面向低功耗物联网的高效传输及安全认证关键技术研究

发布时间：2020-04-13 00:10

【摘要】：无线传感器网络为物联网提供了对物理世界的感知接口,为物联网的高效运行提供了数据支撑。本论文考虑一类部署在潮间带的无线传感器网络,由于其特殊的部署环境,系统具有网络连接动态性强、数据传输延迟大、节点能耗高等问题。对此,本论文研究了基于终端的低功耗配置问题,并通过设计低功耗、低延迟的路由算法提高收数效率。·为了最大化延长系统的寿命,传感器节点通常使用低占空比的工作模式,即节点仅周期性的工作很短一段时间,而大部分时间处于休眠状态。目前,大部分的能耗优化工作都主要关注如何降低节点工作期间的能耗,并认为休眠状态的功耗可以忽略不计。本文通过对低占空比系统能耗的分析发现,针对休眠状态功耗的优化对整体系统能耗优化有着至关重要的作用,同时休眠状态时不合理的GPIO(General Purpose Input Output)引脚配置会带来巨大的能耗。基于此,本文提出了 OPCIO,利用遗传算法,自动化实现终端节点休眠状态GPIO引脚的优化配置。通过对实际传感器节点的能耗优化结果表明,OPCIO从硬件角度提供了节点能耗优化的方案。·路由协议通常需要依赖准确实时的链路质量估计,以确保数据在动态网络中的可靠传输。通过对实际潮间带无线传感器网络的观察,发现频繁的链路质量估计带来了能量与带宽的浪费。本文就这一问题,分析调研了潮间带系统中的链路质量变化情况,研究了通过稀疏采样实现链路质量的准确估计的可行性。据此,本文提出一个基于压缩感知技术的链路质量估计协议,并结合路由选择,提出低功耗路由协议——LESS。LESS同时利用了网络部署环境在时间域和空间域的特点,设计了 3种采样策略以适应不同类型的动态网络,同时提高链路质量重构精度。通过对实际系统数据和大规模网络仿真的验证,LESS能在保证链路质量估计的精度上,有效降低50%的能量和带宽消耗。·基于潮间带环境的无线传感器网络由于其特殊的部署环境,导致系统延迟要远高于普通物联网。通过对网络延迟的分析和建模,发现结合节点状态估计的路由算法能够实现系统延迟的优化。基于此,本文首先提出了一个基于隐马尔科夫模型的轻量级节点当前状态估计算法;并进一步提出了基于机器学习的节点未来状态估计方法。结合以上两种估计方法,本文分别提出了低延迟路由算法SADO和PIDO。大规模仿真系统证明,SADO和PIDO分别能为不同低延迟需求的潮间带网络提供可靠的低延迟选路策略。另外,考虑到短距离物联网智能终端设备交互场景(Device to Device,D2D)的普及,本文还探索了智能终端设备的安全认证问题。·在D2D通信问题中,如何在双方设备没有协商秘钥的前提下,实现可靠设备认证是一个亟待解决的安全问题。本论文就这一问题,提出了终端设备安全认证机制——NAuth,以保证通信过程中设备的合法性和一致性。NAuth利用“扬声器-麦克风”系统非线性特性提取设备特征,设计了设备认证机制;同时利用多麦克风系统的TDOA(Time Difference of Arrival)设计了基于位置的验证模型。通过实际系统测试,NAuth能够提供快速的设备安全认证服务,并能防止近距离攻击者的重放攻击和中间人攻击。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP212.9;TN929.5

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