非安全環(huán)境下分布式DLMS算法研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著傳感器時(shí)代的來臨，分布式自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為具有挑戰(zhàn)性的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)擅長(zhǎng)分布式信息的處理和優(yōu)化問題，以及為自然界中的各種自組織復(fù)雜行為建模。本文研究分布式自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用廣泛的分布式估計(jì)問題。分布式網(wǎng)絡(luò)是由一群具有數(shù)據(jù)處理，學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)傳輸能力的節(jié)點(diǎn)組成，這些節(jié)點(diǎn)以多樣化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)連接在一起形成互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)可與各自的鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交互，通過相互協(xié)作完成對(duì)共同目標(biāo)參數(shù)的估計(jì)。分布式算法是分布式估計(jì)的核心技術(shù)，是由

2、自適應(yīng)估計(jì)算法和協(xié)作策略共同組成。本文研究重點(diǎn)是基于LMS的分布式估計(jì)算法。
　　首先，本文簡(jiǎn)要概述了分布式估計(jì)所面臨的問題和挑戰(zhàn)，以及分布式估計(jì)算法的應(yīng)用和國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，并且介紹了一種基本的單節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)估計(jì)算法，即最小均方(LMS)算法，然后在單節(jié)點(diǎn)估計(jì)的基礎(chǔ)上，研究多節(jié)點(diǎn)協(xié)作估計(jì)算法，詳細(xì)描述了分布式協(xié)作策略中的擴(kuò)散策略，引出了擴(kuò)散最小均方(DLMS)算法，并且對(duì)單節(jié)點(diǎn)LMS估計(jì)算法和多節(jié)點(diǎn)DLMS估計(jì)算法進(jìn)行了仿真比較。仿

3、真結(jié)果表明，多節(jié)點(diǎn)合作估計(jì)的性能要優(yōu)于單節(jié)點(diǎn)估計(jì)，說明信息的交互可以帶來性能的提高。
　　其次，實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境并不是絕對(duì)安全的，惡意節(jié)點(diǎn)的存在會(huì)篡改自身的數(shù)據(jù)，并且通過擴(kuò)散進(jìn)而影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)性能。而且，惡意節(jié)點(diǎn)的攻擊方式多樣化，其攻擊行為難以預(yù)測(cè)，為此，本文對(duì)多種攻擊行為進(jìn)行了分析，將常見的攻擊概括為同向攻擊和高斯攻擊，針對(duì)同向攻擊提出了基于中值濾波的分布式擴(kuò)散最小均方(MF-DLMS)算法，該算法通過對(duì)接收到的鄰居節(jié)點(diǎn)的估計(jì)

4、值進(jìn)行排序，然后進(jìn)行中值濾波處理，棄用排在鄰居集合兩端的惡意攻擊值，有效抑制惡意節(jié)點(diǎn)帶來的影響。但是MF-DLMS算法對(duì)高斯攻擊的效果不理想，而且MF-DLMS算法自身受拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)量影響因素較大，導(dǎo)致其應(yīng)用性有限。為了尋找魯棒性更強(qiáng)的算法，本文在擴(kuò)散融合階段提出一種異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法和惡意節(jié)點(diǎn)評(píng)價(jià)以及預(yù)警機(jī)制，并將其應(yīng)用于DLMS估計(jì)算法中作為改進(jìn)，得到基于異常數(shù)據(jù)檢測(cè)的分布式擴(kuò)散最小均方(ODD-DLMS)算法，此方法能夠使正

5、常節(jié)點(diǎn)在每次迭代過程中準(zhǔn)確識(shí)別出惡意節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)并拒絕其進(jìn)入下一步運(yùn)算，其評(píng)價(jià)和預(yù)警機(jī)制能夠有效給出惡意節(jié)點(diǎn)的安全指標(biāo)并且及時(shí)做出安全預(yù)警。仿真結(jié)果表明，相比DLMS算法，在攻擊情況下兩種算法都能夠大幅度提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)性能，有效降低惡意節(jié)點(diǎn)的影響，但ODD-DLMS算法比MF-DLMS算法的魯棒性更強(qiáng)，效果更好。
　　最后，利用分布式估計(jì)解決不同領(lǐng)域的問題也是本文研究的一個(gè)重點(diǎn)。本文將分布式估計(jì)與頻譜感知相結(jié)合，利用自適應(yīng)LMS