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摘要：物联网近年来在生活、物流仓储、食品安全、国防安全等诸多领域得到广泛应用,成为研究热点。因此,在系统设计阶段对物联网的可靠性进行评估,对系统的可靠性进行分析和理论预测是非常重要的。本文介绍物联网,介绍动态拓扑网络模型,重点分析端点可靠性、节点连接速度和网络容量。由于端到端的可靠性,本文对节点遍历方法进行了改进,找到了置信上下限,改进后的方法更接近于计算网络的真实可靠性。一篇关于移动网络可靠性的文章提出节点连接频率可靠性指标及相应的计算方法实验表明,节点连接速度是衡量移动网络可靠性的重要指标。本文重点关注网络容量,分析电信连通性变化对与节点迁移相关的网络容量的影响。
关键词：物联网；可靠性；网络容量
Internet of Things Network Reliability Research
YIN Hong
(CenerTech Tianjin Chemical Research and Design Institute Co.,Ltd.,Tianjin 300131)
【Abstract】：In recent years,the Internet of Things has been widely used in manyfields such as life,logistics and warehousing,food safety,and national defense security,and has become a research hotspot.Therefore,it is very important to evaluate the reliability of the Internet of Things in the system design stage,and to analyze and theoretically predict the reliability of the system.This article introduces the Internet of Things,introduces a dynamic topology network model,and focuses on the analysis of endpoint reliability,node connection speed,and network capacity.Due to the end-to-end reliability,this paper improves the node traversal method andfinds the upper and lower confidence limits.The improved method is closer to the real reliability of the computing network.An article on the reliability of mobile network proposes the reliability index of node connection frequency and the corresponding calculation method.Experiments show that node connection speed is an important index to measure the reliability of mobile network.This paper focuses on network capacity and focuses on analyzing the impact of telecom connectivity changes on network capacity related to node relocation.
【Key words】：Internet of Things;reliability;network capacity
0引言
物联网近年来非常成功,在食品安全、公共安全、医疗保健、智能交通、安防以及环境保护等诸多方面得到了广泛的应用。从实验室到建筑物再到单元的网络测量,以及系统连接性。拓展领域也暴露了物联网系统的诸多问题：物联网系统运行条件复杂,通常是无线网络传输,通信稳定性不足,但也存在缺乏停止功能、易受攻击等缺点,具有安全拓扑的网络没有通用的互联网保证,要求物联网能够快速准确地响应关键危机、用户,实现用户、人与物之间的持续沟通,这需要一个先进且可靠的操作系统,该操作系统充分考虑网络设计、实施和管理依赖性。
1物联网网络可靠性分析
1.1物联网网络特点
互联网、移动网络、电视网络等网络是物联网的共同组成部分,但这些网络都需要运营商的信任。因此,自组织网络在物联网中有很多应用。无线移动自组网(MANET)是一种可以随时随地快速构建的移动网络。该设备被设计为一个网络节点,每个网络通道可以自由移动,并且具有相同的功能,无需支持。特殊节点,如网络用户或特殊网络设备。为了识别主网和主发送者,每个移动通道具有导航、转发和终止两种功能[1]。作为中间网络,通道必须执行分配适当路线、识别、创建和维护符合规定的路线以及交付数据集的任务。
物联网网络具有以下特点：
(1)多跳性：系统内节点的通信空间有限,需要通过系统内节点间的切换与通信空间外的节点进行通信,不需要特殊的驱动程序。路由过程是通过组合连接到公共节点的路由功能来实现的。
(2)独立自组织：系统无需安装网络硬件,端口上的用户可以使用网络协议进行网速配置,轻松完成操作网站。节点不需要人工访问,并且不能连接和离开随时配置的其他节点。
(3)无中心性：系统中所有节点处于同一状态,没有完整的控制中心和完全控制,普通节点可以改变位置。
(4)动态拓扑：电话风格电路本身一样自由,可以自由旋转,显着改变系统中节点的位置和数量。通信信道的发射功率不精确,通信信道之间存在间隙[2]。因此,如果没有系统拓扑,很难进行完整的分析,因为拓扑变化与实际应用环境有关。
(5)传输速率有限：系统采用电子技术进行通信,具体资源限制了流的带宽。此外,网络所在的电气环境复杂。噪音、多个无线电频道之间的干扰、微弱的信号以及可能导致下行、错误和逆转的特性耗尽,都可能导致数据和定价的缺乏。
(6)终端资源有限：每个机房都不同于不同的网络技术,在功率、内存、CPU功率等方面都有很大的限制。
(7)安全性差：终端的结构和操作都比较简单,难以实施隐藏的安全系统和诊断方法。此外,网络采用集中式系统和转移注意力、时间管理等技术,使网络容易受到黑客攻击、入侵等网络攻击。
1.2网络可靠性指标
对于每个G网络,节点数为N,连接数为E。分为三个部分：网络节点技术、网络节点技术和网络节点技术[3]。G网络的R依赖依赖于节点的Pn依赖,网络的P1依赖,网络的T拓扑。如式(1)所示有用的关系是：
供给效率和网络连通性最高,T型网络连通性最高,网络可靠性最高。本文讨论了物联网对诸如此类的Web应用程序的影响：
(1)连接的可靠性。关系的可靠性表示系统无故障正常运行的能力,有结果的可靠性、K头的可靠性和完全的可靠性。两个盒子的可靠性是指一个网络的最小数量的两个节点之间的路径的可靠性。这两个分量的依赖关系通常可以用作横截面度量和K端关系度量[4]。集成可靠性是解决网络组件缺点的可靠指南,是网络可靠性数据中研究最广泛的。
(2)互联网连接速度。在一个独立的电话系统中,流可以移动,有线网络的距离是有限的,连接的速度驱动着信道连接类型进入网络,这是衡量系统可靠性的一个重要因素。
(3)网络容量。网络容量是指通过网络传输的网络数据量,是量化任何网络传输的基本指标,也是衡量网络可靠性的重要指标。影响网络容量的两个主要因素是：限制节点的节点以及由于迁移和关闭而在来源和目标资金之间切换[5]。
2物联网网络可靠性研究
在一个有确定连接的G网络中,N是节点的集合,节点的数量是N,E是所有边距的集合,边距的数量是E。节点和网络的边距是不可靠的,拓扑假设得到修正。网络与邻接矩阵的关系如图1所示。
评估网络可靠性的方法有很多,但所有这些方法都是为了更深入地了解网络可靠性。G网络的R可靠性可用于所有节点对之间的可靠性Rel(i,j)的均值来描述,如式(2)、式(3)所示：
因此,确定系统可靠性的关键是找到一组路径、一组子路径和一组最终到达节点之间的子路径：
(1)从根链S到末端D的序列称为从S到D的路径排列；
(2)如果从S到D打开一个分区后节点无法连接,则该路径称为最小路径；
(3)称为一组没有规则边的非常短的路径。
在复杂系统中,计算网络路径的最小数量并安排单独的路径是一个NP问题,并且计算的复杂度会随着网络幅度的增加而发生显着变化[6]。在小型系统上,可以使用间隙类型、输入—释放因子和源分布等方法来获得对系统可靠属性的准确估计。在大型系统上,没有足够的真实数据,必须使用准确的方法来确定数字。图像转换和边界类型是评估网络可靠性的常用方法。随着计算机模拟技术的出现,出现了与影像学相关的诊断技术,如蒙特卡洛法、神经网络法、Petri网法等。
2.1可靠性界算法
按照节点的顺序进行路径集搜索,得到一组路径之间的路径要跳过的两个节点。三种情况分别处理如下：
(1)节点偏移情况如图2所示。
节点1和节点5之间的可能路集1→4→3→2→5和1→4→5可靠性如式(4)所示：
R1和R2的值相差很大,总会导致置信环有些差异。本文档通过优化基于节点传递路径的路径选择来解决这个问题,以避免不同路径集引起的错误。该算法的基本思想是当前节点在前往目标节点的途中遇到另一个节点时,选择离目标节点最近的节点。
(2)在计算网络的可靠性时,假设网页的可靠性是相同的,但是网络的可靠性值会随着距离、地形等的不同而不同[7]。计算不同网络页面的可靠性,将路径馈送到路径表(v,m),跟踪指定的路径细节,并找到相关路径矩阵细节的可靠性值。
2.2可靠性上界计算
计算两个box的依赖关系,如果base box S和box D之间有n组相似的shortcut,使用节点切割法求最短路径。节点依赖性是子路径组的相等依赖性,每个子路径组都依赖于串行边际模型[8]。如果整个最小方法集被划分,则可靠性是一个确定的值。这组可分离方法之间没有重复,得到的信任值大于常数值,所以为上界Rmax(ij)>R(ij)。
算法参数与符号说明如表1所示。
计算步骤如下：
(1)初始化：从网络的相邻G矩阵,计算路径矩阵R和向量E,并初始化和分配参数：n=length(G)；Path(1,1)=S；m=1,v=2；C(i)=i,i=1,2...n；找出目的节点的跳数数组hop；
(2)在由数组hop:路径矩阵元素定义的当前路径中找到最接近目的地的下一个边距Path(v,m)=R(j,C(j))。
(3)检查路集位置：
2.3可靠性下界计算
信任约束法的主要思想是根据两个节点之间不同路径的最小数量来获得信任点,进行小休息时,要确保在休息袋的侧面仅使用一次[9]。在这条路径中得到的路径验证了可变性,但受限于节点的连接节点数少,并不专注于提高节点与其他节点之间新路径的可靠性。求得的可靠性值Rmax(ij)<R(ij),为下界。
下限置信度的计算方法与上限的计算方法相同,区别在于下限线不能重复。利用上界的计算步骤表示如图3所示。
3结果验证
对于图4所示的系统,本文比较了自顶向下计算法与直接数值法计算的可靠性值。首先,参数的可靠性从0变为1,当在网络中执行节点1和5时,置信度得分如图4所示。仿真结果表明,本文考虑的置信度评估模型的上下限可以准确地评估置信度。
当节点之间的通信路径可靠性不同时,可靠性上下界值及精确值如表2所示。
参考文献
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[5]戴沁芸.无线自组织网络容量研究[D].武汉:华中科技大学,2016.
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[8]李维,苗勇,汤业伟,等.物联网系统可靠性检测与评估技术[J].软件,2012,33(4):1-4.
[9]SHEN D G,Horace H D Ip.Discriminative Wavelet Shape Descriptors for Recognition[J].Pattern Recognition,2018(32):151-165.
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