基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點識別技術(shù)研究.pdf

1、復(fù)雜性科學的快速發(fā)展使得作為其中重要研究分支的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論也逐漸成為研究熱點。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論是抽象出來的一種研究工具，它已經(jīng)被廣泛運用在了許多學科，如生物、化學、材料以及其他應(yīng)用領(lǐng)域，同時其研究成果又反過來被用于各個領(lǐng)域的研究?，F(xiàn)實世界中諸如交通網(wǎng)、社交網(wǎng)、電力網(wǎng)等等無一不是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究中，網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點識別方法是很重要的一部分，對于維護網(wǎng)絡(luò)安全具有重要意義?？梢酝ㄟ^對網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點實施單獨的保護措施以增強網(wǎng)絡(luò)的抗毀性，也可

2、以通過蓄意攻擊網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點使全網(wǎng)遭到破壞。因此，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點的識別技術(shù)研究對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展具有重要理論推動作用，同時在現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)中也具有重要應(yīng)用價值。
　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展中的重要部分。作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一種實體，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，不僅具有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)如節(jié)點數(shù)目龐大、網(wǎng)絡(luò)具有動態(tài)性、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特征，更有其自身的獨特特點，如所處環(huán)境惡劣且能量有限容易造成節(jié)點失效、節(jié)點無法更換電源等。因此，布點之前確定好關(guān)鍵節(jié)點

3、，從而對這些節(jié)點實施單獨保護措施或單獨撒點或增加額外電源等，有利于提升網(wǎng)絡(luò)運行效率、增強抗毀性，從而延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。由此可見，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點識別技術(shù)研究對實際應(yīng)用具重要價值。
　　本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點識別展開研究，針對現(xiàn)有方法在量化節(jié)點重要程度上的不足，首先提出了度指數(shù)和介指數(shù)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要性的評估，然后通過引入層次分析法并結(jié)合傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點，在節(jié)點權(quán)重的量化、評估指標的選取以及指標權(quán)重的

4、分配等方面進行優(yōu)化，形成了本文所提出的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點識別算法—DB-AHP算法。通過經(jīng)典的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型進行實驗仿真表明，本文所提出的DB-AHP算法與現(xiàn)有方法的度、介數(shù)或單一運用任意一種方法相比在網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點的識別上綜合性更強，更為合理。本文的主要工作包括以下內(nèi)容:
　　第一，對目前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中已有的挖掘網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點的方法作了詳細分析研究。針對社會網(wǎng)絡(luò)分析法中已有識別方法忽略了網(wǎng)絡(luò)的整體特性、不能量化節(jié)點在全網(wǎng)中的重要程度權(quán)

5、重值、無法量化節(jié)點相比另一節(jié)點的重要性程度值的不足，提出了兩個優(yōu)化了度和介數(shù)的節(jié)點重要性評估指標:度指數(shù)和介數(shù)指數(shù)。
　　第二，基于度指數(shù)(Degree Exponent)和介數(shù)指數(shù)(Betweenness Exponent)，結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點，本文將決策論中的層次分析法引入到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，提出了一種針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點的關(guān)鍵節(jié)點識別算法——DB-AHP，該算法充分利用層次分析法進行決策時的定性判斷和定量分析的優(yōu)勢來分配關(guān)

6、鍵節(jié)點識別時各項指標的權(quán)重，使得最終結(jié)果更加科學和合理。DB-AHP算法所得的節(jié)點重要性排序結(jié)果量化了節(jié)點占整個網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，量化了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點相比另一節(jié)點的重要性權(quán)重。同時，算法考慮了多個評估指標作為影響節(jié)點重要性的因素，避免了單一方法的片面性和評價不準確性，又將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流量作為一項重要指標考慮在內(nèi)，方法更具針對性。
　　第三，實驗時同時選擇復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型中的典型模型——隨機網(wǎng)絡(luò)模型和小世界網(wǎng)絡(luò)模型。選擇這兩個

7、具有代表性的模型表明針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)本文所提DB-AHP算法具有普適性。
　　通過實驗發(fā)現(xiàn)，在隨機網(wǎng)絡(luò)模型中，度指標評價出的結(jié)果不合理值有20個，介數(shù)評估出的結(jié)果不合理值有26個，各節(jié)點的流量評估結(jié)果的不合理值有4個，而DB-AHP得出的結(jié)果的不合理值只有1個;小世界網(wǎng)絡(luò)模型中，度指標評價出的結(jié)果不合理值有27個，介數(shù)評估出的結(jié)果不合理值有27個，各節(jié)點的流量評估結(jié)果的不合理值有31個，DB-AHP方法得出的結(jié)果的不合理值為20

8、個。不管是哪一種模型，DB-AHP算法所得的不合理值都是最小的。而在小世界網(wǎng)絡(luò)模型中的不合理值比隨機網(wǎng)絡(luò)模型中的不合理值大，是因為度、介數(shù)、流量評估的不合理值比較大造成的。
　　實驗結(jié)果表明本文提出的DB-AHP算法將網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點對本節(jié)點的影響考慮在內(nèi)，考慮了網(wǎng)絡(luò)的整體性，量化節(jié)點相比另一節(jié)點的重要程度以及各節(jié)點在整個網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。對于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點識別，相比運用單一方法和雖然運用多種方法，但未引入度指數(shù)和介數(shù)指數(shù)