本文關(guān)鍵詞：基于隨機模型檢測的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可生存性評估

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【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由部署在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的大量具有自治和無線通信協(xié)作能力的傳感器節(jié)點組成的一個多跳自組織網(wǎng)絡(luò)。在大多數(shù)情況下網(wǎng)絡(luò)不可能檢測和阻止所有的入侵,因此必須保證在發(fā)生入侵的情況下關(guān)鍵設(shè)施不間斷的提供服務(wù)�？缮嫘哉綖榇硕Q生的關(guān)鍵服務(wù)保障技術(shù)。為了明確網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在遭遇故障和攻擊后究竟是否具有繼續(xù)提供關(guān)鍵服務(wù)的能力,需要對可生存性進(jìn)行評估,以便于對可生存網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與部署提供指導(dǎo)。隨機模型檢測技術(shù)是一種對有限狀態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行驗證的技術(shù),通過建立相應(yīng)的狀態(tài)系統(tǒng)模型來描述待驗證系統(tǒng),使用邏輯公式形式化規(guī)約待驗證的性質(zhì),然后調(diào)用驗證算法自動化完成性質(zhì)的分析。隨機模型檢測高度自動化的特點在分析系統(tǒng)可靠性,安全性等指標(biāo)方面獲得了廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用�；陔S機模型檢測技術(shù)具有快速、可靠、易用等特點,本文將利用隨機模型檢測技術(shù)來分析無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的可生存性,主要工作有以下三個方面:(1)建立了在發(fā)生故障和攻擊下單節(jié)點行為演化的連續(xù)時間馬爾科夫鏈模型,通過單節(jié)點行為模型的組合方式建立了整個網(wǎng)絡(luò)行為演化的連續(xù)時間馬爾科夫鏈模型。該網(wǎng)絡(luò)模型能夠刻畫節(jié)點之間的連通關(guān)系,規(guī)避了現(xiàn)有基于模型的分析技術(shù)對節(jié)點分布與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的依賴性。(2)PRISM是目前最為先進(jìn)的隨機模型檢測工具,使用PRISM需要使用者具有一定的并發(fā)系統(tǒng)知識,而無線傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的工作者相對比較缺乏,因此開發(fā)了將網(wǎng)絡(luò)的初始部署映射為一個PRISM建模語言描述的可生存評估模型的算法,從而達(dá)到建模過程自動化的目的。(3)為了量化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在遭遇故障和攻擊后繼續(xù)提供關(guān)鍵服務(wù)的能力,建立了各種可生存性評估指標(biāo)的連續(xù)隨機邏輯CSL刻畫,包括k-connectivity概率、穩(wěn)態(tài)可用性等等。將所建模型與描述可生存指標(biāo)的CSL公式輸入PRISM,即可完成可生存評估指標(biāo)的自動化計算。這種應(yīng)用邏輯描述評估指標(biāo)的方式,可以使只關(guān)注于指標(biāo)本身,而不用關(guān)心得到指標(biāo)數(shù)值的計算過程。
【關(guān)鍵詞】：可生存性 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 連續(xù)時間馬爾科夫鏈 隨機模型檢測
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究背景8-10
• 1.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的可生存性8-9
• 1.1.2 隨機模型檢測9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可生存性的分析現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 隨機模型檢測分析現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究內(nèi)容及論文組織13-15
• 第二章 相關(guān)的概念和定義15-22
• 2.1 離散時間馬爾可夫鏈15-17
• 2.2 連續(xù)時間馬爾可夫鏈17-19
• 2.3 連續(xù)隨機邏輯（CSL）19-20
• 2.4 隨機模型檢測工具PRISM20-22
• 第三章 可生存建模22-28
• 3.1 單節(jié)點可生存評估模型22-24
• 3.1.1 節(jié)點行為分類22-23
• 3.1.2 轉(zhuǎn)換狀態(tài)23-24
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)可生存評估模型24-27
• 3.2.1 平行組合24-25
• 3.2.2 節(jié)點狀態(tài)對標(biāo)記函數(shù)的影響25
• 3.2.3 移動對網(wǎng)絡(luò)可生存評估模型的影響25-26
• 3.2.4 與其它可生存評估模型的比較26-27
• 3.3 本章小結(jié)27-28
• 第四章 自動化建模28-36
• 4.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)換對網(wǎng)絡(luò)連接的影響28-31
• 4.2 PRISM建模語言表示的可生存評估模型31-35
• 4.3 本章小結(jié)35-36
• 第五章 可生存性評估指標(biāo)的邏輯刻畫與計算分析36-55
• 5.1 單節(jié)點可生存性評估指標(biāo)的邏輯刻畫36-37
• 5.2 單節(jié)點可生存性評估的計算與分析37-42
• 5.3 網(wǎng)絡(luò)可生存性評估指標(biāo)的邏輯刻畫42-44
• 5.4 網(wǎng)絡(luò)可生存性評估的計算與分析44-54
• 5.5 本章小結(jié)54-55
• 第六章 結(jié)論與展望55-57
• 6.1 結(jié)論55-56
• 6.2 展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 致謝61-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文62

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