适用于无线传感器网络的广播认证算法
CP-ABE和KP-ABE

CP-ABE和KP-ABE⾸先,要明⽩⼀个概念:访问结构。
访问架构(access structure):访问结构是安全系统研究的术语,系统的访问结构是指被授权的集合的结构。
CP-ABE(ciphertext policy attribute based encryption,密⽂策略属性基加密系统):所谓密⽂政策加密系统是指,密⽂对应于⼀个访问结构⽽密钥对应于属性集合,解密当且仅当属性集合中的属性能够满⾜此访问结构。
这种设计⽐较接近于现实中的应⽤场景,可以假象每个⽤户根据⾃⾝条件或者属性从属性机构得到密钥,然后加密者来制定对消息的访问控制。
CP-ABE应⽤图KP-ABE(key policy attribute based encryption,密钥策略属性基加密系统):所谓密钥政策加密系统是指,密钥对应于⼀个访问控制⽽密⽂对应于⼀个属性集合,解密当且仅当属性集合中的属性能够满⾜此访问结构。
这种设计⽐较接近静态场景,此时密⽂⽤与其相关的属性加密存放在服务器上,当允许⽤户得到某些消息时,就分配⼀个特定的访问结构给⽤户。
KP-ABE应⽤图CP-ABE流程①设置:这是⼀个随机算法,输⼊隐藏的安全参数,输出公开参数PK和⼀个主密钥MK。
②加密:这是⼀个随机算法,输⼊⼀个消息m、⼀个访问结构A、公开参数PK,输出密⽂E。
③密钥⽣成:这是⼀个随机算法,输⼊⼀组属性Y、主密钥MK、公开参数PK,输出⼀个解密密钥D。
④解密算法输⼊:基于访问结构A加密的密⽂E,对应属性组Y的解密密钥D,公开参数PK。
如果Y∈A,输出X消息m。
KP-ABE流程①设置:这是⼀个随机算法,输⼊隐藏的安全参数,输出公开参数PK和⼀个主密钥MK。
②加密:这是⼀个随机算法,输⼊⼀个消息m、⼀组属性Y、公开参数PK,输出密⽂E。
③密钥⽣成:这是⼀个随机算法,输⼊访问结构A、主密钥MK、公开参数PK,输出⼀个解密密钥D。
④解密算法输⼊:基于属性组Y加密的密⽂E,对应访问结构A的解密密钥D,公开参数PK。
无线传感器网络中数据传输技术的使用教程

无线传感器网络中数据传输技术的使用教程无线传感器网络是一种由许多传感器节点组成的网络,这些节点能够收集、处理和传输数据。
数据传输是无线传感器网络中最重要的功能之一,因为它决定了网络的可靠性和效率。
本文将介绍无线传感器网络中常用的数据传输技术,并提供使用教程。
一、广播传输技术广播传输是一种将数据一次性发送给网络中所有节点的技术。
这种传输技术适用于场景中节点密度较低、节点之间距离相对较小的情况。
要使用广播传输技术,你可以按照以下步骤操作:1. 配置传输参数:确定广播信道和传输功率,以确保数据能够传输到网络中所有节点。
传输功率控制的好坏直接影响到数据传输的成功率和网络的能耗。
2. 数据封装:将要发送的数据封装成合适的数据包格式。
通常,数据包应包括目标地址、数据内容和校验码等信息。
3. 发送广播:使用无线模块将数据包广播到网络中的所有节点。
广播过程中需注意信道冲突问题,避免数据碰撞。
4. 数据接收:所有接收到广播数据包的节点都会对数据进行解析和处理。
你可以通过设定节点的接收范围或目标地址来过滤需要接收的数据。
二、单播传输技术单播传输是指将数据从一个源节点发送到指定的目标节点的传输技术。
这种传输技术适用于场景中节点之间存在特定的通信需求的情况。
使用单播传输技术时,你可以按照以下步骤操作:1. 节点编号:为每个节点分配唯一的节点编号,用于标识节点的身份。
2. 路由选择:确定数据传输的路径,即从源节点到目标节点的传输路径。
你可以根据节点之间的距离、能量消耗等因素选择最优的路由。
3. 数据封装:将要发送的数据封装成数据包格式,包括源节点地址、目标节点地址、数据内容等信息。
4. 路由发送:通过路由节点将数据包从源节点传输到目标节点。
传输过程中需注意路由节点之间的协调和数据包的正确传递。
5. 数据接收:目标节点接收到数据包后进行解析和处理。
你可以根据数据包中的目标节点地址来过滤需要接收的数据。
三、多播传输技术多播传输是指将数据从一个源节点发送到指定的多个目标节点的传输技术。
一种针对无线传感器网络的 WNDV-HOP 算法

一种针对无线传感器网络的 WNDV-HOP 算法刘红庆【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(000)012【摘要】在分析无线传感网络的基础上,对传统DV-Hop定位算法进行研究,发现DV-Hop定位算法在平均每跳距离计算对实际距离的影响较大。
提出基于无线传感网络的WNDV-HOP(A Weighted N-anchor Algorithm Based on DV-Hop)算法。
该算法采用信标节点校正了平均每跳距离、采用未知节点对估计坐标进行迭代求精,并在节点随机分布和网格随机分布2种网络拓扑环境下对算法进行实验仿真。
仿真实验表明该算法在定位精度和算法稳定性方面的性能都明显优于传统DV-Hop算法。
%Based on the analysis of wireless sensor network , we study the traditional DV-Hop algorithm, and find that in DV-Hop positio-ning algorithm the average hop distance calculation has big influence on actual distance .In this paper we propose a WSN-based WNDV-HOP ( a weighted n-anchor algorithm based on DV-Hop) algorithm.The algorithm uses beacon node to correct the average distance per hop , adopts unknown node to carry out the iterative refinement on estimate coordinates .Experimental simulation on the algorithm is conducted in two kinds of network topologic environments including random distribution of nodes and random distribution of grid , it demonstrates that the performance of the algorithm is superior to thetraditional DV-Hop algorithm in aspects of positioning accuracy and algorithm stability .【总页数】4页(P288-290,302)【作者】刘红庆【作者单位】湖南现代物流职业技术学院湖南长沙410131【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.一种针对无线传感器网络LEACH协议的改进算法 [J], 石闪;施伟斌;朱蓓2.LC-MAC:一种针对长链拓扑的无线传感器网络MAC协议 [J], 王耿初;方晨;刘昊3.一种针对无线传感器网络LEACH协议的改进算法 [J], 孙建伟;王绍辰;贾军营4.一种针对无线传感器网络能量洞的节点分布策略 [J], 马礼;童莉;马东超5.一种基于遗传算法与蚁群算法混合算法的r无线传感器网络定位算法 [J], 李杰;李振波;陈佳品因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
无线传感器网络容错目标定位算法_FTTL

a ∈ R + 次方关系,具体数值与环境相关。所以, t 时刻
位于 ( xn , yn ) 处的传感器 n 的观测值为: ,当 n = 1,..., N , t = 1,..., M ,有
在上述公式中, Vmax 和 g 是与具体的传感器设计结 构相关的参数, Vmax 表示传感器最大可测量值, 传感器的幅度增益。 rn 表示两节点间的几何距离: 表示
A 的矩
形 区 域 中 。 各 节 点 静 止 不 动 , 坐 标 记 为
( xn , yn ), n = 1,..., N ,并且为已知量。
( 2 )待定位目标的位置为 ( xs , ys ) ,位于区域 内,并且未知。 (3)目标能够发出连续的信号,并且该信号能够全 向无差别地传播。
A
无线传感器网络容错目标定位算法——FTTL
无线传感器网络容错目标定位算法—— FTTL
[韩丽]
摘要
文章提出了一种带有容错机制的目标定位算法,算法以传感器节点观测结果0-1 值为依据,通过一种似然估计实现定位。文章提出的算法能够获得较好的定位精 度,并在一定的节点差错概率下,保持算法性能。
关键词: 无线传感器网络 目标定位 容错算法
新 技 术
韩丽 南京邮电大学,通信与信息工程学院。
44
新 业 务
1
引言
无线传感器网络(Wireless Sensor
2 一种带有容错机制的目标定位算法—— FTTL
2.1 无线传感器网络的实验模型
对于 本文 中讨论 的用于 目标 定位的 无线 传感器网 络,我们有以下假设: (1) N 个传感器节点平均地分布在面积为
(i, j ) 进行+1或-1操作。
L(i, j ) = ∑∑ bn ,t (i, j ), for i, j = 1,..., G
基于Merkle散列树的无线传感器网络实体认证协议

d ly n ra e h ewo k l ei n n a c st e sc rt ft e n t r . Sm ua in r s lss o ea .ic e s st e n t r i tme a d e h n e h e u i o h ewo k f y i lt e ut h w o
关键词 : 无线传感器网络, 网络安全, 实体认证
中图分 类号 : P 9 . 8 T 3 30
文献 标识 码 : A
文章 编号 :0 41 9 (0 7 0 -3 8o 1 0 -6 9 2 0 ) 6l 3 -6
无线传感器网络 ( N, rl s esr e WS Wi e no t es S N - w rs作为计算 、 ok ) 通信和传感器三项技术相结合的 产物, 是一 种全 新的信 息获取 和处理 技术 , 将越来 越 贴近人们的生活. 当需要保证无线传感器网络感知 数 据的真 实性 , 机密性 和完整 性时 , 安全显 得尤 为重 要[. 1 与传统 网络相 比, ] 无线传感器网络更容易受到 各种各样的入侵或者恶意攻击. 例如传感器节点有 限的带宽与内存使得其特别容易受到拒绝服务攻击
Cl se i - s d M e k e Ha h Tr eEntt t n ia in c m e u t rng Ba e r l s e iy Au he tc to S he f rW iee sS ns rNewo k 0 r ls e o t r
无线传感器网络的路由算法

AODV协议1. 概述Nokia研究中心开发,自组网路由协议的RFc标准,它是DSR和DSDV的综合,借用了DSR中路由发现和路由维护的基础程序,及DSDV的逐跳(Hop-by-HoP)路由、目的节点序列号和路由维护阶段的周期更新机制,以DSDV为基础,结合DSR中的按需路由思想并加以改进。
它应用于无线自组织网络中进行路由选择的路由协议, 它能够实现单播和多播路由。
该协议是自组织网络中按需生成路由方式的典型协议。
用于特定网络中的可移动节点。
它能在动态变化的点对点网络中确定一条到目的地的路由,并且具有接入速度快,计算量小,内存占用低,网络负荷轻等特点。
它采用目的序列号来确保在任何时候都不会出现回环,避免了传统的距离向量协议中会出现的很多问题。
AODV最初提出的目的是为了建立一个纯粹的按需路由的系统。
网络中的节点完全不依赖活动路径,既不维护任何路由信息,也不参与任何定期的路由表交换。
节点不需要发现和维护到其他节点的路由,除非两个节点需要通讯或者节点是作为中间转发节点提供特定的服务来维护另外两个节点的连接性。
提出:With the goals of minimizing broadcasts and transmission latency when new routes are needed, we designed a protocol to improve up on the performance characteristics of DSDV in the creation and maintenance of ad-hoc networks.2. 特点优点:(1)基本路由算法为距离向量算法,但有所改进,思路简单、易懂。
(2)按需路由协议,而且节点只存储需要的路由,减少了内存的需求和不必要的复制。
(3)采用UDP 封装,属于应用层协议。
(4)支持中间节点应答,能使源节点快速获得路由,有效减少了广播数,但存在过时路由问题。
无线传感器网络(WSN)综述
之所以国内外都投入巨资研究机构纷纷开展无线传感器网络的研究,很大程度归功于其广阔的应用前景和对社会生活的巨大影响。
WSN的体系结构
传感器网络结构
数据采集、处理、通信能力
WSN的体系结构(续)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ传感器节点结构
MAC主要负责控制与连接物理层的物理介质
传感器网络由物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层、能量管理平面、移动性管理平面和任务管理平面八个部分组成。
清除发送阶段
WSN的协议(续)
路由协议 和传统的路由协议相比,无线传感器的路由协议有以下特点: 能量优先 基于局部拓扑信息 以数据为中心 应用相关
WSN的协议(续)
基于查询的路由协议。
路由协议分类
能量感知路由协议。
地理位置的路由协议。
可靠的路由协议。
关键技术
网络拓扑控制
01
网络协议
02
网络安全
无线传感器网络(WSN)综述
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2010/5/6
主要内容:
CONTENTS
WSN概述
历史以及发展现状
WSN的体系结构
01
WSN的特征
WSN的应用
WSN的协议
02
03
04
05
06
WSN概述
无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)系统是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等。
WSN的应用(续)
WSN的应用(续)
智能家居
家电和家具中嵌入传感器节点,通过无线网络与Internet连在一起。为人提供人性化的家居环境。 例:Avaak 提供一个只有1立方英寸大小的自治产品。这个微型的无线视频平台包含有一节电池、无线电、摄像相机、(彩色成像器加镜头)、控制器、天线和温度传感器。(如图 )
无线传感器网络多跳时间同步算法
文章编号: 1673 9965(2010)06 560 05无线传感器网络多跳时间同步算法*侯宏录1,杨朋伟2,谢矿生2,胡民效2(1.西安工业大学光电工程学院,西安710032;2.武警西安指挥学院教研部,西安710038)摘 要: 针对多跳网络中同步误差累积和同步开销大的问题,提出了一种最优拓扑结构的时间同步算法.通过构造最优拓扑结构和在网络节点之间传递时间同步报文来减小累积误差和时间同步开销.借鉴无线传感器网络时间同步延迟测量算法的打时间戳技术进行时间偏差估计来提高时间同步的精度.应用结果表明:在具有33个节点的传感器网络中,相比无线传感器网络时间同步协议算法,该算法的时间同步开销减小了2/3,引起累积误差的关键路径长度减小了1/2.关键词: 最优拓扑结构;时间同步;关键路径;无线传感器网络中图号: T P301.6 文献标志码: A传统的传感器网络时间同步算法有参考广播同步(Reference Bro adcast Sy nchr onization,RBS)算法[1]、无线传感器网络时间同步协议(T iming Sync Protocol for Sensor N etw orks,T PSN)算法[2]、FT SP[3](Flooding Tim e Synchronization Pro to col)算法、基于累计时延统计的传感器网络数据同步算法[4]以及基于连通支配集的时间同步算法[5].这些算法都采用提高单跳同步精度、采用最短路径同步以减少跳数,降低多跳误差累积,却没有充分利用周围节点的时钟信息以降低误差随跳数累积的速度.另外这些算法为了提高时间同步的精确度,节点之间信息交换的次数比较多,因此同步开销和节点功耗较大.基于连通支配集的时间同步算法通过在支配节点之间传递时间同步报文,非支配节点只接收时间同步报文,从而实现时间同步,由于只有支配节点发送时间同步报文,该算法大大减少了时间同步开销,但是,该算法仍然存在着较大的累积误差,在网络规模较大时这种情况更加明显.为更好的减小累积误差,受到基于连通支配集的时间同步算法的启发,考虑到通过构造最优拓扑结构的方法来减小时间同步过程中关键路径的长度,从而实现减小累积误差和减少时间同步开销.受到无线传感器网络时间同步延迟测量(Delay M easurement Time Synchronizatio n for Wireless Sensor Netw orks,DM TS)算法打时间戳技术的启发,以及研究时间同步报文在传感器网络中的传播规律,通过在MAC层进行标记时间戳及应用累计时延统计方法来进行时延估计,从而及时调整和更正错误的时间包信息,以减小累积误差,进而实现时间的精确同步.文中通过构造最优拓扑结构及时 估计的方法实现了全网节点的时间同步.设计了一种低同步开销及低累计误差的时间同步算法.1 传感器网络多跳时间同步算法算法的基本思想是通过构造拓扑结构和借鉴DM TS算法的打时间戳技术,在拓扑结构中传递时间同步报文以实现整个网络中节点的时间同步.1.1 相关概念定义定义1 (相邻节点)给定图中的两个节点,若第30卷第6期 西 安 工 业 大 学 学 报 V ol.30N o.6 2010年12月 Jo ur nal of X i an T echno lo gical U niver sity Dec.2010*收稿日期:2009 05 05基金资助:国防基础预研项目(B2220061084)作者简介:侯宏录(1960 ),男,西安工业大学教授,主要研究方向为光电检测技术、智能控制、复杂系统建模仿真及效能评估.E mail:hlhou@.存在一条边连接这两个节点,称它们为相邻节点.定义2 (节点的度数)一个节点在整个图中的邻居节点的个数定义为该节点的度数.定义3 (相邻节点集)给定图中的一个节点,它的所有邻居节点的集合定义为它的相邻节点集.定义4 (区域)给定图中的任意一个节点,它的相邻节点集和它本身的并集定义为区域.定义5 (一跳联系)对于任意两个节点来说,如果其中一个是另一个的邻居节点成立,则称它们构成一跳联系.定义6 (二跳联系)对于任意两个节点来说,如果它们不构成一跳联系,并且它们的邻居节点存在交集,则称这两个节点构成二跳联系.1.2 区域簇首节点集给定一网络拓扑结构,在进行算法之前,每个节点必需获得:相邻节点的有关信息;!相邻节点的个数信息;∀相邻节点的度数信息.这些信息可以通过各节点周期性地与自身的邻居节点交换信息获得.求区域簇首节点集的具体算法过程为开始,初始化拓扑结构.!求所有节点的度.∀求度最大的节点,定义为区域簇首节点,并记录下它的邻居节点集.#在余下的节点中继续求度最大的节点,判断此节点是否是前面区域簇首节点的邻居节点,如果是,确定它的邻居节点集(去掉它的区域簇首节点及所有区域簇首节点的邻居节点).否则的话,确定它的邻居节点集(去掉它的区域簇首节点的所有邻居节点).∃继续执行上一步,直到最后一个度最大节点记录的邻居节点个数为0为止.%算法结束.得到的区域簇首节点的集合称为区域簇首节点集.1.3 求支配节点集首先根据1.2可以得到网络拓扑结构的区域簇首节点集.从区域簇首节点集的第一个元素开始,每个元素可与它后面的所有元素建立一跳或二跳联系,根据区域簇首节点和区域簇首节点之间的联系建立新的拓扑结构.求支配节点集的具体算法过程为开始,初始化拓扑结构.!求拓扑结构的区域簇首节点,并将其存放在指定的数组中.∀从区域簇首节点集的第一个元素开始,寻找后面与它构成一跳联系的所有区域簇首节点,并将这些节点和这个区域簇首节点建立联系.#寻找这个区域簇首节点与它构成二跳联系的所有区域簇首节点,求这个节点和它的二跳关系节点的共同邻居节点中度最大的一个,用这个度最大节点把这个区域簇首节点和其二跳关系节点建立联系.∃执行完上面的步骤后,形成了一个网络拓扑结构,将这个拓扑结构中原来构成一跳联系的节点连接起来,进而形成了一个新的网络拓扑结构,称它为支配节点网络拓扑结构,这个支配节点网络拓扑结构中的节点定义为支配节点.%转向∀,重复,直到最后一个支配节点网络拓扑结构为链状为止.&算法结束,所有支配节点网络拓扑结构中的节点为支配节点,初始网络拓扑结构中的其他节点称为非支配节点.1.4 最优拓扑结构的构造定义M为拓扑层数,N为链状拓扑结构路由跳数.X为第倒数第二层支配节点网络拓扑结构中簇首节点的个数.根据1.3过程可求出网络拓扑结构的支配节点集及各级支配节点网络拓扑结构,接下来构造最优拓扑结构.具体过程为根据各级支配节点网络拓扑结构计算拓扑层数M和链状支配节点网络拓扑结构路由跳数N,进而计算关键路径长度,关键路径长度=(M-1)+(N/2+1).!判断M和N/2+1的关系,如果M>=N/ 2+1,转向∀;如果M<=N/2+1,转向#.∀让链状结构中的中间节点作为根节点,两边节点作为子节点,构造一层树状结构,然后前面支配节点拓扑结构构造一层拓扑结构,依此类推,可实现构造最优拓扑结构(在最优拓扑结构中去掉重复的节点),转向∃.#构造低一级的最优拓扑结构:首先,构造X 级的树状拓扑结构,在倒数第二层支配节点网络拓扑结构的簇首节点集中找度最大的那个簇首节点,联合其子节点构成一个树结构1,称为独立树结构.接着找度最大的簇首节点(除去属于树结构1的那些子节点),若存在则构造树结构2,若不存561第6期 侯宏录等:无线传感器网络多跳时间同步算法在,则根据已有的树结构给其添加子节点(子节点为(M -1)层拓扑结构的簇首节点),直到分配完所有的节点为止.根据(M -1)层拓扑结构的拓扑关系,继续给树结构添加叶子节点,树结构1和树结构2的公共交点可获得,任取一个作为根节点,构造X 级的树状拓扑结构.若独立树结构为三个,则依照上面的办法求三个树结构的公共交点作为根节点,可构造相应的树状拓扑结构.依次类推,最终可实现构造X 级的树状拓扑结构.其次,根据上面所求的X 级树状拓扑结构作为第一层拓扑结构,然后上一层支配节点拓扑结构构造第2层拓扑结构,依次类推,可以构造成(M -1)∋(N /2+1)级最优拓扑结构,转向∃.∃算法结束.1.5 时间同步的实现通过最优拓扑结构的根节点广播时间同步报文启动同步阶段,第一层拓扑结构中的节点收到这个报文后,估算时间延迟等参数并调整自己的逻辑时钟值,然后更新并转发这个同步报文,更新方法参考基于累计时延统计的传感器网络数据同步算法.第二层拓扑结构中的节点收到同步报文后,仅仅估计时间延迟等参数并调整自己的时钟值以达到与其簇首节点同步,依此类推,最终可实现所有节点与根节点的时间同步.2 算法性能分析2.1 时间同步开销和累积误差的比较同步开销用发送信令包和接收信令包的次数来衡量.设广播域内有1个时间基准节点,n 个接收节点,RBS 算法需要k 个时间记录以完成线性拟合,RBS 算法的同步开销为k(n +1)个发送信令包和k(n +1)个接收信令包.TPSN 算法的同步开销为2n 个发送信令包和2n 个接收信令包,而本算法的同步开销为m(m 为簇首节点的个数)个发送信令包和n -1个接收信令包.若采用最小连通支配子集算法,同步开销为L (L 为最小连通支配节子集中节点的个数)个发送信令包和n -1个接收信令包.关键路径的长度决定了累积误差的大小,可以很容易求得各种算法的关键路径长度,因此用关键路径长度来衡量累积误差.2.2 算法分析在大规模无线传感器网络中,时间同步技术变得尤为重要,数据融合、广播认证、节点定位、时分多路复用、节点状态切换等均依赖于全网节点的时间同步.缺乏有效的时间同步机制,无线传感器网络难以为用户提供有效服务.传感器网络中每个节点采用晶体振荡器来维持本地时钟,由于晶体振荡器的频率存在偏差,以及外界环境(如温度、压力的变化和电磁波的干扰)的影响,在运行一段时间后,传感器网络往往会产生时间漂移和时间偏移.当传感器网络中网络节点数目增加时,时间漂移和时间偏移会急剧增大,使得实现时间同步变得很困难.为解决这一问题,通过构造最优拓扑结构以及研究时间同步报文在网络中的传播规律,文中算法实现了全网节点的时间同步.实验验证:当网络规模增大时,文中算法的时间同步开销相比较于T PSN 算法的时间同步开销急剧减小,关键路径长度相比较于TPSN 算法的关键路径长度也急剧减小,在给定传感器网络中,力求寻找时间同步报文传播的最佳路径,因此取得了明显的效果.3 应用举例3.1 应用举例文中利用一个传感器网络环境的实例来说明算法实现的给定初始网络拓扑结构,如图1所示.图1 拓扑结构图Fig.1 T he to po log y ma p在图1中有33个网络节点,每个网络节点代表一个具有数据采集、数据处理及数据传输功能的智能传感器网络节点,这样的节点可以分为三类:终端节点、路由器节点以及协调器节点,它们分别实现不同的功能.在图1中,相邻节点之间通过实线连接,表示可以进行时间信息交换,没有实线连562西 安 工 业 大 学 学 报 第30卷接的节点不能进行时间信息交换.由于在实际应用中节点的部署是任意的,因此本文给出的传感器网络拓扑结构具有任意性,仅作示例.3.2 求各级支配节点根据1.3中的方法可以得到给定网络拓扑结构的各级支配节点.通过计算第一层支配节点为3,4,7,8,11,12,14,15,19,20,21,25,27;第二层支配节点为7,8,11,20.各层支配节点根据1.3中的方法可以形成各自的支配节点网络拓扑结构.3.3 构造最优拓扑结构实现时间同步根据1.4中的方法可以构造最优拓扑结构,如图2所示.根据1.5中的方法可实现全网节点的时间同步,在图2中,首先由根节点11广播时间同步报文启动同步阶段,第一层拓扑结构中的节点7,8,20收到这个同步报文后,估算时间延迟等参数并调整自己的逻辑时钟值,然后修改并转发同步报文.依此类推,支配节点通过接收其父节点的时间同步报文实现时间同步,并转发时间同步报文;非支配节点通过接收其簇首节点的时间同步报文进行时间同步,最终所有节点都同步到根节点11.图2 最优拓扑结构F ig.2 Optimal topolog y3.4 算法性能比较在表1中,结合实例,列举了RBS 算法、T PSN 算法及本算法实现全网节点时间同步的关键路径长度、发送信令包数及接收信令包数.表1 文中算法与RBS 算法、T P SN 算法性能比较T ab.1 T he perfo rmance co mpar ison of the art iclealg or ithm and RBS,T PSN alg or ithm参数R BS 算法T PSN 算法文中算法关键路径长度/跳884发送信令包数/个32k 6212 表1中k 为RBS 算法完成数据线性拟合的时间记录个数,关键路径长度用网络路由跳数来衡量.从表1中看出:相比RBS 算法及TPSN 算法,文中算法实现全网节点时间同步的关键路径长度、发送信令包数及接收信令包数都明显减小.4 结论由于时间漂移、温度以及压力等因素的影响,传感器网络中节点的本地时间和全局时间之间存在时间偏差,随着时间的推移,这种时间偏差会逐渐增大.为了减小时间偏差,文中采用构造最优拓扑结构,以及在M AC 层进行标记时间戳的方法实现了全网络节点的时间同步.应用结果表明该算法明显减小了时间同步偏差,主要表现在:1)最大限度减少了时间同步信息包在传递过程中的冗余信息,只选择关键的、必须的路径进行传递信息,从而降低了能耗;2)在同步信息包的传递过程中,考虑时延估计,以便及时调整和更正错误的时间同步信息包,从而提高了同步算法精度;3)相比RBS 算法和TPSN 算法,其时间同步开销和时间累积误差都急剧减小.尽管如此,时间同步技术还需要继续改进,在下一步的研究中,将开展对钟频率偏差补偿及多次时间信息数据参数估计的研究.参考文献:[1] Elso n J,G iro d L ,Estrin D.Fine g rained N etw orkT ime Sy nchro nizat ion U sing Reference Br oadcasts [C]//Pr oceeding s o f the 5th Sy nposlum o n O per atio n Sy stems Design and Implementatio n(OSDl2002),Boston,M A,2002:147.[2] Ganeriwal S,Kumar R,Sriv ast av a M.T iming Sy ncP roto col for Sensor Netw o rks [C]//Pr oceeding of 1st Inter national Conference o n Embedded N et wo rked Sensor Sy stems,L os Ang eles,2003:138.[3] M ar oti M ,K usy B,Simo n G,et al.T he F lo odingT ime Sy nchro nization Pro toco l[C]//P roceedings of the 2nd ACM Conference on Embedded N et wo rked Senso r Sy stems (SenSy s ),Baltimo re,M ar iland,2004:39.[4] 赵大胜,杨宗凯,王玉明,等.基于累计时延统计的传感器网络数据同步算法[J].华中科技大学学报:自然2005,33(7):26.563第6期 侯宏录等:无线传感器网络多跳时间同步算法ZH A O Da sheng,Y A NG Zo ng kai,WA N G Yu ming, et a l.Accumulative based Delay Stat istics for DataSynchronizatio n A lg or ithm W ir eless Senso r N etwo rk[J].J Huazho ng U niv of Sci&T ech:Natur e ScienceEditio n,2005,33(7):26.(in Chinese)[5] 彭伟,卢锡城.一种新的分布式最小连通支配集近似算法[J].计算机学报,2001,24(13):255.PENG Wei,L U Xi cheng.A N ov el Distr ibuted A p pro ximat ion Algo rithm for M inimum Connected Do m inating Set[J].Chinese Jo ur nal of Computer s,2001, 24(13):255.(in Chinese)Multi hop Time Synchronization Algorithm forWireless Sensor NetworkH OU H ong lu1,YA N G P eng w ei2,X I E K uang sheng2,H U M in x iao2(1.Scho ol of O pto electro nic Eng ineer ing,Xi an T echnolog ical U niv ersity,X i an710032,China;2.Depar tment o f T eaching and R esear ch,Xi an Command Co llege of CA PF,Xi an710038,China)Abstract: T o so lve the pr oblem s of error acum ulation and overhead of tim e synchronizatio n,a new tim e synchro nization algor ithm w as pr opo sed based o n o ptimal topolog y.It can reduce the a cumulativ e erro rs and o ver head of time sy nchr onization thro ug h building the optimal topo logy and conveying the tim e synchro nization packet among those netw or k no des.The time synchronizatio n accuracy can be improved thro ug h estimating the time error,fro m the timestamp techno logy of DMT S algor ithm.The result show s that the sy nchronization o ver head can be reduced by2/3,and that the critical path length w hich causes the a cumulative err ors can be reduced by1/2.Key words: optim al topolog y;time synchronization;critical path;w ireless senso r netw o rk(责任编辑、校对 张立新)(上接第559页)Oxidation Kinetics of TP304and TP347Steels underthe High temperature Water vapour ConditionWA N G Zheng p in1,FEN G H ong f ei1,T AN G L i y ing2,J I N Yao hua1,YA O Yu hong1(1.School of M ater ials and Chemical Eng ineer ing,Xi an T echnolog y U niv ersity,Xi an710032,China;2.Xi an T her mal P ow er Research Institut e Co.,L td,X i an710032,China)Abstract: Ox idatio n kinetics of the TP347H and the TP304H steels under high temperature w ater vapour co ndition is studied by disco ntinuous w eighing.T he results indicate:the ox idatio n kinetics of the TP347H and the T P304H steels at560(,590(,620(and650(follow s parabolic equatio n( m= kt z);the oxidation resistance of T P347H is higher than that of TP304H;ox idation of the TP347H and the T P304H steel of increases as the temperature r ises;the ox idatio n speed of the TP347H and the TP304H steel increnses w ithin fro m590(to620(.Key words: T P347H steel;T P304H steel;high temperature w ater vapo ur;ox idation kinetics(责任编辑、校对 张立新) 564 西 安 工 业 大 学 学 报 第30卷。
基于差值扩展的无线传感器网络无损认证水印算法
d i1 .9 9 ji n 1 0 —6 5 2 1 . 10 1 o:0 3 6 /.s .0 13 9 .0 0 1 . 8 s
Lo se s a t e t a i n wa e ma k n l o i m a e n s l s u h n i to t r r i g a g rt c h b sd o
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d fe e c x a so n wie e s s n o e wo k i r n e e p n i n i r l s e s rn t r f
第2 7卷 第 1 期 1
21 0 0年 1 1月
计 算 机 应 用 研 究
Ap l a in Re e r h o o u e s p i t. 7 No 1 12 . 1
NO V. 201 0
基 于 差 值 扩 展 的 无 线 传 感 器 网 络 无损 认 证 水 印 算 法 术
ZENG e fi W n—e .W U n pe Ya — ng
( et fI om t nE gnei S ay n nvrt, h oagHua 2 0 1 hn ) Dp.o fr ai n i r g, h oag U i sy S ay n n n4 2 0 ,C ia n o e n ei Ab ta t ome th e n f h r ia aai rls e srn t r ( S sr c :T e ed ma do eo gn ld t wi essno ewok W N)d t uh nii nsmesn iv aa t t i n e aaa te t t i o e s ied t cy t
无线传感器网络中的区域覆盖优化算法
无线传感器网络中的区域覆盖优化算法随着无线传感器技术的发展,越来越多的无线传感器网络(WSN)被应用于工业自动化、环境监测、智能交通等领域。
在这些应用中,区域覆盖是WSN中最基本的问题之一。
由于无线传感器节点的电池寿命有限,因此如何合理地部署各个节点,以尽可能地延长网络的寿命,是WSN研究中的重要问题之一。
在过去的几十年中,大量的研究文献已经针对WSN中的区域覆盖问题提出了不同的算法。
其中,最核心的问题在于如何实现区域覆盖的最优化。
一、覆盖率的定义覆盖率是指在WSN中节点的监测范围与网络监测区域的比值。
在实际应用中,Wi-Fi热点、摄像头、无线电塔等节点需要实现对网络监测区域的全覆盖,以便实现网络的最优运行。
在WSN中,节点的监测范围是通过其感知能力决定的。
当节点的感知范围内出现了传感器目标时,这个节点就达到了覆盖状态。
在实际应用中,节点的覆盖状态往往是以监测目标的覆盖率来衡量的。
二、覆盖率的评估方式在WSN中,节点覆盖率的评估通常采用两种方式:信号衰减法和概率模型法。
信号衰减法是指通过信号传输范围与距离的关系来计算节点的覆盖率。
该方法主要根据节点的雷达感应能力来进行计算。
概率模型法则是通过考虑传感器节点的随机部署方式来计算节点的覆盖率。
这种方法更适用于复杂环境下的应用,该方法可以通过节点覆盖概率的计算,得出节点的覆盖率。
三、覆盖优化算法为了实现无线传感器节点的最优化部署,研究人员提出了多种区域覆盖优化算法。
其中最常见的算法包括贪心算法、遗传算法、粒子群算法等。
(一)贪心算法贪心算法是目前最为流行的节点最优化部署方法。
这种算法的优点在于处理速度快、复杂度低。
贪心算法的核心思想是将固定大小的感知半径转化为感知角度,通过仅考虑覆盖范围中的一个角度来实现节点的最优化部署。
贪心算法最大的优势在于使节点数量减少到以前的一半,同时还能够保持覆盖率不降低。
(二)遗传算法遗传算法是一种首先在计算机科学和人工智能领域中应用的算法,它可以通过进化过程生成最优解。
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第31卷第11期 2010年11月 通信学报
Journal on Comlnunications 、,o1.31 No.11
November 2010
适用于无线传感器网络的广播认证算法 姚宣霞,郑雪峰,周贤伟 (北京科技大学信息工程学院,北京100083)
摘要:为了在无线传感器网络中对广播信息进行有效地认证,使用广播者与各预定接收者的共享密钥计算的广 播消息鉴别码,基于Nyberg快速单向累加器的单向性、半交换性和吸收性,构造了一种适用于无线传感器网络 的广播认证算法,并从安全性、抗俘获能力和开销等方面对算法进行了详细的分析,分析表明该算法能够在小范 围内实现对随机广播信息的即时认证,可满足无线传感器网络对广播认证的基本要求。 关键词:无线传感器网络;广播认证;单向累加器;半交换性;吸收性 中图分类号:TN918.1 文献标识码:A 文章编号:1000・436X(2010)11-0049—07
Broadcast authentication algorithm for wireless sensor networks YAO Xuan—xia,ZHENG Xue-feng,ZHOU Xian—wei (School of Information Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China)
Abstraet:In order to authenticate the broadcast data in wireless sensor networks e 1ciently,a broadcast authentication algorithm based on the properties of one-way,quasi—commutative and absorbency in Nyberg’S fasting one—way accumu— lator was put forward.The MACs computed by hashing the broadcast data witl1 the shared key between the broadcaster and each scheduled receiver were used to be the accumulmive items in this algorithm.The detailed analyses in the aspects of the security,anti—captured and costs show that the proposed broadcast authentication algorithm can authenticate the random broadcast data immediately in small area and meet the essential requirements for broadcast authentication in wireless sensor networks. Key words:wireless sensor networks;broadcast authentication;one--way accumulator;quasi--commutative;absorbency
1 引言 在无线传感器网络中,广播不但是基站向网络 中发布查询与配置命令和管理信息的主要通信方 式,也是传感器节点和其邻居之间的主要通信方 式。而无线传感器网络由于存在一些固有的安全弱 点,如果不对其广播信息实施安全机制,攻击者很 容易冒充基站或合法的传感器节点对网络进行攻 击。广播认证是保证广播信息的完整性和广播源的 真实性的重要手段,是很多安全应用的前提,对保 证无线传感器网络的安全具有重要意义。 由于广播信息的接收者往往是互不信任的,因 此广播认证要求一种非对称的机制。一般情况下, 广播认证可基于公钥体制采用数字签名来实现。但 在无线传感器网络中,由于节点的资源非常有限, 不适于采用基于公钥体制的广播认证方法。虽然也 有一些学者在尝试使用公钥体制对无线传感器网 络中的广播信息进行认证【1 J,但开销仍然是一个不 容忽视的问题。 目前,关于无线传感器网络广播认证的研究主
收稿日期:2010—07—16;修回日期:2010—10—08 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60773074) Foundation Item:The National Natural Science Foundation of China(60773074) 通信学报 第3l卷 要集中在使用对称密码体制构建非对称的认证环 境,可以概括为6种类型,即:基于一次签名的广 播认证 、基于ltTESLA的广播认证[31、基于Merkle 签名树的广播认证【4】、基于密钥环的广播认证[5]、 基于密钥链的广播认证【6】和结合部署知识的广播认 证口】等。这些广播认证算法以降低开销为目的,所 采用的技术无外乎是单向散列链、密钥环、密钥链 和Merkle签名树,往往不能很好地满足无线传感器 网络对广播认证的要求。本文利用Nyberg的快速 单向累加器构造广播认证算法【8],可以以较低的开 销实现对随机广播信息进行安全、实时地认证,基 本上满足了无线传感器网络对广播认证的要求。 2 Nyberg快速单向累加器 2.1单向累加器 单向累加器的概念最早由Benaloh和Mare提 出 】,用于验证某个值是否在一个指定的集合中。 形式化的单向累加器可用一个四元组表示,记为 Accumulator(Gen,z(】,),w(),),V(y,w)),其中Gen、 Z( 、 (),)和v(y,w)均为多项式算法。Gen是累加 器密钥或安全关键字生成算法,可根据安全参数, 用通用的随机数产生函数Random(X)来实现。Z( 是累加值计算算法,用于对集合y_{y ”,yⅣ)中的 元素进行累加计算以获得累加值A。 y)是证人信 息抽取算法,用于为参于累加运算的元素计算证人 信息,累加项Yf的证人信息为wi=W(yf)=Z(Y-{y1))。 y()‘w)是验证算法,通过计算并判断v(y Wf);A是否 成立来验证Y 是否为累加值A的一个累加项【l州(即 验证Y 是否是累加项集合y中的一个元素)。 本质上,单向累加器是一个具有半交换性的单 向散列函数【9j。该函数对一个输入集合进行运算后 仍保持单向性,并且在累加密钥不变的条件下,进 行多次散列运算得到的结果不会因计算顺序的不 同而发生变化。假定日是一个具有半交换性的单向 散列函数,给定累加器密钥k,对于累加集合】,中 的任意2个累加元素Y 、 f,有: 日 屯 f) ,)=H(H(k,yj),yi) (1) 目前,一般采用RSA或椭圆曲线密码(ECC)等公 钥算法构建单向累加器,计算和存储开销都比较大。 2.2 Nyberg快速单向累加器 Nyberg快速单向累加器是一个非陷门单向累 加器。与一般的单向累加器不同,它基于通用的散 列函数构造,所有的操作都是简单的位操作,执行 效率很高,可以实现快速的累积散列运算。其构造 方法为:用N=2 表示累加项个数的最大值,其中d 为正整数。用 表示一个可将任意长度比特串映射 成长度为 的比特串的单向散列函数。假定累加器 密钥 的长度为r,要求 、,.和d满足:s=rd。用 规,…,‰表示累加项 ≤^D,为每个累加项 计算 其散列值:yi=H(xi)(i=l,…,m,Yf是长度为 的比特 串)。然后将Y 分成,.块长度为d的子比特串,即: Yi=(Yi,1,…,),‘,),Y 是Yf的第 个长度为d的比特串。 如果Yid=i=O,用“1”替换), ,否则用“0”替换Y‘『, 这样,就可以把长度为S的Y 映射成长度为,.的比 特串bf,即:bi=ar(yf)=( ”,易f,r),bf。,表示比特串 bf的第.7比特。在散列函数日的随机性可保证的情 况下,bf.f等于0的概率为2 。 Nyberg快速单向累加器将 和所有由累加项 生成的rbit二进制数bf按比特进行逻辑“与”操作 的结果作为累加值。若用I- ̄Yb(Ka,y)表示其累加值
计算算法Z( ,则有: Z(y)= Yb(Ka,),)=Kaoar(H(x)) (2) 其中,“o”表示按比特进行逻辑“与”操作。对 于满足安全参数的 和任意Yf,y,,有: HNyb(HNyb(Ka,y1),yj)=KaQar(H(xi))Qar(H(xj)) (3)
( (Ka,yj),yf)= 。 r( ))on,( f)) (4) 由于逻辑“与”运算满足交换律,因此,有式 (5)成立,即: yb( ),)满足半交换性。 日Nyb( (Ko,yf),yj)=llNYb(1-lNYb(Ka,yj),yf) (5) 另外,由于 y ( ,y)是基于单向散列函数构 造的,因此 ( y)也具有单向性。这样,对累 加项集合 { ・・,Xml中的所有元素用Nyberg快速 单向累加器进行累加的结果可用式(6)表示。
A=(以 一,ar)=HNyb( y)= o 17ar(Y ) i=l
= oH ( ( )) (6) i=1 其中,a 是累加值A的第f比特二进制数。为了验
证 是否为A的一个累加项,需要计算xi的散列值: yi=H(xi),并按照映射规则嘶,将Yi映射成rbit二进 制数bi=(b …,bi,r)。如果对所有的卢l,…,r,只要 bo=0,就有口产:o成立,则说明Xi是A的一个累加 项,否则,舶不是A的累加项。 此外,由于逻辑“与”操作满足吸收律,即: xox- 因此有式(7)成立。