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干扰弹性多路径路由
摘要:干扰攻击对无线通信的可靠性特别有害，因为它们可以有效地中断任何节点对之间的通信。现有的干扰防御主要集中在修复相邻节点之间的连通性。在本文中，我们解决网络级别的干扰，并重点通过多路径路由恢复端到端数据传输。只要所有路径不同时失败，就保持端到端路径可用性。在多径选择中的先前工作通过选择节点不相交路径或链路不相交路径来改进路由可用性。然而，通过我们使用MicaZ节点的干扰效应的实验，我们表明不相交不足以选择出与故障无关的路径。因此，我们基于路径的可用性历史的知识来解决多径选择。使用路径的可用性历史向量（AHV），我们提出了一种基于集中式AHV的算法来选择故障不相关的路径，以及在自组织网络中的经典路由算法之上的基于分布式AHV的路由协议。我们大量的仿真结果验证了两个基于AHV的算法通过最大化所选路径的端到端可用性来有效克服干扰影响。
关键词:无线网络，路由算法，干扰
- 引言
无线网络通过共享介质进行通信，因此容易受到恶意干扰攻击和无线电干扰。通过很少的努力，对手可以购买现成的可编程无线电（例如，软件定义的无线电）并构建干扰以连续地干扰无线通信。即使没有对手，无线技术的增长和有限数量的无执照频段之间的矛盾将继续使无线电环境拥挤。已经有越来越多的公司使用2.4 GHz无线电频谱制造各种类型的无线设备，例如Wi-Fi网络适配器，2.4 GHz无绳电话，蓝牙耳机，支持ZigBee的设备，微波炉等。设备可以经历来自共存设备之间无意的无线电干扰的吞吐量降低。无论是否有意，干扰攻击和无线电干扰将继续是对无线通信的可靠性最严重的威胁之一。由于这两种威胁都可能阻止网络传递信息，我们在本文的其余部分使用术语“干扰”。
为了应对干扰，许多研究工作集中在局部修复，即恢复相邻节点之间的通信。这些抗干扰措施包括依赖于高级收发器[20]（例如跳频）和MAC层机制[15] [29]的传统物理层技术，它们可以调整纠错码，信道适配[29]或物理位置[9]。虽然这些技术对于防止干扰是重要的，但是我们采取不同的观点和重点在防止在网络级别的干扰，即恢复端到端数据传送的可靠性。
在这项研究中，我们检查按需响应通信干扰的多路径路由协议。具体地，源节点选择预先到达目的地的多个不同路径。当其中一条路径发生故障时，其他工作路径将用于传送数据包，从而保持端到端可用性，只要源和目标之间的所有路径都不会并发。由源 - 目的地对之间的多个路径提供的这种端到端可用性被称为多路径可用性。多路径路由的关键组成部分是多径选择（即确定使用哪些路径的决策过程），因为选择策略和所得到的路径质量将直接影响多径路由的有效性。在这项研究中，我们设计多径选择算法，将优化多路径可用性，即使一个或多个干扰器可能会偶尔或连续地中断网络通信。
无线和有线网络中大多数现有的多径选择算法[1]，[11]，[27]，[32]，[35]选择节点不相交路径或链路不相交路径，即没有公共节点或共享链路，以试图最小化所有路径同时失败的概率。虽然这种方法是简单和直观的，但它依赖于多个路径之间的不相交足以保证故障独立性的假设。然而，在无线网络中，不相交的路径仍然可以是相关的故障，特别是在存在多个干扰源的情况下。我们通过以下两种情况来说明这一点。在两种情况下，具有配备有802.11b / g网络适配器的每个节点的无线自组织网络被部署在正方形中。考虑源节点S和目的节点D之间的三个不相交路径，如图3所示。在第一示例中，具有不规则干扰区域（例如，安装的微波）的静止干扰J有时变得活动，如图1（a）所示。在打开时，J干扰所有三个不相交的路线（Rt1，Rt2，Rt3）并且使它们同时失效。作为另一个示例，两组2.4GHz无绳电话不时地彼此呼叫，如图1（b）中的J1和J2所示。每当它们连接时，它们开始干扰网络通信。结果，J1和J2将所有三个路由转换为故障相关。在这两种情况下，不相交是必要的，但不足以保证路径之间的故障独立性。
为了解决在存在干扰的情况下不相交的路径之间的故障相关性，一种自然的方式是在网络链路上数学地模拟干扰的影响。然而，电磁信号在充满吸收，反射，散射和衍射的复杂环境中传播，并且对网络造成的干扰影响是高度不规则的[7]。图2示出在存在使用MicaZ节点获得的干扰的情况下发送方的分组传送等值线。接收器可以成功接收消息的粉红色（深色阴影）区域表现出高不规则性。这表明即使给定干扰位置和干扰功率水平的准确信息，仍然难以以合理的精度量化它们的影响，即使可能的话。
我们的关键看法是基于路径可用性历史的知识来处理多径选择，而不是依赖于不准确的模型，假定路径之间的故障相关性可以从其可用性历史自动导出。具体来说，如果两个路径往往表现出并发故障的历史，我们将它们视为故障相关的，否则作为故障独立的。不可否认，两个与故障无关的路径也可能偶然地呈现某些并发故障，但是这种随机相关不会损害多径选择，因为它不会导致选择与故障相关的路径。此外，通过使用历史故障相关性来预测未来相关性，我们的方案对于可以在将来重复的故障类型具有最强的恢复能力，而我们将证明，当故障仅发生一次或出现新故障类型时，它仍然有效地提高网络可靠性。
利用可用性历史来利用故障相关性的基本原理如下：导致不同路径之间的故障相关性的复杂因素（第3节）很难识别，但它们对一组链路的影响可能是确定性的和持久的。因此，我们可以做的最好的是在发生故障之后导出这种相关性，而在故障发生之前检测故障相关性是一个开放的挑战。在我们以前的工作[36]，我们提出了互联网的可用性历史方法。在本文中，我们证明可用性历史是特别有效的防御无线网络中的干扰攻击，以及如何将其与经典的自组织网络路由协议集成。
本文的其余部分组织如下：我们在第2节中指定网络和威胁模型，并概述第3节中基于可用性历史向量（AHV）的方法。在第4节中，我们提出基于AHV的链路 - 状态（ALS）算法，基于全局网络信息选择多个路径，并在我们的定制模拟器中评估ALS算法。在第5节，我们讨论建立在Ad-Hoc按需距离矢量（AODV）的基于分布式AHV的路由算法，并提出我们使用ns-3的评估工作。最后，我们讨论第6节中的相关工作，并在第7节结束本文。这项工作的早期版本出现在WiSec 2011 [12]。
- 网络和威胁模型
在本节中，我们总结了我们的研究的网络模型和威胁模型。
2.1网络模型
为了集中我们的努力来检查针对干扰和无线电干扰的多径选择的弹性，我们考虑具有有限移动性的自组织无线网络，例如无线网状网络。也就是说，链路状态主要受阻塞和干扰影响，但不受网络节点的移动性影响。此外，我们假设每个节点将保持记录其邻居和其自身之间的链路状态的邻居表。这种邻居表由大多数路由协议支持并且可以通过周期性地广播信标容易地实现。
2.2 威胁模型
除了干扰，我们的方案适应可以将不相交的路径改变为与故障相关的路径的其他类型的故障。例如，属于相同载波的网络节点可以相隔很远但是同时离开/加入网络。然而，我们专注于研究在干扰的威胁下的多径选择问题。特别是，我们研究以下代表性干扰模仿无线电干扰源和恶意干扰：
- 固定干扰：一个或多个固定干扰器在开启和关闭模式之间交替，但不移动。这种类型的干扰源可以是有时变得有效的无线电干扰源，例如，安装的微波或启用ZigBee的设备。特别地，当干扰源活动时，它们向信道发射能量，而不遵循网络实现的MAC协议。当存在多个干扰源时，它们可以同时地，独立地或以使得其中至少一个在任何时刻是活动的方式发射信号。不管它们的激活模式，它们将偶尔干扰相同区域内的网络通信。
- 移动干扰器：移动干扰器将在网络中移动，同时连续发射信号，并且将破坏其附近的网络通信。这样的干扰器可以是恶意干扰器或具有移动性的干扰器，例如，移动车辆中的蓝牙设备。无论是有意的还是恶意的，移动干扰器可以按照特定模式行进或可以随机移动。
固定和移动干扰机之间的区别是，后者特别是随机移动的干扰机影响更宽范围的链路，但不同时。结果，当移动干扰器存在时，利用历史信息预测未来链路状态是具有挑战性的。
- 基于AHV的路由协议概述
多径选择的成功需要两个因素，即：1）可以准确地反映不同路径之间的故障相关性的度量，以及2）可以有效地利用度量以排除故障相关路径被选择在一起的选择算法。
在3.1节中，我们提出一种机制，不仅可以评估单个路径可用性，而且还可以导出多路径可用性度量，即使在链路之间存在故障相关性。然后，在第3.2节中，我们绘制了我们的机制如何帮助基于派生可用性度量选择多个路径。
-
- 可用性历史度量
考虑到无线网络中跨平台干扰和阻塞的增加的可能性以及无线网络依赖的无线传播环境的压倒性复杂性，难以（即使不是不可能）精确地预测或分析不同的路径。为了绕过这种复杂性，同时仍然探索不同路径之间的故障相关性，我们提出了一种称为可用性历史向量[36]的机制来记录路径可用性历史，从中可以获知不同路径之间的故障相关性。我们首先在每个链路基础上定义AHV，然后可以容易地从中推导出路径（多径）可用性。
单链路的AHV。确定无线链路的可用性的一个自然度量是分组传送率（PDR），即，通过链路成功传送的分组的百分比。记录PDR时间序列直接需要每个数据点至少1个字节，并且计算路径的聚合PDR需要乘法。为了有效地存储和计算可用性历史，我们使用二进制向量进行记录，并使用按位运算计算路径可用性。
具体地，我们将PDR映射到0-1值，其中“1”对应于链路可用的时刻（可接受的PDR），而“0”对应于链路不可用的时刻（不可接受的PDR ）。预定阈值gamma;以确定PDR是否可接受，并且0应足够高以确保可接受的端到端PDR。此外，我们将时间划分为具有固定持续时间的时期。在第l个时期，令PDR ijl是节点i和j之间的平均PDR，则第l个时期的节点i和j之间的链路的可用性记录是
(1)
对于e个时期的这个链路的AHV是
aij =[ r1ij;r2ij;...;reij ]
为了便于观察，我们将AHV描绘为连续线，并且示出将PDR转换为AHV的示例，其中gamma;在图4中为0.6;除了时期9，其他时期的可用性是“1”。
到目前为止，AHV被用于表征个体链接。现在，我们介绍如何使用以下系列组合运算为由连接链接或子路径组成的整个路径导出AHV。
一条路径的AHV。完整路径的AHV被计算为所有链路或子路径的AHV的逻辑按位AND。路径pi的AHV可以被表示为
Ai = AI1I2 amp; AI2I3 amp; hellip; amp; AIqIq 1
其中Iq是路径pi上的第q个节点ID。
例如，图3所示的路径1，由链路1-3-5-8组成。图5示出了用于计算其AHV的串联组合。前三行展示了链路1-3，3-5和5-8的AHV，第四行是通过将前3个AHV进行位与运算而得到的路径1的AHV。
多路径AHV。回想一下，在多路径路由中，我们旨在选择提供最高多径可用性的多个路径;因此，我们使用以下并行组合操作导出给定k个路径集合的AHV。
令M是源 - 目的地对之间的k个路径的集合。 M的AHV通过对所有路径的AHV进行逻辑按位OR得到，表示为
AM = A1 | A2 |hellip;| Ak
图5示出了通过路径1和路径3的AHV的逻辑按位或OR获得的三个路径的AHV以及路径-1和路径3的组合AHV的示例。
多路径可用性度量。从AHV所携带的可用性历史，如果它们倾向于在同一时间失败，我们可以推断两个路径是高度相关的，反之亦然。为了便于选择与故障无关的路由路径，我们定义可用性度量，其被计算为源 - 目的地对之间的多个路径的AHV中的1-时期的数目（即，在该历元中可用性比特等于“1”） 。具体来说，多路径集M的可用性是
theta;（M）= ||AM||
考虑图5所示的示例。 集合路径-1和路径-2的theta;是8。
-
- 多径选择
我们的多径选择方案的目标是选择可以产生最大AHV的k个路径，以确保失败相关的路径不可能一起被选择。正式地，给定包含h个候选路径的集合H，多径选择问题可以定义如下：
定义1：
在丨M丨le; K，M 是H的子集的条件下
最大化 theta;（M）
多路径选择框架：获得包含k个路径的最优M遇到两个挑战。首先，定义1中的多径选择问题是NP完成，根据我们以前的工作[36]。第二，在多跳无线网络中的节点之间可能存在大量可能的路径。考虑2times;2网格网络，每个节点与其他三个节点连接，如图6所示。存在从1到4的五个不相交，无回路的路径：1-4，1-3-4，1-2-4，1-2-3-4，1-3-2-4。可以预见，随着节点数量的增加，路径的数量将呈指数增长。用大量候选路径来解决定义1的NP完全问题可能在计算上是禁止的。
为了解决这两个问题，我们提出了一个两阶段框架来选择多个路径： 路径预选阶段 2.贪婪多径选择阶段， 如算法1所示。特别地，我们将网络建模为加权图G=（N,E,W）;其中N是节点集，E是链路集，W是从边到权的映射。给定网络图G，函数Pre
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