[發(fā)明專利]一種針對霧計算物聯(lián)網物理層安全的混合資源配置方法

有效

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• 申請日: 2021-01-11
• 公開（公告）號: CN112787811B
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發(fā)明（設計）人: 張世鉑;高洪元;蘇雨萌;孫賀麟;馬靜雅;劉亞鵬;張禹澤;郭瑞晨
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: H04L9/08
• 分類號: H04L9/08;H04L9/40;H04L41/0803
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1.一種針對霧計算物聯(lián)網物理層安全的混合資源配置方法，其特征在于：步驟如下：

步驟一：建立安全霧計算物聯(lián)網系統(tǒng)模型；

給出一個存在K個霧節(jié)點，D個物聯(lián)網用戶，L個被動式竊聽器的霧計算物聯(lián)網系統(tǒng)；用表示每個物聯(lián)網用戶有時延需求的數據任務，其中S_d表示數據任務的大小，C_d表示處理數據任務需要的CPU周期，為最大允許時延門限；網絡中有W個彼此正交的頻譜資源塊，每個物聯(lián)網用戶占據一個頻譜資源塊并將數據任務傳輸到云端服務供應商所分配的相應霧節(jié)點，用χ_d,k∈{0,1}表示第d個物聯(lián)網用戶的數據任務是否分配到第k個霧節(jié)點，d＝1,2,...,D，k＝1,2,...,K；每個物聯(lián)網用戶的數據任務只能由一個霧節(jié)點進行處理，霧節(jié)點計算資源約束如下：

在物聯(lián)網用戶傳輸數據到霧節(jié)點過程中，考慮到頻譜資源塊復用的情況，用ε_d,w∈{0,1}表示第d個物聯(lián)網用戶是否復用第w個頻譜資源塊，計算第d個物聯(lián)網用戶到第k個霧節(jié)點在第w個頻譜資源塊下的信噪比為：

其中：為第d個物聯(lián)網用戶對于第w個頻譜資源塊的傳輸功率；表示第d個物聯(lián)網用戶到第k個霧節(jié)點在第w個頻譜資源塊下的信道狀態(tài)信息，σ²為高斯白噪聲功率；第d個物聯(lián)網用戶吞吐量為：

其中：B為一個頻譜資源塊的帶寬；通過吞吐量計算出第d個物聯(lián)網用戶的任務傳輸時延為

每個霧節(jié)點采用并行方式處理接收到的數據任務且每個霧節(jié)點將其計算資源分成多個計算資源塊，用G_k和表示第k個霧節(jié)點的最大計算資源塊數目和單位計算資源塊的計算容量；令α_d,k表示第k個霧節(jié)點分配給第d個物聯(lián)網用戶的計算資源塊數目，則任務處理時延為

對于每個物聯(lián)網用戶的接收時間，采用表示第d個物聯(lián)網用戶的接收時間，滿足某種特定的分布；則第d個物聯(lián)網用戶的總時延為

第d個物聯(lián)網用戶到第w個竊聽器集合第n個竊聽器的信噪比計算如下：

其中：β_w表示竊聽第w個頻譜資源塊的竊聽器數目，表示對于第w個頻譜資源塊的竊聽器集合，w＝1,2,...,W；是第d個物聯(lián)網用戶到第w個竊聽器集合第n個竊聽器的信道狀態(tài)信息，σ′²是高斯白噪聲功率；第d個物聯(lián)網用戶的上行保密容量為：

其中：表示由于被動式竊聽器而泄露的數據量的大小，[x]⁺表示對x取正的函數；假定竊聽器彼此間是沒有協(xié)作的，在這種情況下，泄露的數據量通過下式得到其中max(·)為取最大值函數；對于整個安全霧計算物聯(lián)網系統(tǒng)，其上行保密容量為

針對頻譜資源塊配置、計算資源塊配置及霧節(jié)點配置，提出以霧計算物聯(lián)網最大平均上行保密容量為目標的混合資源配置問題為：

約束條件為：χ_d,k∈{0,1}，ε_d,w∈{0,1}；α_d,k∈{1,2,...,G_k}；

步驟二：初始化量子星系群及參數；

量子星系群中有M個量子星系，每個量子星系的維數為H，第i代第m個量子星系的量子態(tài)為：

其中：m＝1,2,...,M，h＝1,2,...,H，對量子態(tài)進行測量得到量子星系的測量態(tài)測量規(guī)則如下：其中h＝1,2,...,H，為分布在[0,1]間的均勻隨機數；設定兩個固定比率η₁和η₂作為每代量子星系群每個量子星系選擇演進方式的門限閾值；計算所有量子星系的適應度值，適應度值通過將量子星系的測量態(tài)帶入到適應度函數中進行計算得到，根據適應度值選出適應度值最大的測量態(tài)為全局最優(yōu)測量態(tài)

步驟三：根據設計的量子星系群演進規(guī)則，對所有量子星系進行演進；

量子星系群中的每一個量子星系根據演進規(guī)則進行演進，對于第i代中的第m個量子星系，生成分布在[0,1]間的均勻隨機數如果則量子星系進行螺旋混沌移動，此時量子旋轉角和量子態(tài)的更新方程如下：

其中：為更新后第m個量子星系的第h維量子旋轉角，h＝1,2,...,H，δ₁和δ₂為控制因子，lⁱ為由Logistic混沌映射產生的混沌數，lⁱ⁺¹＝τ·lⁱ(1-lⁱ)，a∈{1,2,…,M}是一個隨機整數，τ為Logistic參數，abs(.)表示取絕對值函數；如果則第m個量子星系的量子旋轉角和量子態(tài)更新方程如下：

其中：δ₃和δ₄為控制因子，與是兩個不同的從量子星系群中選出適應度為前ρ比例的量子星系測量態(tài)，sign(.)表示符號函數，為第m個量子星系第i代的適應度值；如果則第m個量子星系的量子旋轉角和量子態(tài)更新方程如下：

其中：δ₅為控制因子，為均勻分布在[0,2π]間的均勻隨機數，d∈{1,2,…,M}是一個隨機整數；

步驟四：對更新后量子星系的量子態(tài)進行測量，得到所有更新后量子星系的測量態(tài)，計算測量態(tài)的適應度，根據適應度值的大小更新所有量子星系的測量態(tài)和量子星系群的全局最優(yōu)測量態(tài)

步驟五：判斷是否達到終止條件：如果當前演進的代數小于設定的最大迭代次數，則令i＝i+1，返回步驟三；否則終止演化，輸出量子星系群的全局最優(yōu)測量態(tài)，得到相應的混合資源配置方案。