基于随机模型检测的无线传感器网络可生存性评估

发布时间：2017-08-19 04:22

  本文关键词：基于随机模型检测的无线传感器网络可生存性评估

  更多相关文章： 可生存性 无线传感器网络 连续时间马尔科夫链 随机模型检测

【摘要】：无线传感器网络是由部署在监控区域内的大量具有自治和无线通信协作能力的传感器节点组成的一个多跳自组织网络。在大多数情况下网络不可能检测和阻止所有的入侵,因此必须保证在发生入侵的情况下关键设施不间断的提供服务。可生存性正式为此而诞生的关键服务保障技术。为了明确网络系统在遭遇故障和攻击后究竟是否具有继续提供关键服务的能力,需要对可生存性进行评估,以便于对可生存网络的设计与部署提供指导。随机模型检测技术是一种对有限状态系统进行验证的技术,通过建立相应的状态系统模型来描述待验证系统,使用逻辑公式形式化规约待验证的性质,然后调用验证算法自动化完成性质的分析。随机模型检测高度自动化的特点在分析系统可靠性,安全性等指标方面获得了广泛的认可和应用。基于随机模型检测技术具有快速、可靠、易用等特点,本文将利用随机模型检测技术来分析无线传感器网络的可生存性,主要工作有以下三个方面:(1)建立了在发生故障和攻击下单节点行为演化的连续时间马尔科夫链模型,通过单节点行为模型的组合方式建立了整个网络行为演化的连续时间马尔科夫链模型。该网络模型能够刻画节点之间的连通关系,规避了现有基于模型的分析技术对节点分布与拓扑结构的依赖性。(2)PRISM是目前最为先进的随机模型检测工具,使用PRISM需要使用者具有一定的并发系统知识,而无线传感器网络领域的工作者相对比较缺乏,因此开发了将网络的初始部署映射为一个PRISM建模语言描述的可生存评估模型的算法,从而达到建模过程自动化的目的。(3)为了量化网络系统在遭遇故障和攻击后继续提供关键服务的能力,建立了各种可生存性评估指标的连续随机逻辑CSL刻画,包括k-connectivity概率、稳态可用性等等。将所建模型与描述可生存指标的CSL公式输入PRISM,即可完成可生存评估指标的自动化计算。这种应用逻辑描述评估指标的方式,可以使只关注于指标本身,而不用关心得到指标数值的计算过程。
【关键词】：可生存性 无线传感器网络 连续时间马尔科夫链 随机模型检测
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 研究背景8-10
• 1.1.1 无线传感器网络的可生存性8-9
• 1.1.2 随机模型检测9-10
• 1.2 研究现状10-13
• 1.2.1 无线传感器网络可生存性的分析现状11-12
• 1.2.2 随机模型检测分析现状12-13
• 1.3 研究内容及论文组织13-15
• 第二章 相关的概念和定义15-22
• 2.1 离散时间马尔可夫链15-17
• 2.2 连续时间马尔可夫链17-19
• 2.3 连续随机逻辑（CSL）19-20
• 2.4 随机模型检测工具PRISM20-22
• 第三章 可生存建模22-28
• 3.1 单节点可生存评估模型22-24
• 3.1.1 节点行为分类22-23
• 3.1.2 转换状态23-24
• 3.2 网络可生存评估模型24-27
• 3.2.1 平行组合24-25
• 3.2.2 节点状态对标记函数的影响25
• 3.2.3 移动对网络可生存评估模型的影响25-26
• 3.2.4 与其它可生存评估模型的比较26-27
• 3.3 本章小结27-28
• 第四章 自动化建模28-36
• 4.1 状态转换对网络连接的影响28-31
• 4.2 PRISM建模语言表示的可生存评估模型31-35
• 4.3 本章小结35-36
• 第五章 可生存性评估指标的逻辑刻画与计算分析36-55
• 5.1 单节点可生存性评估指标的逻辑刻画36-37
• 5.2 单节点可生存性评估的计算与分析37-42
• 5.3 网络可生存性评估指标的逻辑刻画42-44
• 5.4 网络可生存性评估的计算与分析44-54
• 5.5 本章小结54-55
• 第六章 结论与展望55-57
• 6.1 结论55-56
• 6.2 展望56-57
• 参考文献57-61
• 致谢61-62
• 攻读硕士学位期间发表的论文62

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本文编号：698655