WSN中基于路径索引差分的溯源数据压缩方法

摘要

在无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）中，溯源（Provenance）记录数据的产生、处理以及传输等历史信息，是进行数据可信性评估、网络异常检测等操作的重要依据。但是，Provenance会随着数据包传输路径的增长而迅速膨胀。由于WSN在能量以及传输带宽等资源方面受限，因此无法直接传输数据量较大的Provenance。为了解决Provenance数据量过载问题，多种Provenance的压缩方法被相继提出。在这些方法中，基于字典的Provenance方法具有最高的压缩比，但该方法对网络拓扑结构变化敏感，使其应用范围受限。 针对字典 Provenance 方法的不足，本文提出一种基于路径索引差分的Provenance编码方法。在本方法中，首先，运用向量场论以及概率论中的相关知识，以WSN中每一个数据源节点为起点，沿着趋向于基站（Base Station, BS）的梯度方向建立骨干路径；其次，使用本文提出的一种“折断海明距离”路径去重方法对网络中的骨干路径进行去重，并对去重后的骨干路径建立字典；最后，当网络中出现新数据包传输路径时，不再对新数据包传输路径建立字典，而是在节点上运用基于 SimHash 的相似度比较方法检索与其最相似的字典中的路径。在找到与新数据包传输路径最相似的路径后，将新数据包传输路径表示成为与其最相似路径的索引差分形式，从而进一步提高Provenance的平均压缩比。 软件仿真以及硬件组网实验结果均表明，本文提出的基于路径索引差分的Provenance 编码方法不仅可以有效克服已知的 Provenance 编码方法对网络拓扑结构变化敏感的问题，而且可以实现更高的Provenance平均压缩比。

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