面向移动群智感知的数据传输与激励机制的研究

发布时间：2020-07-30 14:56

【摘要】：智能手机对当今人类生活的改变已经成为众所周知的事实,智能手机的功能也不仅仅局限于通讯,他们的功能变得越来越强大,特别是智能手机上的多种传感器,例如重力传感器、加速度传感器、磁力仪、GPS,甚至是话筒和摄像头都已经成为普通用户感知能力的重要来源。当有普通用户手持智能设备,利用移动网络作为通信媒介,执行特定的感知任务时,这便组成了一个移动群智感知网络。移动群智感知具有任务驱动性、移动性、可扩展性、部署简单和感知信息时空相关性等优点,这使得移动群智感知网络作为一个新型的感知数据收集和计算方式,广泛应用于环境监测、交通监管、个人医疗保健、智能城市和智能制造等多个现实场景中。在移动群智感知中涉及到不同于传统物联网的几个关键问题:1、感知任务对智能设备所有者的招募和激励机制;2、感知数据在通信网络中的传输机制;3、智能设备所有者的隐私保护机制等。针对上述移动群智感知网络中面临的主要问题,本文针对移动群智感知中的感知数据收集,感知任务处理和参与者隐私这三方面展开研究,基于相关的经济学理论提出了改进算法和模型,并进行了模拟仿真,本文的创新点主要包括以下三个方面:(1)提出了基于能量收割作为奖励的感知任务处理激励机制;由于移动群智感知中的感知设备所有者是自私的,他们的自私来源于移动设备的能量、数据流量和处理能力都有限的特点。为了解决上述问题,我们将移动边缘计算中的计算任务分流技术(compuation offloading)引入移动群智感知中,给感知任务的执行提供了两种解决方案:本地执行和上传至云端执行,从而缓解了移动设备的计算压力。不同于传统框架利用金钱或道德作为奖励方式,本工作结合了最新的能量收割技术(energy harvesting),将能量作为对执行感知任务设备的奖励,这相当于对移动设备消耗的能量进行了直接地补偿和激励。利用斯塔克博弈对感知任务的发布者和移动设备(感知任务的参与者)进行建模,任务发布者和参与者天然的形成了一个领导者和跟随者的市场环境。任务发布者希望能够在预算一定的前提下,通过招募参与者获得更高质量的感知数据和结果,同时能够使参与者通过提供感知数据赢得奖励从而获得更多的收益。通过理论分析和模拟仿真证明,由于能量收割技术和计算资源上传技术的加入,本工作提出的方法有效的提高了移动群智感知的生命周期和感知结果的质量。(2)提出了基于感知覆盖范围的能量与数据协同传输机制;在移动群智感知框架中,感知结果的精确与否取决于是否有足够的参与者对感知任务的目标感知区域进行有效覆盖。有效覆盖是指在一定目标感知区域内有足够数量的参与者对该区域进行感知,并将感知数据上传。然而,由于移动设备的电量有限,或是上传数据的目的地过远等原因,使得在目标感知区域内的潜在参与者无法全部成为真正的感知任务参与者,参与者数量不足这个事实使得感知结果的精确程度无法有效提高。为了激励更多的潜在参与者成为参与者,本文首先采用了移动汇聚节点进行能量收割并将能量带到目标区域组成感知簇进行收集数据,第二采用了感知簇内节点能量协作和感知簇外能量收割两种机制协助潜在参与者对感知数据进行上传,在此基础上提出了数据和能量协同传输策略,很大程度的帮助了距离汇聚节点较远的潜在参与者上传感知数据,增加了参与者数量,最后扩大了有效感知覆盖范围。通过模拟仿真,本文提出的数据和能量协同传输策略可以同时提高感知覆盖范围和感知结果质量。(3)提出了基于用户隐私保障的奖励分配机制。在移动群智感知中,普通用户作为参与者提供感知数据。但是他们的移动设备上保存着很多个人信息,例如通话信息、银行转账信息、地理位置信息等。隐私信息的潜在风险给参与者的利益带来了损害。这些隐私信息导致移动群智感知场景中面临着多重安全上的挑战,其中包括:不可信的任务发起者,不可信的任务参与者和不可信的奖励分配机制。一个不可信的任务发起者会发起一个虚假任务以窃取参与者的隐私信息,一个不可信的任务参与者会提供虚假感知数据以获得奖励,一个不可信的奖励分配机制可以随着参与者地理位置变化而导致奖励分配失效。同时移动群智感知场景普遍是集中式的和任务驱动的,这给框架的设计、部署和参与者之间的通信造成了较大的开销。为了解决上述问题,我们提出了基于区块链技术的移动群智感知框架,利用区块链技术的去中心化和安全特性为移动群智感知增加新的特性。同时我们将参与者细化成两种类型,并为不同参与者提出了不同的奖励机制,设计了三段式的斯塔克博弈模型,分别提高了参与者的效用和系统的效用。模拟仿真工作分为两个部分,首先对基于区块链的移动群智感知框架性能进行分析;然后对三段式斯塔克博弈算法性能进行分析。仿真验证了该框架和算法均有较好的性能,同时解决了移动群智感知中的安全风险。综上所述,本文主要对移动群智感知中的数据传输,任务处理和隐私保障问题展开了相关研究,在传统的移动群智感知集中式解决方案的基础上,提出了新的分布式框架和解决方案。通过对感知任务的时间开销与能量开销进行分析,提出了不同感知任务处理的方法。本文的研究工作根据移动群智感知的特点,结合了时下先进的能量收割、计算资源上传和区块链等多种技术,提高了移动群智感知的性能。此外,通过不同的任务处理机制和奖励分配机制,给予了感知参与者多种参与方式的选择。对移动群智感知在现实应用场景中提供了一定的参考意义。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN919.1;TP212.9
【图文】：

架构图,架构,基本概念

图 1.5.1 文章架构1.6 小结首先本章主要分析了移动群智感知的基本概念，其面临的主要研究挑战，其次简要概述了本文的主要研究内容和贡献，最后总结了全文的结构，为下文做了铺垫。

框架图,框架,能量,无线射频

移动设备可以利用无线射频信号中获取能量。最新研究表明，无线能量收割可以在三至五米的范围内通过无线射频信号对传感器设备进行充电，同时通过电视塔的广播信号，在几英里外也可以收集到几百微瓦的能量。这些研究成果对本文提出的以能量做为奖励的移动群智感知机制提供了保障。由于移动群智感知在移动通信网络中实现和部署，故利用有能量收割能力的移动设备给移动群智感知带来了更多的优势，例如提高了自维持性（self-sustainability）、扩大了感知覆盖范围和提升了感知质量。能量收割技术在无线传感器网络[64][65][66][67][68]中有相关研究。Wang[69]等人通过分析传感器设备的电池电量，研究了基于信道的能量分配机制。文献[70]中研究了绿色移动边缘计算，部署具有能量收割功能的设备从而实现节能计算上传策略。文献[71][72]均在比较底层的通信网络中对能量收割的机制进行了详细的研究。本工作中，我们提出了将能量作为奖励应用于移动群智感知中，提高了移动群智感知的生存周期。

博弈过程,参与者,发布者,最小化

图 3.3.1 斯塔克博弈过程一阶段--SRG任务发布者作为领导首先开始制定并向跟随者为分配给参与者的奖励之和，我们将其定义号，当时，为真，意味着当参与。在上式中表示云端执行参与者获得的奖奖励。同时奖励满足，其中为常量目标是最小化开销，故我们有优化问题

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