度，ρ为环境衰减因子；
通过上述步骤计算每一个簇节点与感知层节点之间的距离Dri。
作为更进一步的解决方案，所述距离-坐标定位系统通过距离定位为节点建立坐标定位，所述距离定位步骤包括：
以基节点为坐标原点建立三维基节坐标系，基节点坐标为(0,0,0)；
选定两个簇节点作为锚节点A和锚节点B，并人工测得坐标值，坐标分别为(xa，ya，za)和(xb，yb，zb)；
通过TOF测距系统/RSSI测距系统测得待测节点D到基节点、锚节点A和锚节点B之间的距离DfDA，DfDB和DfDO，其中，当待测节点D为簇节点时选择TOF测距系统，当待测节点D为感知层节点时选择RSSI测距系统；
通过方程：
Figure GDA0003478095840000057
可求得待测节点D的坐标(xd，yd，zd)；
通过上述步骤分别计算对每一个簇节点和感知层节点的坐标。
与相关技术相比较，本发明提供的一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统具有如下有益效果：
1、本发明通过感知层节点信用度评估管理系统对农业物联网中的感知层节点进行信用评估，并根据信用度值§将坏节点筛选出来，融合节点定位系统能对节点进行精准定位并建立ID-address对照表，通过ID-address对照表和坏节点的ID就能对其进行精准定位；
2、本发明的感知层节点信用度评估管理系统通过采用区块链技术，合约发布节点只需要通过去中心化应用向联盟区块链全网发布信用评估智能合约就能对节点的信用度值§进行评估，通过Merkle树无需遍历所有的hash lis就能对验证真实性进行验证，使系统更具实用性；
3、本发明通过融合节点定位系统实现了对节点的精准定位，TOF测距系统能精准测量基节点和簇节点之间的距离，RSSI测距系统能精准测量簇节点与感知层节点之间的距离，距离-坐标定位系统能通过节点之间的距离定位节点的具体位置。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统的较佳实施例系统示意；
图2为本发明提供的一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统的TOF测距系统的较佳实施例系统示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。
如图1至图2所示，本实施例提供的一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统，应用于农业物联网传感器网络中，包括感知层节点信用度评估管理系统和融合节点定位系统。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述农业物联网传感器网络包括：若干感知层节点、若干簇节点和至少一个基节点。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述感知层节点用于对所处农业生产环境中的时序相关的环境因素进行数据采集，并通过无线数据链路方式与簇节点建立通信连接。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述簇节点用于收集每一个处于隶属集合中的感知层节点上传的数据，并按照预设系统对所收集到的数据进行处理与保存，所述簇节点通过无线数据链路方式与基节点建立通信连接。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述基节点用于收集每一个处于隶属集合中的簇节点上传的数据，并能向簇节点发送数据包和执行程序。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述感知层节点信用度评估管理系统用于对农业物联网传感器网络中每一个感知层节点的节点进行信用度评估并得到受检节点的信用度值§，通过检验信用度值§是否处在置信域来判断受检节点是否为坏节点。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述融合节点定位系统对农业物联网传感器网络中每一个节点的ID和物理坐标进行定位并汇总更新；当农业物联网传感器网络中出现信用坏节点时，通过融合节点定位系统对该信用坏节点的ID和物理坐标进行精准定位。
作为本实施例更加具体的解决方案，基节点与每一个簇节点电性连接，簇节点与每一个处于隶属集合中的感知层节点电性连接。
需要说明的是：本实施例所提出的一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统首先是通过融合节点定位系统以基节点建立三维坐，通过TOF测距操作得到簇节点在基节点的三维坐中具体坐标，再通过RSSI测距操作得到感知层节点在簇节点为原点的三维坐中具体坐标，最后再将感知层节点在簇节点为原点的三维坐转化为在基节点为原点的三维坐标；将这些坐标整理成节点的address信息，并于节点ID建立一一对应的ID-address数据表；感知层节点信用度评估管理系统通过信用评估确定，节点的信用度值§，通过检验信用度值§是否处在置信域来判断受检节点是否为坏节点，检验出坏节点后，通过Merkle树找到坏节点对应的ID值，通过查找ID-address数据表找到对应的坐标位置，从而对坏节点进行精准定位。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述感知层节点信用度评估管理系统的信用评估步骤包括：
将感知层节点作为区块链的普通节点，簇节点作为区块链的数字证书授权节点和验证节点，基节点作为区块链的合约发布节点共同构建联盟区块链，每一个簇节点对应一个区块；
数字证书授权节点将隶属集合下的所有普通节点的ID和节点的具体坐标信息进行对应，并写进ID_address对照表进行构建；
合约发布节点通过去中心化应用向联盟区块链全网发布信用评估智能合约；
验证节点对隶属集合下的所有普通节点按照信用评估智能合约的公开规则进行节点信用度评估，并得到受检节点的信用度值§；
为每一个受检节点的信用度评估结果设置Hash指针；
根据验证节点隶属集合下的每一个普通节点的Hash指针生成本区块的Hash值；
验证节点将本区块的Hash值、时间戳、上一个区块的Hash值写入区块头，将隶属集合下的每一个普通节点的ID、address、节点信用度评估结果写入本区块的区块体；
通过Hash指针构建传感器Merkle树：
通过检验信用度值§是否处在置信域确定受检节点是否为坏节点；
通过Merkle树找到坏节点对应的ID数据；
通过ID-address对坏节点的ID值和物理位置坐标进行精确定位。
需要说明的是：对于信用度的评价方法具有主观性，需结合具体检验背景来进行设置，本实施例选取在农业生产中，影响节点准确度较大的要素：处理延时度RT、丢包率PLP和网络延迟度DT作为评价节点信誉度的评估要素，其中，网络延时度DT主要是影响节点数据的时效性，丢包率PLP主要是影响节点采集数据的完整性和可读性，处理延时度RT主要是对节点的工作状态进行一个评判。
对于网络延迟DT的评价主要是通过公式：
Figure GDA0003478095840000081
其中，dbn为数据bit值，bw为带宽，pd为网络路径长度，ps为网络传播速率，pt为处理时长，T为延迟衡量单位时长；
对于丢包率PLP的评价主要是通过公式：
PLP＝SV/FV*100％
其中，SV(Sending volume)代表感知层节点初始发送的数据量，FV(Forwardingvolume)代表簇节点实际接收的数据量；
对于处理延时度RT的评价主要是通过公式：RT＝TID-SE/T*100％，其中，TID-SE为名为ID的节点从接收数据到数据回应所使用的时间，T为延迟衡量单位时长；
以上公式中的数据均可以通过系统程序进行采集，在此不作赘述，当得到处理延时度RT、丢包率PLP和网络延迟度DT的评判值以后，将评估要素的评判值加入信用估量模型中并得到信用估量值￡，公式如下：
Figure GDA0003478095840000082
其中∈、μ和τ为权重占比，state为节点的工作状态，若未做出反应则state为0，若做出应答state则为1。
通过公式得到信用估量值￡后，需将信用估量值￡与置信值G进行比较，若￡不小于G则信用估量值处于置信域中，说明节点通过本次信用评估，对若￡小于G则信用估量值不处于置信域中，说明节点未通过本次信用评估，在此基础上，建立信用账本，对通过信用评估的节点在信用账本为其增加一分，对未通过信用评估的节点不加分，本实施例在进行100次信用评估后，会将信用账本分数低于50分的节点视为坏节点，对于坏节点本实施例通过融合节点定位系统对坏节点进行物理坐标定位。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述基节点和簇节点均设置有用于时基同步的卫星授时模块，基节点和簇节点通过卫星授时模块输出的时基同步信号对内部晶振进行校准对齐。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述卫星授时模块是基于北斗卫星导航系统的无源广播授时模块，具体型号是SKG12DT的授时模块，所述卫星授时模块能通过内置天线接收卫星以nmea协议形式广播的时基同步信号，并将时基同步信号通过卫星授时模块的PPS秒脉冲输出脚进行输出。
需要说明的是：所述卫星授时模块是用于同步基节点与簇节点之间的时钟，以便通过TOF测距系统得测得更加精确的距离值。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述融合节点定位系统包括基于信号传递时间TOF的测距系统、基于接收信号强度指示RSSI的测距系统和基于节点对节点测距推测的距离-坐标定位系统；所述TOF测距系统用于测量基节点到每一个处于隶属集合中的簇节点之间的距离，所述RSSI测距系统用于测量簇节点到每一个处于隶属集合中的感知层节点之间的距离，所述距离-坐标定位系统能通过输入节点到节点之间的距离信息推断节点之间的位置关系和坐标定位。
需要说明的是：TOF测距系统是基于信号传递时间，在长距离测量时精度较高，但是当测量距离小于30m时，精度则不及基于接收信号强度指示RSSI测距系统，由于基节点与簇节点之间距离较大，采用RSSI测距系统在此距离下精度下降巨大，故采用TOF测距系统对基节点与簇节点进行测距，簇节点与隶属集合下的感知层节点由于间距小，数量多，适合采用成本低的RSSI测距系统进行测距。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述TOF测距系统用于对基节点和每一个处于隶属集合中的簇节点之间进行TOF测距操作，所述TOF测距操作步骤包括：
在基节点和每一个簇节点中分别设置卫星授时模块；
通过卫星授时模块输出的时基同步信号将基节点和簇节点的内部时钟进行校准对齐；
在完成内部时钟进行校准对齐后，基节点向簇节点发起信号传递时间测量指令：
控制基节点向每一个簇节点发送Prime数据包，Prime数据包中包括：命令发起时间戳tstart和命令发出时间戳trx1；
簇节点在接收到基节点发出的Prime数据包后，向基节点返回一个应答ACK数据包，ACK数据包中包括：命令接收时间戳trx2、命令执行时间戳tcor2、应答发起时间戳ttat2和应答发出时间戳ttx2；
基节点在接收到簇节点发出的应答ACK数据包后，会将接收到ACK数据包的时间点记录入应答接收时间戳trx1中，将应答ACK数据包解码完成的时间点录入应答解码时间戳tcor1；
在信号传递时间测量指令完成后，基节点将结束时间点录入时测完成时间戳tstop；
基节点通过命令发起时间戳tstart和时测完成时间戳tstop做差运算得出时测花费时长ttot1；
基节点通过时测计算公式ttof＝(ttot1-ttx1-trx1-tcor1-ttat2-ttx2-trx2-tcor2)/2得到时测时间ttof；
通过时测距离计算公式：Dis＝V*ttof，
Figure GDA0003478095840000101
其中，ε为介质电容率，μ为介质磁导率，得到基节点到簇节点的距离Dis；
执行上述步骤，通过簇节点向基节点发送Prime数据包，基节点向簇节点返回应答ACK数据包，得到簇节点到基节点的距离Bis；
通过公式Df＝(Dis+Bis)/2得到簇节点与基节点之间的均值距离Df；
通过上述步骤计算每一个簇节点与基节点之间的均值距离Dfi。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述RSSI测距系统用于对簇节点和每一个处于隶属集合中的感知层节点之间进行RSSI测距操作，所述RSSI测距操作步骤包括：
将感知层节点和簇节点放置在单位距离测定单位距离的信号衰减强度σ；
通过基节点向簇节点发送RSSI测距信号；
簇节点接收RSSI测距信号并将信号强度
Figure GDA0003478095840000102
大小告知基节点；
通过TOF测距操作确定信号强度为
Figure GDA0003478095840000111
的基节点与簇节点之间的均值距离Df；
通过环境衰减因子计算公式
Figure GDA0003478095840000112
Dr＝Df计算环境衰减因子ρ；
簇节点向每一个处于隶属集合中的感知层节点发送RSSI测距信号；
感知层节点接收RSSI测距信号并将信号强度
Figure GDA0003478095840000113
大小告知簇节点；
簇节点通过RSSI距离计算公式：
Figure GDA0003478095840000114
确定簇节点到感知层节点的距离Dr，其中，ABS(*)为求数据绝对值函数，
Figure GDA0003478095840000115
为接收节点的接收信号强度，σ单位距离的信号衰减强度，ρ为环境衰减因子；
通过上述步骤计算每一个簇节点与感知层节点之间的距离Dri。
作为本实施例更加具体的解决方案，所述距离-坐标定位系统通过距离定位为节点建立坐标定位，所述距离定位步骤包括：
以基节点为坐标原点建立三维基节坐标系，基节点坐标为(0,0,0)；
选定两个簇节点作为锚节点A和锚节点B，并人工测得坐标值，坐标分别为(xa，ya，za)和(xb，yb，zb)；
通过TOF测距系统/RSSI测距系统测得待测节点D到基节点、锚节点A和锚节点B之间的距离DfDA，DfDB和DfDO，其中，当待测节点D为簇节点时选择TOF测距系统，当待测节点D为感知层节点时选择RSSI测距系统；
通过方程：
Figure GDA0003478095840000116
可求得待测节点D的坐标(xd，yd，zd)；
通过上述步骤分别计算对每一个簇节点和感知层节点的坐标。
需要说明的是：本实施例是通过距离-坐标定位系统将距离信息转化为坐标信息，锚节点的坐标信息通过人为采集，在设定好锚节点以后，通过三边测距法、四边测距法等通过距离定位的方法对待测节点的坐标进行定位，本实施不做赘述，在确定好待测点的坐标后，将待测点的ID值和坐标关系进行对应，并写进ID-address对照表中，通过ID值便能查询到节点的具体坐标。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统，应用于农业物联网传感器网络中，其特征在于，包括感知层节点信用度评估管理系统和融合节点定位系统；
所述农业物联网传感器网络包括：若干感知层节点、若干簇节点和至少一个基节点；
所述感知层节点用于对所处农业生产环境中的环境因素进行数据采集，并通过无线数据链路方式与簇节点建立通信连接；
所述簇节点用于收集每一个处于隶属集合中的感知层节点上传的数据，并按照预设系统对所收集到的数据进行处理与保存，所述簇节点通过无线数据链路方式与基节点建立通信连接；
所述基节点用于收集每一个处于隶属集合中的簇节点上传的数据，并能向簇节点发送数据包和执行程序；
所述感知层节点信用度评估管理系统用于对农业物联网传感器网络中每一个感知层节点的节点进行信用度评估并得到受检节点的信用度值§，通过检验信用度值§是否处在置信域来判断受检节点是否为坏节点；
所述融合节点定位系统对农业物联网传感器网络中每一个节点的ID和物理坐标进行定位并汇总更新；当农业物联网传感器网络中出现信用坏节点时，通过融合节点定位系统对该信用坏节点的ID和物理坐标进行精准定位；
所述融合节点定位系统包括基于信号传递时间TOF的测距系统、基于接收信号强度指示RSSI的测距系统和基于节点对节点测距推测的距离-坐标定位系统；所述TOF测距系统用于测量基节点到每一个处于隶属集合中的簇节点之间的距离，所述RSSI测距系统用于测量簇节点到每一个处于隶属集合中的感知层节点之间的距离，所述距离-坐标定位系统能通过输入节点到节点之间的距离信息推断节点之间的位置关系和坐标定位；
所述TOF测距系统用于对基节点和每一个处于隶属集合中的簇节点之间进行TOF测距操作，所述TOF测距操作步骤包括：
S1在基节点和每一个簇节点中分别设置卫星授时模块；
S2通过卫星授时模块输出的时基同步信号将基节点和簇节点的内部时钟进行校准对齐；
S3在完成内部时钟进行校准对齐后，基节点向簇节点发起信号传递时间测量指令：
S4控制基节点向每一个簇节点发送Prime数据包，Prime数据包中包括：命令发起时间戳tstart和命令发出时间戳ttx1；
S5簇节点在接收到基节点发出的Prime数据包后，向基节点返回一个应答ACK数据包，ACK数据包中包括：命令接收时间戳trx2、命令执行时间戳tcor2、应答发起时间戳ttat2和应答发出时间戳ttx2；
S6基节点在接收到簇节点发出的应答ACK数据包后，会将接收到ACK数据包的时间点记录入应答接收时间戳trx1中，将应答ACK数据包解码完成的时间点录入应答解码时间戳tcor1；
S7在信号传递时间测量指令完成后，基节点将结束时间点录入时测完成时间戳tstop；
S8基节点通过命令发起时间戳tstart和时测完成时间戳tstop做差运算得出时测花费时长ttot1；
S9基节点通过时测计算公式ttof＝(ttot1-ttx1-trx1-tcor1-ttat2-ttx2-trx2-tcor2)/2得到时测时间ttof；
S10通过时测距离计算公式：Dis＝V*ttof，
Figure FDA0003478095830000021
其中，ε为介质电容率，μ为介质磁导率，得到基节点到簇节点的距离Dis；
S11执行上述步骤，通过簇节点向基节点发送Prime数据包，基节点向簇节点返回应答ACK数据包，得到簇节点到基节点的距离Bis；
S12通过公式Df＝(Dis+Bis)/2得到簇节点与基节点之间的均值距离Df；
S13通过S1至S12步骤计算每一个簇节点与基节点之间的均值距离Dfi；
所述RSSI测距系统用于对簇节点和每一个处于隶属集合中的感知层节点之间进行RSSI测距操作，所述RSSI测距操作步骤包括：
A1将感知层节点和簇节点放置在单位距离测定单位距离的信号衰减强度σ；
A2通过基节点向簇节点发送RSSI测距信号；
A3簇节点接收RSSI测距信号并将信号强度
Figure FDA0003478095830000026
大小告知基节点；
A4通过TOF测距操作确定信号强度为
Figure FDA0003478095830000027
的基节点与簇节点之间的均值距离Df；
A5通过环境衰减因子计算公式
Figure FDA0003478095830000022
Dr＝Df计算环境衰减因子ρ；
A6簇节点向每一个处于隶属集合中的感知层节点发送RSSI测距信号；
A7感知层节点接收RSSI测距信号并将信号强度
Figure FDA0003478095830000023
大小告知簇节点；
A8簇节点通过RSSI距离计算公式：
Figure FDA0003478095830000024
确定簇节点到感知层节点的距离Dr，其中，ABS(*)为求数据绝对值函数，
Figure FDA0003478095830000025
为接收节点的接收信号强度，σ单位距离的信号衰减强度，ρ为环境衰减因子；
A9通过A1至A8步骤计算每一个簇节点与感知层节点之间的距离Dri；
所述距离-坐标定位系统通过距离定位为节点建立坐标定位，所述距离定位步骤包括：
R1以基节点为坐标原点建立三维基节坐标系，基节点坐标为(0，0，0)；
B2选定两个簇节点作为锚节点A和锚节点B，并人工测得坐标值，坐标分别为(xa，ya，za)和(xb，yb，zb)；
B3通过TOF测距系统/RSSI测距系统测得待测节点D到基节点、锚节点A和锚节点B之间的距离DfDA，DfDB和DfDO，其中，当待测节点D为簇节点时选择TOF测距系统，当待测节点D为感知层节点时选择RSSI测距系统；
B4通过方程：
Figure FDA0003478095830000031
可求得待测节点D的坐标(xd，yd，zd)；
B5通过B1至B5步骤分别计算对每一个簇节点和感知层节点的坐标。
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统，其特征在于，所述基节点与每一个簇节点电性连接，所述簇节点与每一个处于隶属集合中的感知层节点电性连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统，其特征在于，所述感知层节点信用度评估管理系统的信用评估步骤包括：
将感知层节点作为区块链的普通节点，簇节点作为区块链的数字证书授权节点和验证节点，基节点作为区块链的合约发布节点共同构建联盟区块链，每一个簇节点对应一个区块；
数字证书授权节点将隶属集合下的所有普通节点的ID和节点的具体坐标信息进行对应，并写进ID_address对照表进行构建；
合约发布节点通过去中心化应用向联盟区块链全网发布信用评估智能合约；
验证节点对隶属集合下的所有普通节点按照信用评估智能合约的公开规则进行节点信用度评估，并得到受检节点的信用度值§；
为每一个受检的感知层节点的信用度评估结果设置Hash指针；
验证节点根据隶属集合下的每一个普通节点的Hash指针生成本区块的Hash值；
验证节点将本区块的Hash值、时间戳、上一个区块的Hash值写入区块头，将隶属集合下的每一个普通节点的ID、address、节点信用度评估结果写入本区块的区块体；
通过Hash指针构建传感器Merkle树：
通过检验信用度值§是否处在置信域确定受检节点是否为坏节点；
通过Merkle树找到坏节点对应的ID数据；
通过ID-address对坏节点的ID值和物理位置坐标进行定位。
4.根据权利要求2所述的一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统，所述基节点和簇节点均设置有用于时基同步的卫星授时模块，基节点和簇节点通过卫星授时模块输出的时基同步信号对内部晶振进行校准对齐。
5.根据权利要求4所述的一种基于区块链的农业物联网感知层节点的信用评估系统，其特征在于，所述卫星授时模块是基于北斗卫星导航系统的无源广播授时模块，具体型号是SKG12DT的授时模块，所述卫星授时模块能通过内置天线接收卫星以nmea协议形式广播的时基同步信号，并将时基同步信号通过卫星授时模块的PPS秒脉冲输出脚进行输出。
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