劉耀先，孫 毅，韋 磊，段泉圣

（1.華北電力大學(xué)控制與計算機工程學(xué)院，北京102206；2.華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，北京102206；3.江蘇省電力公司南京供電公司，南京210019）

面向配電網(wǎng)故障檢測的WSN可信路由算法*

劉耀先1，孫 毅2*，韋 磊3，段泉圣1

（1.華北電力大學(xué)控制與計算機工程學(xué)院，北京102206；2.華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，北京102206；3.江蘇省電力公司南京供電公司，南京210019）

為了提高配電網(wǎng)故障檢測數(shù)據(jù)傳輸?shù)目尚判裕岢鲆环N面向配電網(wǎng)故障檢測的WSN可信路由算法。算法提出一種防范針對信任模型攻擊的輕量級信任值計算方法，并在簇頭選舉與簇間多跳路由中引入信任值，避免惡意節(jié)點降低網(wǎng)絡(luò)安全；簇間多跳階段中，對鄰居節(jié)點的位置因子、距離因子、信任值及剩余能量等參數(shù)進行融合判決，構(gòu)建最優(yōu)數(shù)據(jù)傳輸路徑。仿真結(jié)果表明，提出的算法能夠自適應(yīng)剔除網(wǎng)絡(luò)惡意節(jié)點，防范惡意攻擊，最大化網(wǎng)絡(luò)生存時間。

配電網(wǎng)故障檢測；無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；信任值；多跳路由

當今社會，電力用戶對用電可靠性的要求不斷提高，智能電網(wǎng)已經(jīng)成為電網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的必然趨勢和社會經(jīng)濟發(fā)展的必然選擇，作為智能電網(wǎng)的重要組成部分，智能配電網(wǎng)是推動智能電網(wǎng)發(fā)展的源頭和動力，也是智能電網(wǎng)建設(shè)的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域。而無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是集嵌入式技術(shù)、傳感器技術(shù)、分布式信息傳輸和處理技術(shù)于一體的先進網(wǎng)絡(luò)，利用無線傳感網(wǎng)絡(luò)進行故障檢測與以往的故障檢測技術(shù)相比主要有以下優(yōu)點：①節(jié)點高度集成；②采用無線通信模式，不需要復(fù)雜的通信線路布線；③自組織性和大規(guī)模性；④適用于惡劣的環(huán)境；⑤針對不同的應(yīng)用場景，配置不同的傳感器節(jié)點，快速搭建平臺；⑦更易于采集微弱信號，而采用故障暫態(tài)量的測距法當中，對于微弱信號的采集是當下的難點，在這種要求下，無線傳感器可以發(fā)揮重要的作用［1-4］。作為其他組網(wǎng)方式的有效補充，WSN在配電網(wǎng)故障檢測中獲得了廣泛的應(yīng)用［5-7］。

由于無線傳感器節(jié)點能量有限，所以國內(nèi)外現(xiàn)在的研究方面主要在于如何延長無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期，提高其能效性［8-11］。而未考慮如何防范黑洞攻擊，蟲洞攻擊，污水坑攻擊等惡意攻擊等惡意行為對WSN通信傳輸造成的影響。

文獻［12］以節(jié)點的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包成功率和包重傳率作為直接信任指標，鄰居節(jié)點對評價節(jié)點的信任作為間接信任指標，提出一種基于可信節(jié)點的安全多路徑路由協(xié)議。文獻［13］提出節(jié)點可信度概念，將節(jié)點可信度與群體智能算法相結(jié)合，建立可信安全路由，將惡意節(jié)點排除在網(wǎng)絡(luò)之外，延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期。文獻［14］設(shè)計了一種SRBNT算法，在LEACH算法［15］的基礎(chǔ)上加入了節(jié)點信任值的概念，但其在信任值的計算上面沒有考慮節(jié)點的間隙性攻擊行為，另外，文章只是把信任值在成簇階段引入，沒有在簇間多跳中引入信任值。

本文提出一種面向配電網(wǎng)故障檢測的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可信路由算法（A Reliable WSN routing algorithm for Detecting Distribution network Fault，RDDF），提出一種新的信任值計算方法，可以有效防范惡意節(jié)點的間隙性攻擊行為。在成簇階段與簇間多跳都引入信任值判斷節(jié)點是否為惡意節(jié)點。在保證節(jié)點可信的前提下，選擇最優(yōu)路徑進行數(shù)據(jù)傳輸。達到綜合提高路由可靠性與能耗性的要求。

1 網(wǎng)絡(luò)模型與信任值的定義與計算

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

本文中采用典型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型［16-17］，除匯聚節(jié)點之外的所有節(jié)點的能量都受限，并且每個節(jié)點都可以作為簇頭節(jié)點進行通信。所有節(jié)點采用統(tǒng)一的發(fā)射功率。每個節(jié)點有自己唯一的ID，能夠獲取地理位置信息。每個節(jié)點負責(zé)檢測鄰居節(jié)點行為并記錄存儲以備調(diào)用。而且所有節(jié)點都有被俘獲成為惡意節(jié)點的可能。匯聚節(jié)點不會被俘獲成為惡意節(jié)點。

1.2 信任值的定義與計算

在配電網(wǎng)故障檢測過程中，最重要的包括遙測以及遙控業(yè)務(wù)，那么如何保證這兩種業(yè)務(wù)的安全進行是本文在定義信任值時需要考慮的重要因素。分析上述業(yè)務(wù)特點，數(shù)據(jù)包的正確性以及完整性是信任值定義時最需要考慮的因素。所以可以對信任值做如下定義：

式中，i是評估節(jié)點，而 j是被評估節(jié)點。DTi,j表示節(jié)點i對節(jié)點 j的直接信任值，NFMi,j(s)表示節(jié)點i檢測到節(jié)點 j轉(zhuǎn)發(fā)的未被篡改的數(shù)據(jù)包數(shù)量，而EFi,j(s)表示節(jié)點 j的期望轉(zhuǎn)發(fā)包數(shù)量，而AFi,j(s)表示節(jié)點j實際所轉(zhuǎn)發(fā)的包數(shù)量。

在本文的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型中，由于其自組織特性，每個節(jié)點可能成為下一輪的簇頭節(jié)點，節(jié)點之間互相進行行為監(jiān)聽并實時記錄。由于無限傳感器節(jié)點能量，計算，存儲方面的限制，本文設(shè)計一種輕量的信任值計算模型。為了防止節(jié)點在特定節(jié)點前表現(xiàn)良好，而在其它節(jié)點前進行惡意攻擊。最終的信任值取決于評估節(jié)點與被評估節(jié)點的直接信任值以及兩節(jié)點的共同鄰居節(jié)點對被評估節(jié)點的間接信任值，可以由下式表示：

式中，i是評估節(jié)點，而j是被評估節(jié)點。α，β是直接信任值與間接信任值的權(quán)值參數(shù)，α+β=1,α＞0,β＞0。DTi,j表示節(jié)點i對節(jié)點 j的直接信任值，ITi,j表示節(jié)點i，j的共同鄰居節(jié)點k對節(jié)點j的間接信任值。最后的綜合信任值評價指標為CTi,j，其值的分布范圍在0與1之間。我們認為，被評估節(jié)點的綜合信任值越大，其可信任程度越高。

而在基于信任模型的無線傳感網(wǎng)絡(luò)中會出現(xiàn)如下惡意攻擊行為［18］：（1）間隙性行為攻擊：即一個節(jié)點時而表現(xiàn)好，時而表現(xiàn)惡劣，使其他節(jié)點無法正確評估其信任值。（2）惡意誹謗攻擊：惡意節(jié)點提供不誠實客觀的的間接評價給鄰居節(jié)點，這些評價有可能是正評價給惡意節(jié)點，也有可能是負評價給信任節(jié)點，從而影響信任評估的準確性。

為了解決上述問題，我們可以引入惡意行為容忍參數(shù)與節(jié)點誠實度的概念。定義直接信任值DTi,j：

式中，s代表周期序列，DTnow代表本周期其行為表現(xiàn)，即本周期序列的直接信任值與前周期序列相關(guān)。從而達到只有節(jié)點行為表現(xiàn)一直很好，才可以更高的信任值。根據(jù)環(huán)境的惡劣程度可以設(shè)置惡意行為容忍參數(shù)η，如果節(jié)點在之前表現(xiàn)良好，其直接信任值大于等于η，那么其本周期序列的直接信任值取決于其本周期的行為表現(xiàn)。如果被評估節(jié)點在某一周期序列直接信任值小于η，則其之后的直接信任值如式（3）所示。DTnow表示節(jié)點在本周期行為表現(xiàn)評估，為了驗證本文的信任值計算方法是否可以識別惡意節(jié)點的間隙性行為攻擊，我們可以引入如下算例來進行證明。惡意節(jié)點在第一個周期表現(xiàn)惡劣，本周期表現(xiàn)DTnow（1）=0.4，處于較低水平。而下一個周期表現(xiàn)良好，取DTnow（2）=0.9，但其由于前一周期表現(xiàn)惡劣，其信任值DTi,j(2)= 0.52，處于一個較低水平，第三個周期表現(xiàn)良好，取DTnow（3）=0.9，那么經(jīng)過兩個周期表現(xiàn)良好，其信任值DTi,j（3）=0.7384，大于惡意行為容忍參數(shù)，達到一個較高的信任值。這說明只有在其一直表現(xiàn)良好時，其信任值才會處于一個較高水平，但如果節(jié)點一旦表現(xiàn)惡劣，又會獲得一個較低的信任值，回復(fù)到較高的信任值則比較困難。

而在間接信任值上面，采取如下的計算模型：

式中，HOi,k(s)為誠實度系數(shù)，IAk,j(s)是節(jié)點i,j的所有共同鄰居節(jié)點k對節(jié)點 j信任值的平均標準值，可以設(shè)置一個門限值ε，如果則認為該節(jié)點k進行了惡意誹謗行為，排除該節(jié)點提供的推薦信任值，并降低其誠實度系數(shù)。使其之后的評價不具有較高的作用。引入誠實度系數(shù)之后，可以有效的抵抗惡意誹謗攻擊行為。

2 算法描述

傳統(tǒng)的WSN路由算法主要在能量上進行優(yōu)化改進，假設(shè)所有節(jié)點都不會被俘獲成為惡意節(jié)點，但是在配電網(wǎng)故障檢測中，由于傳感器節(jié)點暴露在無人看管的地域內(nèi)。這種假設(shè)顯然是不合理的。所以本文設(shè)計一種面向配電網(wǎng)故障檢測的可靠路由算法（A Reliable WSN routing algorithm for Detecting Distribution network Fault）RDDF。綜合考慮無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗以及其可靠性，在簇頭選舉及簇間多跳過程中引入信任值，避免惡意節(jié)點對路由可信性造成影響。本文算法主要分為兩個階段，簇頭選擇階段及簇間多跳數(shù)據(jù)傳輸階段。

2.1 簇頭選擇階段

在層次型路由算法中，簇頭負責(zé)融合簇內(nèi)成員傳送的數(shù)據(jù)，并將融合后的數(shù)據(jù)傳送至基站，如何保證簇頭節(jié)點可信是需要考慮的一個問題。本文將信任值引入到簇頭的選舉過程中，一方面，使正常節(jié)點避免加入完全不可信簇頭。另一方面，使正常簇頭拒絕完全不可信節(jié)點的加入。圖1是未引入信任值的分簇，圖2是引入信任值的分簇。具體過程如下：

當網(wǎng)絡(luò)初始化之后或當網(wǎng)絡(luò)運行一個運轉(zhuǎn)周期之后，每個節(jié)點產(chǎn)生一個0-1的隨機數(shù)，并計算一個門限值T(n)，若隨機數(shù)小于此門限值，則成為候選簇頭節(jié)點，并向其余節(jié)點廣播自己為候選簇頭的消息。門限值計算公式如下：

式中，Ecurret(i)為能量因子，其定義在下一節(jié)進行介紹，目的是使剩余能量多的節(jié)點更容易當選簇頭。普通節(jié)點對其信任值進行計算并檢驗，如果其信任值比預(yù)定閾值低，則直接進行排除。高于此閾值進入可信簇頭候選集。在可信簇頭候選集中，節(jié)點選擇各自通信代價最小的節(jié)點進行加入。同時可信簇頭會拒絕信任值低的完全不可信節(jié)點加入。這樣可以把完全不可信節(jié)點排除在網(wǎng)絡(luò)之外，節(jié)點與距離自己最近的可信簇頭連接，達到路由可信可靠的目的。由圖1、圖2可以看出，引入信任值之后可以將完全不可信節(jié)點排除在網(wǎng)絡(luò)之外。

圖1 未引入信任值的分簇結(jié)構(gòu)

圖2 引入信任值的分簇結(jié)構(gòu)

2.2 簇間多跳數(shù)據(jù)傳輸階段

在數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸階段，為了避開惡意簇頭節(jié)點作為下一跳，并綜合下一跳位置，距Sink節(jié)點距離與剩余能量是本階段的主要考慮因素，故可以設(shè)置轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點位置因子。

如圖3所示，圖中θ越小，代表轉(zhuǎn)發(fā)路徑越短，越接近于直線，則可以通過更少的跳數(shù)到達Sink節(jié)點。則可以求出轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點位置因子：

式中，da,i表示a簇頭與其發(fā)送半徑內(nèi)各個簇頭的距離。da,sink表示發(fā)送數(shù)據(jù)簇頭與Sink節(jié)點的距離，di,sink表示a節(jié)點發(fā)送半徑內(nèi)各個簇頭與Sink節(jié)點的距離。其值分布范圍在［0-1］區(qū)間。在其小于0.5時，說明θ大于90o。若所有中繼簇頭節(jié)點的位置因子都小于0.5，則路由陷入空洞問題，所以可以利用此值來判斷其是否陷入空洞。其值越大，代表θ越小，表示轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點位置更好。

圖3 簇間多跳示意圖

節(jié)點會選擇其功率半徑范圍內(nèi)距離Sink節(jié)點更近的簇頭，有轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點距離因子有如下定義：

式中，di,sink表示轉(zhuǎn)發(fā)簇頭節(jié)點與基站的距離，dmax，dmin分別表示網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點與Sink節(jié)點的最大距離與最小距離。其值分布范圍也在［0-1］區(qū)間。當其值越大，表示中繼簇頭距離Sink節(jié)點越近。

在簇間多跳的選擇中，節(jié)點剩余能量是必須要考慮的因素之一，所以可以定義能量因子：

式中，E(i)代表節(jié)點剩余能量，E0代表節(jié)點初始能量。其值越大，則代表節(jié)點剩余能量越多。

路由的可信度也是本文所考慮的重點之一。中繼節(jié)點的綜合信任值CT越高，其當選為中繼節(jié)點的可能性也就越大。根據(jù)CT值的分布可以將節(jié)點分為完全可信節(jié)點，不完全可信節(jié)點，完全不可信節(jié)點。

最后的路由策略是：利用判決函數(shù)

利用此判決函數(shù)可以排除完全不可信節(jié)點參與網(wǎng)絡(luò)通信行為。選舉出判決函數(shù)值最大的兩個中繼簇頭節(jié)點，利用能量因子Ecurret(i)選擇其中更大的一個作為簇頭的中繼節(jié)點進行數(shù)據(jù)的傳輸。其中σ1，σ2的取值取決于網(wǎng)絡(luò)運行環(huán)境。經(jīng)過多次仿真驗證，β取為0.2，σ1取為0.2，σ2取為0.8。

3 實驗與仿真

本文的仿真環(huán)境為MATLAB，仿真重點為RDDF算法與LEACH算法以及SRBNT三種算法的生命周期以及兩種算法安全性。400個節(jié)點隨機分布在200x200的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境內(nèi)，SINK節(jié)點分布在監(jiān)測區(qū)域外，坐標為（250，250），假設(shè)節(jié)點間已經(jīng)通過行為交互以及信息檢測交換，網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點已經(jīng)得到其鄰居節(jié)點的信任值。在網(wǎng)絡(luò)中10%的節(jié)點為完全可信節(jié)點，10%的節(jié)點為完全不可信節(jié)點，其余節(jié)點為不完全可信節(jié)點。在仿真中假設(shè)完全不可信節(jié)點會發(fā)送經(jīng)過其偽造的虛假的數(shù)據(jù)包，影響故障檢測的正確性。

3.1 網(wǎng)絡(luò)生命周期對比

由圖4中可以看出RDDF算法無論是在首個節(jié)點死亡的輪數(shù)，還是整體的生命周期都優(yōu)于LEACH算法與SRBNT算法，這是由于采用了多跳簇間路由，使網(wǎng)絡(luò)負載更為均衡，延長了生命周期。尤其是第一個節(jié)點死亡的時間，明顯優(yōu)于LEAHC與SRBNT算法，說明RDDF算法使各個節(jié)點均衡負載能量，具有更高的能效。RDDF算法與SRBNT算法最后節(jié)點未完全死亡是由于10%節(jié)點為完全不可信節(jié)點，未參與到網(wǎng)絡(luò)通信行為當中。

圖4 死亡節(jié)點個數(shù)對比

3.2 網(wǎng)絡(luò)安全性對比

在網(wǎng)絡(luò)安全性驗證對比上面，為了減少仿真實驗的復(fù)雜度，可以做如下假設(shè)，完全可信節(jié)點不會發(fā)送虛假數(shù)據(jù)包并將接收的數(shù)據(jù)包完全轉(zhuǎn)發(fā)，完全不可信節(jié)點一定會發(fā)送虛假數(shù)據(jù)包并將接收的數(shù)據(jù)包完全丟棄不進行轉(zhuǎn)發(fā)，不完全可信節(jié)點發(fā)送虛假數(shù)據(jù)包或接收到數(shù)據(jù)包丟棄不進行轉(zhuǎn)發(fā)的概率與其信任值的大小成反比。

由圖5可以看出，RDDF由于在分簇階段與簇間多跳階段引入信任值，將完全不可信節(jié)點排除在網(wǎng)絡(luò)通信行為之外，即惡意節(jié)點接收的虛假包比例明顯低于LEACH算法。另外，RDDF算法的基站接收虛假包比例也略小于SRBNT算法，這是由于RDDF算法在多跳路由階段，信任值也作為一個重要指標，提高了算法的可信度，說明RDDF算法在防范惡意節(jié)點篡改攻擊行為時略優(yōu)于SRBNT算法。

圖5 Sink節(jié)點收到虛假包比例對比

由圖6可以看出，RDDF由于在分簇階段與簇間多跳階段引入信任值，將完全不可信節(jié)點排除在網(wǎng)絡(luò)通信行為之外，丟棄數(shù)據(jù)包比例明顯低于LEACH算法。另外，RDDF算法的基站丟棄數(shù)據(jù)包比例也略小于SRBNT算法，并且隨著時間推移，差距越來越大。證明RDDF算法在防范惡意節(jié)點黑洞攻擊時略優(yōu)于SRBNT算法。

圖6 節(jié)點丟棄數(shù)據(jù)包比例對比

整體分析來說，RDDF算法由于引入信任體系來抵擋被獲的惡意節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)通信行為攻擊，較LEACH算法在可信性上有很大提升，而與同樣引入信任體系的SRNBT算法來說，雖然在可信性上的對比只有較小的優(yōu)勢，但是在能量均衡上面要比SRNBT算法出色很多。綜上所述，RDDF算法在經(jīng)過仿真驗證之后，確實比LEACH以及SRNBT算法有著明顯的優(yōu)化。

4 結(jié)論

本文針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由可信性問題，結(jié)合配電網(wǎng)故障檢測系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求，對無線傳感器路由節(jié)點信任值進行了重定義，并改進了原有的信任值計算方法。采用改進后的信任值作為節(jié)點入簇與數(shù)據(jù)傳輸過程的判斷依據(jù)，實現(xiàn)了防止惡意節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)進行篡改、黑洞攻擊等惡意行為的目標，有效提高了網(wǎng)絡(luò)的可信性，減少了數(shù)據(jù)傳輸能量消耗。下一步將開展信任管理與傳統(tǒng)加密機制的集成性方面的研究。

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劉耀先（1990-），男，碩士研究生，主要研究方向為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，lpxlyx@ 126.com；

孫 毅（1972-），男，教授，博士，主要研究方向為電力系統(tǒng)通信、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)；

韋 磊（1982-），男，高級工程師，博士，主要研究方向為電力系統(tǒng)通信、電力系統(tǒng)自動化。

A Reliable WSN Routing Algorithm for Detecting Distribution Network Fault*

LIU Yaoxian1，SUN Yi2*，WEI Lei3，DUAN Quansheng1
（1.College of Control and Computer Engineering，North China Electric Power University，Beijing 102206，China；2.College of Electrical and Electronic Engineering，North China Electric Power University，Beijing 102206，China；3.Nanjing Power Supply Company，Nanjing 210019，China）

In order to meet the reliability requirements of wireless sensor network applied to distribution network fault detection，a Reliable WSN routing algorithm for Detecting Distribution network Fault（RDDF）was proposed.The algorithm presented a new lightweight trust value calculation method to prevent attacks on trust model.During the multi-hop between clusters and the election of cluster heads，the trust value was introduced to avoid malicious nodes affecting network reliability.According to the location factor，distance factor，trust value and residual energy of cluster nodes，the algorithm can choose the most appropriate forwarding cluster nodes to optimize the routing in the stage of multiple hops between clusters.The simulation results show that the algorithm could effectively eliminate malicious nodes，prevent malicious attacks and prolong the network life time at the same time.

detecting distribution network fault；wireless sensor network；trust value；multi-hop routing

TP393

A

1004-1699（2015）08-1233-06

??7230

10.3969/j.issn.1004-1699.2015.08.022

項目來源：國家電網(wǎng)公司科學(xué)技術(shù)項目（SGIT0000KJJS1500008）

2015-01-11 修改日期：2015-06-03