【正文】 SNEP協(xié)議提供點(diǎn)到點(diǎn)通信認(rèn)證、數(shù)據(jù)機(jī)密性、完整性和新鮮性等安全服務(wù)； μTESLA 協(xié)議則提供對(duì)廣播消息的數(shù)據(jù)認(rèn)證服務(wù)。較遠(yuǎn)的那個(gè)節(jié)點(diǎn)聲稱自己和sink附近的節(jié)點(diǎn)可以建立低時(shí)延和高帶寬的鏈路，從而吸引周圍節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)包發(fā)給它。 (2) 耗盡攻擊 (DDOS) (3) 非公平競(jìng)爭(zhēng) Slide 92 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 ① 虛假的路由信息。安全維護(hù)主要設(shè)計(jì)通信中的密鑰更新，以及網(wǎng)絡(luò)變更引起的安全變更，方法往往是安全引導(dǎo)過(guò)程的一個(gè)延伸。導(dǎo)致新鮮性問(wèn)題一般有兩種原因：一是由網(wǎng)絡(luò)多路徑延時(shí)的非確定性導(dǎo)致數(shù)據(jù)包的接收錯(cuò)序而引起，二是由惡意節(jié)點(diǎn)的重放攻擊而引起。 Slide 85 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 傳感器網(wǎng)絡(luò)的安全問(wèn)題和一般網(wǎng)絡(luò)的安全問(wèn)題相比而言，它們的 出發(fā)點(diǎn)是相同的，都需要解決如下問(wèn)題： (1) 機(jī)密性問(wèn)題 。 ② 數(shù)據(jù)鑒別 —— 保證用戶收到的信息來(lái)自己方節(jié)點(diǎn)而非入侵節(jié)點(diǎn)。 ② 隔離入侵者的能力 。 其次，要防范能擾亂網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)攻擊，如重放數(shù)據(jù)包等，這些攻擊會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)性能的下降。 ? Gn 0 )]/m o d([)( ??? 如其它情況knrkN knTSlide 76 拓?fù)淇刂扑惴ǎ?LEACH) ? 網(wǎng)絡(luò)按照周期工作，每個(gè)周期分為兩個(gè)階段： – 簇頭建立階段： ? 節(jié)點(diǎn)運(yùn)行算法，確定本次自己是否成為簇頭； ? 簇頭節(jié)點(diǎn)廣播自己成為簇頭的事實(shí)； ? 其他非簇頭節(jié)點(diǎn)按照信號(hào)強(qiáng)弱選擇應(yīng)該加入的簇頭，并通知該簇頭節(jié)點(diǎn)； ? 簇頭節(jié)點(diǎn)按照 TDMA的調(diào)度，給依附于他的節(jié)點(diǎn)分配時(shí)間片； – 數(shù)據(jù)傳輸階段： ? 節(jié)點(diǎn)在分配給他的時(shí)間片上發(fā)送數(shù)據(jù)； Slide 77 拓?fù)淇刂扑惴ǎ?LEACH） ? 優(yōu)點(diǎn) – 優(yōu)化了傳輸數(shù)據(jù)所需能量； – 優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)量； ? 缺點(diǎn) – 節(jié)點(diǎn)硬件需要支持射頻功率自適應(yīng)調(diào)整； – 無(wú)法保證簇頭節(jié)點(diǎn)能遍及整個(gè)網(wǎng)絡(luò)； Slide 78 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 安全機(jī)制 傳感器網(wǎng)絡(luò)的安全問(wèn)題 網(wǎng)絡(luò)安全一直是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的重要組成部分，加密、認(rèn)證、防火墻、入侵檢測(cè)、物理隔離等都是網(wǎng)絡(luò)安全保障的主要手段。 根據(jù) CMOS電路設(shè)計(jì)的理論，微處理器執(zhí)行單條指令所消耗的能量 Eop與工作電壓 V的平方成正比，即： Eop∝V 2。 Slide 70 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 （ 1）硬件支持 現(xiàn)有的無(wú)線收發(fā)器也支持休眠，而且可以通過(guò)喚醒裝置喚醒休眠中的節(jié)點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)在全負(fù)載周期運(yùn)行時(shí)的低能耗。通常為了降低能耗，應(yīng)盡量減小單跳通信距離。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合的過(guò)程如下： ①用選定的 N個(gè)傳感器檢測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)； ②采集 N個(gè)傳感器的測(cè)量信號(hào)并進(jìn)行預(yù)處理； ③對(duì)預(yù)處理后的 N個(gè)傳感器信號(hào)進(jìn)行特征選擇； ④對(duì)特征信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入提供標(biāo)準(zhǔn)形式； ⑤將歸一化的特征信息與已知的系統(tǒng)狀態(tài)信息作為訓(xùn)練樣本，送神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直到滿足要求為止。 Slide 62 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 (6) 模糊邏輯法 針對(duì)數(shù)據(jù)融合中所檢測(cè)的目標(biāo)特征具有某種模糊性的現(xiàn)象 ,利用模糊邏輯方法對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和分類。它使傳感器信息依據(jù)概率原則進(jìn)行組合，測(cè)量不確定性以條件概率表示。該方法將一組傳感器提供的冗余信息進(jìn)行加權(quán)平均，結(jié)果作為融合值。 Slide 55 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 根據(jù)數(shù)據(jù)融合與應(yīng)用層數(shù)據(jù)語(yǔ)義之問(wèn)的關(guān)系分類 數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以在傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧的多個(gè)層次中實(shí)現(xiàn)，既能在 MAC協(xié)議中實(shí)現(xiàn)，也能在路由協(xié)議或應(yīng)用層協(xié)議中實(shí)現(xiàn)。 (2) 降低信息收集的效率。 Slide 50 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 數(shù)據(jù)融合的內(nèi)容主要包括： 多傳感器的目標(biāo)探測(cè) 、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 、 跟蹤與識(shí)別 、 情況評(píng)估和預(yù)測(cè) 。它的發(fā)送不會(huì)造成延遲，但會(huì)造成不必要的延遲 Slide 46 暴露終端 ? 暴露終端可分為暴露發(fā)送終端和暴露接收終端。例如，辦公場(chǎng)所的物品、人員跟蹤需要室內(nèi)的精度定位。 Slide 38 APIT算法 ? 基本過(guò)程 – 未知節(jié)點(diǎn)首先收集其鄰近信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置信息； – 從這些信標(biāo)節(jié)點(diǎn)組成的集合中任意選取三個(gè)節(jié)點(diǎn)，假設(shè)集合中有 n個(gè)元素，那么共有 Cn3種不同選取方法，確定 Cn3個(gè)不同三角形，逐一測(cè)試未知節(jié)點(diǎn)是否位于每個(gè)三角形內(nèi)部，直到窮盡所有 Cn3種組合或達(dá)到定位所需精度； – 計(jì)算包含目標(biāo)節(jié)點(diǎn)所有三角形的重疊區(qū)域，并求質(zhì)心； Slide 39 APIT定位的理論基礎(chǔ) ? PIT：最佳三角形內(nèi)點(diǎn)測(cè)試法 ? PIT原理 – 假如存在一個(gè)方向，節(jié)點(diǎn) M沿著這個(gè)方向移動(dòng)會(huì)同時(shí)遠(yuǎn)離或接近頂點(diǎn) A、 B、 C，那么節(jié)點(diǎn) M位于 ⊿ ABC外；否則，節(jié)點(diǎn) M位于⊿ ABC內(nèi)； Slide 40 APIT算法的具體步驟 ? 收集信息 – 未知節(jié)點(diǎn)收集鄰近信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的信息，如位置、標(biāo)識(shí)號(hào)、接收到的信號(hào)強(qiáng)度等；鄰居節(jié)點(diǎn)之間交換各自接收到的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的信息 ； ? APIT 測(cè)試 – 測(cè)試未知節(jié)點(diǎn)是否在不同信標(biāo)節(jié)點(diǎn)組合成三角形內(nèi)部 ； ? 計(jì)算重疊區(qū)域 – 統(tǒng)計(jì)包含未知節(jié)點(diǎn)三角形，計(jì)算所有三角形的重疊區(qū)域； ? 計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)位置 – 計(jì)算重疊區(qū)域的質(zhì)心位置，作為未知節(jié)點(diǎn)的位置 Slide 41 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 DVHop算法 DVHop算法解決了低錨點(diǎn)密度引發(fā)的問(wèn)題，它根據(jù)距離矢量路由協(xié)議的原理在全網(wǎng)范圍內(nèi)廣播跳數(shù)和位置。 Slide 36 不定形定位算法 ① 在不定形計(jì)算機(jī)（ Amorphous Computer）上實(shí)現(xiàn)的定位算法。 1? ()TT??x A A A b?xSlide 31 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 Minmax定位方法 多邊定位法的浮點(diǎn)運(yùn)算量大，計(jì)算代價(jià)高。 Slide 27 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 (3)到達(dá)角 (AoA) 該方法通過(guò)配備特殊天線來(lái)估測(cè)其它節(jié)點(diǎn)發(fā)射的無(wú)線信號(hào)的到達(dá)角度。解析幾何里有多種方法可以確定一個(gè)點(diǎn)的位置。 相對(duì)精度通常以節(jié)點(diǎn)之間距離的百分比來(lái)定義。 (9) 接收信號(hào)強(qiáng)度指示 (RSSI)：節(jié)點(diǎn)接收到無(wú)線信號(hào)的強(qiáng)度大小，稱為接收信號(hào)的強(qiáng)度指示。 (3) 連接度 ：包括節(jié)點(diǎn)連接度和網(wǎng)絡(luò)連接度兩種含義。 Slide 14 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 位置信息有多種分類方法。由于對(duì)機(jī)動(dòng)車輛的測(cè)速需要兩個(gè)探測(cè)傳感器節(jié)點(diǎn)的協(xié)同合作，測(cè)速算法提取車輛經(jīng)過(guò)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的磁感應(yīng)信號(hào)的脈沖峰值，并記錄時(shí)間。 TPSN協(xié)議采用層次型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，首先將所有節(jié)點(diǎn)按照層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行分級(jí)，然后每個(gè)節(jié)點(diǎn)與上一級(jí)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行時(shí)間同步，最終所有節(jié)點(diǎn)都與根節(jié)點(diǎn)時(shí)間同步。 RBS同步協(xié)議的基本思想是多個(gè)節(jié)點(diǎn)接收同一個(gè)同步信號(hào)，然后多個(gè)收到同步信號(hào)的節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行同步。 Slide 5 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 在分布式系統(tǒng)中，時(shí)間同步涉及“物理時(shí)間”和“邏輯時(shí)間”兩個(gè)不同的概念。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 講座人：李熠 （湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院 ) 第六講 無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)其它支撐技術(shù) Slide 2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 雖然傳感器網(wǎng)絡(luò)用戶的使用目的千變?nèi)f化，但是作為網(wǎng)絡(luò)終端節(jié)點(diǎn)的功能歸根結(jié)底就是 傳感 、 探測(cè) 、 感知 ，用來(lái)收集應(yīng)用相關(guān)的數(shù)據(jù)信號(hào)。 “物理時(shí)間”用來(lái)表示人類社會(huì)使用的絕對(duì)時(shí)間；“邏輯時(shí)間”體現(xiàn)了事件發(fā)生的順序關(guān)系，是一個(gè)相對(duì)概念。這種同步算法消除了同步信號(hào)發(fā)送一方的時(shí)間不確定性。節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的時(shí)間同步是基于發(fā)送者 接收者的同步機(jī)制。 如果將兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離 d除以兩個(gè)峰值之間的時(shí)差 Δt ，就可以得出機(jī)動(dòng)目標(biāo)通過(guò)這一路段的速度(Vel): dVelt? ?Slide 13 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 定位技術(shù) 傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題 定位的含義 在傳感器網(wǎng)絡(luò)的很多應(yīng)用問(wèn)題中，沒(méi)有節(jié)點(diǎn)位置信息的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)往往是沒(méi)有意義的。位置信息有 物理位置和 符號(hào)位置 兩大類。 節(jié)點(diǎn)連接度是指節(jié)點(diǎn)可探測(cè)發(fā)現(xiàn)的鄰居節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。 Slide 18 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 (10) 到達(dá)角度 (Angle of Arrival, AoA)：節(jié)點(diǎn)接收到的信號(hào)相對(duì)于自身軸線的角度，稱為信號(hào)相對(duì)接收節(jié)點(diǎn)的到達(dá)角度。 Slide 20 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 設(shè)節(jié)點(diǎn) i的估計(jì)坐標(biāo)與真實(shí)坐標(biāo)在二維情況下的距離差值為 Δ di，則 N個(gè)未知位置節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)平均定位誤差為： 11 Nii dN ?? ? ?? 覆蓋范圍和位置精度是一對(duì)矛盾性的指標(biāo)。比較常用的方法是多邊定位和角度定位。 AoA測(cè)距技術(shù)易受外界環(huán)境影響，且需要額外硬件，它的硬件尺寸和功耗指標(biāo)不適用于大規(guī)模的傳感器網(wǎng)絡(luò)，在某些應(yīng)用領(lǐng)域可以發(fā)揮作用。 Minmax定位是根據(jù)若干錨點(diǎn)位置和至待求節(jié)點(diǎn)的測(cè)距值，創(chuàng)建多個(gè)邊界框，所有邊界框的交集為一矩形，取此矩形的質(zhì)心作為待定位節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。 ② 不定形計(jì)算機(jī)是一種并行計(jì)算結(jié)構(gòu)，和智能群（蟻群、鳥群、粒子群等）很相似。 已知錨點(diǎn) L1與 L L3之間的距離和跳數(shù)。 虛擬現(xiàn)實(shí)仿真系統(tǒng)中需要實(shí)時(shí)定位物體的位置和方向。在單信道條件下，暴露接收終端和暴露接收終端不能解決：所有發(fā)送給暴露接收終端的報(bào)文會(huì)產(chǎn)生沖突，暴露發(fā)送終端也無(wú)法與目的節(jié)點(diǎn)握手。 數(shù)據(jù)融合的基本目的是通過(guò)融合得到比單獨(dú)的各個(gè)輸入數(shù)據(jù)更多的信息。 Slide 52 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概論 在傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)融合起著十分重要的作用，它的主要作用在于： (1) 節(jié)省整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量； (2) 增強(qiáng)所收集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性； (3) 提高收集數(shù)據(jù)的效率。 根據(jù)數(shù)據(jù)融合是否基于應(yīng)用數(shù)據(jù)的語(yǔ)義，將數(shù)據(jù)融合技術(shù)分為三類： (1)依賴于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合； (2)獨(dú)立于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合； (