面向无线传感器网络的无人机行为建模及安全技术研究

Wireless sensor networks (WSNs) have been intensively applied in various domains, such as battlefield surveillance, environment monitoring, etc. The sink node in traditional WSNs are static and exposed for a long time. Consequently, such nodes are prone to be attacked and thus the quality of service (QoS) will be decreased even disabled. Mobile unmanned aerial vehicles (UAVs) can be used to ameliorate the network performance mentioned above and enhance the system reliability. However, the secure issues that are not studied completely should be reconsidered in such mobile scenario. In this proposal, integrated with UAV, we present the security solutions in WSNs while minimizing the design complexity. First of all, the multi-dimensional factors including time, space, social relationship are considered to model the UAV behavior accurately. Secondly, motivated by the node behavior we have described, the strategy of key predistribution for (communication) link security, the technique of transportation for data security, and the scheme of node cooperation for service security, are all proposed. Thirdly, motivated by the node behavior, the network performance is analyzed. In addition, the optimization of network performance via node scheduling and resource allocation is also provided. In the end, based on the aforementioned research results, a prototype system of WSN with mobile UAV is setup. The trace of node in this system is demonstrated dynamically.

无线传感器网络在战场侦察和环境监测等众多领域有着广泛的应用前景。传统的传感器网络由于sink节点缺乏移动和长时间暴露，易遭到恶意节点攻击，导致整个网络系统服务质量下降甚至瘫痪。移动无人机的出现大大改善了系统性能和提高了系统可靠性，在移动环境下如何确保整个系统的安全实现显得尤为重要。本项目充分考虑系统主客体在时间、空间和社会关系的多维度因素，以无人机行为模型为中心，以最小化时间空间复杂度和确保系统安全为目标，提出一整套适合于无人机传感器网络的安全解决方案：我们将提出适用于精准描述移动无人机行为的多维关联模型；基于无人机行为，在实际场景约束条件下研究为保证通信交互双方链路安全的密钥分发策略、保证数据安全的缓存技术和保证服务安全的节点合作机制；基于无人机行为，在系统性能分析基础上，研究通过节点调度和资源调配提升网络系统服务质量的优化方法。根据上述研究成果，开发无人机传感器网络的动态原型系统。

（1）项目背景.在传统的绝大多数传感器网络中，处于静止态的sink节点被动接收来自监测区域的数据信息。特别是战场环境下如被敌军攻击或捕获，将极有可能泄露整个传感器网络所收集到的信息，进而切断前方战场和后方命令中心的联系，甚至摧毁整个网络系统。随着无线通信技术以及智能硬件技术的发展，无人机应运而生。利用无人机来取代sink节点，使得无人机可以向部署在敌方监测区域内的传感器节点发布及时任务、向已方地面作战部队、空中战机和远程命令中心传递持续区域势态信息。然而，无人机在实际部署过程中仍存在诸多问题，例如整个网络中各节点如何进行高效通信、在约束条件下无人机如何实现最佳路径规划、传感器节点如何实现对冷数据安全处理，以及如何为业务数据的管理设计高可扩展系统运行平台。本项目将为解决上述问题进行研究。.（2）主要研究内容.多信道路由传输机制：该机制使得无人机在能源有限的无线传感器网络中采集海量数据时不会因信道间干扰引起吞吐率下降和能量无谓消耗。.无人机行为轨迹算法：通过对传感器节点的概率分布、自身行为和约束条件的建模，获取无人机最佳的运行路径。.传感器节点冷数据预测机制：当节点初次遇到数据时，可借助邻居节点以及同类别节点，通过协同过滤等手段实现对数据的安全处理。.并行数据库系统：在为验证无人机相关算法而开发的原型系统中，通过对数据库系统的优化设计，实现对各类业务数据的可扩展存储管理和高效处理。.无人机位置服务平台：在本项目中，结合时空数据设计并搭建了面向无人机的北斗位置服务平台，为无人机的安全运行提供智能决策。.（3）重要结果及关键数据.通过对本项目主要内容的研究，形成了从节点通信、节点行为到后台数据平台的整体解决方案，具体包括：资源受限环境下时空多信道分配及路由机制，该机制优于传统的LCM和ROMA；一种基于时空约束的路径规划方法；节点对冷数据的行为预测机制PSFK，其行为预测结果的RMSE可降低至0.403；多级并行数据库系统MPDBS及其索引机制TIIS，该系统对200GB数据的查询时间可降低95%、对2GB数据的全文检索时间可降低90%；以及涉及时空数据的北斗位置服务平台建设。.（4）科学意义.本项目对无人机在传感器网络中涉及的关键科学问题进行了探索，内容涉及节点间通信、节点行为建模、业务数据存储管理等方面，相信会对推动无人机在军事作战、环境监测等领域的应用起到重要作用。