享受网络编码的好处:对抗污染攻击5 g多次反射网络

文摘

在即将到来的5 g的时代,许多新类型的网络将极大地扩大世界的连接如车载ad hoc网络(VANETs)、物联网(物联网),和设备间的通信(D2D)。网络编码是一种很有前途的技术,可以显著提高吞吐量和这些新兴5克多次反射网络的鲁棒性。然而,网络编码通常是非常脆弱的消息内容等恶意攻击腐败和节点妥协的攻击。利用网络编码性能而紧贴恶意网络攻击是一个有趣的和具有挑战性的研究问题。在本文中,我们提出一个新的错误检测和纠错(EDEC)方案,可以联合检测和删除恶意攻击基于底层错误控制方案一般多次反射网络模型5 g多次反射网络。该方案可以提高网络的吞吐量污染攻击相比,现有的基于错误检测的方案。然后,我们提出一个低密度奇偶校验(LDPC)基于解码EDEC (LEDEC)计划。我们的理论分析表明,LEDEC方案可以进一步增加吞吐量为严重污染了网络环境。我们还提供广泛的绩效评估和仿真结果验证了提出的方案。本研究可以确保应用程序的预期性能的网络编码在5 g网络恶意污染攻击。

1。介绍

大多数的新兴网络5 g通信网络可以利用多次反射网络建模,包括车载ad hoc网络(VANETs)、物联网(物联网),和设备间的通信(D2D)。新计算框架5 g网络计算(如雾1)也可以分为多次反射网络。可以提高网络吞吐量和可靠性网络编码时利用。许多研究者提出采用网络编码在即将到来的5 g网络,如在2- - - - - -4]。网络编码的核心符号是它允许参与节点编码的数据包在网络中间节点的方式,当一个水槽接收数据包,它可以恢复原始消息。网络编码提供了一个最大的多播流量和计算复杂度之间的权衡。

网络编码被Ahlswede首先介绍的论文等。(5]。李等。(6)制定网络编码的多播问题每个收到的最大流从源节点。他们证明了线性编码就足以达到最优。这项工作由网络编码更简单、更实用。Koetter和Medard7]表明,线性码足以实现多播能力,编码一个足够大的球场上。何等。(8)表明,使用随机线性网络编码是一种更可行的方法来设计线性码。Gkantsidis和罗德里格斯9)随机网络编码的原则应用于点对点(P2P)的上下文中内容分布和显示文件下载次数可以减少。Esmaeilzadeh等。(10]提出使用feedback-free随机线性网络编码在异构无线网络单跳广播分层的视频流。吴等。(2)设计了一个高效的数据传播协议VANETs使用网络编码。Lei等。(3)应用网络编码命名数据网络(NDN) 5 g物联网网络和改进的内容交付效率。气等。(4)提出,共同利用D2D通信和网络编码实现高通信可靠性的超密度5 g细胞部署。

然而,在网络编码的环境中,所有参与节点必须编码传入的数据包根据一个固定的编码算法。如果一个数据包从一个中间继电器节点破坏或被破坏,整个通信可能会中断。

本文的主要目的是开发计划可以打击网络污染和恶意攻击的网络节点基于错误控制编码在多次反射网络。我们提出一个新的方案,结合了错误检测和纠错(EDEC)打击网络污染攻击。在我们的方案中,原始消息符号是首先使用一个错误控制编码代码编码之前,网络编码和传输。错误控制代码的应用程序提供了中间节点的能力检测可能的错误或污染的消息。与现有的计划,一个中间节点检测到一个错误时,数据包将继续转发。只要矫正错误,水槽节点能够恢复损坏的包和解码原始数据包的象征。然后我们进一步扩展EDEC方案并提出基于LDPC EDEC (LEDEC)计划。LEDEC计划我们将包作为LDPC码字在水槽节点和使用信念传播算法(BPA) LDPC码解码。它甚至可以保证一定的网络吞吐量网络环境污染严重,而基于错误检测方案的吞吐量变得非常低。此外,我们主要关注带来的吞吐量的影响不同的策略对损坏的包(丢弃和保持)。

本文的主要贡献如下:(我)我们提出一个EDEC计划通过修改错误控制编码和网络编码。提出EDEC方案可以提高吞吐量的网络环境污染攻击相比,基于现有的错误检测方案。(2)我们建议LEDEC计划通过增加EDEC LDPC译码方案。拟议中的LEDEC甚至可以进一步提高吞吐量的网络环境严重污染。(3)我们进行广泛的模拟来评估的性能提出计划和证明该方案的优势。

本文的其余部分组织如下:部分2介绍了相关的工作。预赛网络编码、错误控制编码和讨论的提议修改错误控制代码部分3。对手模型给出了部分3。EDEC方案和性能分析中描述的部分4。部分5介绍了LDPC LEDEC的解码和分析方案。节中我们得出结论6。

2。相关工作

现有工作污染消除基本上可分为基于错误检测方案和纠错方案。基于错误检测计划,这些错误通常是发现在中间转发节点。基于纠错机制,汇聚节点的错误通常是纠正。

而基于纠错方案似乎更有吸引力,编码和解码的计算复杂度相对较高(11]。这些计划通常是设计基于知识网络的拓扑结构,这使得这些计划当前网络不太灵活。Jaggi等。(12]介绍了第一个多项式时间rate-optimal网络编码正确的恶意节点带来的错误。他们也给理论网络容量与恶意节点的存在。然而,通信开销的计划很重要。在[13],作者提出了一个网络纠错编码相结合的非线性编码源节点和线性编码的中间节点。代码可以实现更高的传输速度比线性网络纠错编码与指数编码和解码的复杂性。

基于纠错方案的局限性使错误检测吸引力在一些网络场景。Krohn等。(14)建议使用同态哈希函数来保证网络流的正确性。主要的思想是,每个中间节点将检查数据包通过同态哈希函数的正确性。如果一个包一个中间节点的正确性检查失败,它将被丢弃。这种方法可以减少通信开销,可用于随机网络编码。然而,计算复杂度仍然是非常高的。当网络规模很大,计算散列值太多也会创造高的延迟。然后再等。(15)提供加密防止污染的攻击验证线性网络编码的子空间,这会产生更少的计算延迟比14]。商等。(16)提出了新的基于同态签名方案生成的网络编码。

在[17- - - - - -20.),同态消息身份验证代码(MAC)是为了检测污染包。余等。(17)应用多个mac每个数据包在网络安全的XOR编码数据包过滤污染。Agrawal等。(18]也设计了一个同态MAC检查网络编码数据的完整性和更少的计算开销。李等。(19]提出使用基于对称密钥同态MAC算法来检测损坏包。在[21),作者分析了子空间两同态身份验证方案和改进的同态签名(HSS) [22)和关键predistribution-based标签编码(KEPTE) [23网络编码。

为了进一步减少计算和通信开销,Kehdi等。(24开发了一个简单的错误检测的基础零的关键计划。他们的想法是分区 - - - - - -维线性空间在成两个正交的子空间维度(符号子空间) (零键空间)。比较同态的哈希函数,零键方案更为高效和几乎没有消息延迟。纽厄尔等。(25)改进的工作24通过分裂零键)成一个大不变部分和另一个小定期更新的部分,使它更适合网络编码在无线环境中。

基于所有这些错误检测方案,损坏的包将被丢弃。在通过网络,一个大消息分为小数据包。如果一个恶意节点能够不断甚至腐败的一个小片段(包)的消息,这个片段将被丢弃。因此,整个消息将被损坏和有效吞吐量将会降低,甚至在极端的情况下接近于零。在我们以前的工作(26),我们建议把损坏的包而不是下降;因此我们可以解码的包在中间转发节点基于子空间的属性。在本文中,我们进一步推广理念和把错误检测和纠错,保证网络环境污染严重的甚至高吞吐量。

这里值得注意的是,作者在27]提出使用合作非参数统计框架(警察)的不当行为缓解网络编码。他们的框架不需要数据包的知识内容和提供了另一个可能的方法来打击网络污染攻击。

3所示。预赛

在本节中,我们将首先介绍网络编码的基本概念和符号。然后我们将初步的错误控制代码,我们建议修改错误控制代码,这是我们建议的方案的基础。最后我们将敌对的模型采用了本文。

3.1。网络编码

网络编码的主要思想可以通过蝴蝶图(6)在图1。假设所有的边的能力 ;这个网络的能力根据最大流min-cut定理。只有通过编码的比特 , 在节点3,这个网络可以达到最大容量。

在本文中,我们采用的符号7]。一个网络相当于一个有向图 ,在哪里对应的顶点集节点和网络代表所有顶点之间的定向边缘对应的通信链接。一开始顶点的优势的尾巴吗和写 ,而最终的顶点的优势的负责人吗和写 。

对于一个源节点 ,有一组符号 发送, 。的链接中继节点之间和 ,写成 ,符号传播是所有的功能这样 。和可以写成 在哪里 是本地网络编码系数, 是全球网络编码系数符号 ,和 是网络编码向量。水槽节点 ,有一组的符号 从在哪里 解码。

网络编码实现预期的好处,所有参与网络中的节点网络污染和恶意攻击的应该是免费的。假设,在线性网络编码、水槽节点接收包的象征 。它解码原始消息的象征 通过求解一组线性方程: 为了清晰的目的,我们数字网络编码向量在水槽节点收到来 。如果所有的中继节点编码正确 ,水槽节点可以解码消息成功的象征。

3.2。错误控制编码

3.2.1之上。错误检测

假设原始消息的象征 - - - - - -维线性空间在 。在我们使用编码符号 生成矩阵一个 分组码的编码码字将形成一个线性子空间的维度 。这将会是另一个 维子空间的维空间,即正交码字子空间。表示一个有效的码字和基地 维子空间的 ;我们有 ,在哪里 代表了内积。

让 矩阵 ; 形成一个奇偶校验矩阵的码字和满足 假设 收到的码字,在哪里是一个 - - - - - -元组误差产生的恶意节点。接收到的单词 ,我们可以得到综合症的错误模式如下:

对收到的码字 ,有两种情况:等于一个合法码字生成的 。在这种情况下,虽然包含错误,错误是无法觉察的使用传统的错误控制编码技术;(2)包含一个非零的奇偶校验子空间正交投影,而满足 。在这种情况下,我们可以检测到接收到的单词包含错误。

在网络编码,假设的是一组有效的码字, 这些码字的线性组合,在哪里是网络编码系数。它可以很容易地验证 , 方程(5)确保我们仍然可以检查包的正确性符号使用的行向量编码后通过网络编码。类似于(24),我们所说的行向量 零键。

3.2.2。纠错

从(4),很明显,是一个码字当且仅当吗 。最大似然解码的任务是找到最小重量误差模式这样 。在这种情况下,收到是纠正 。

在线性网络编码,虽然数据包从源节点发送符号不是原始的,我们仍然可以使用(执行纠错4)。假设 接收码字的传入的边缘;是误差向量添加到网络编码 和 。如果错误是在修正错误控制代码的能力,综合症还会 。因此我们可以使用综合症解码纠正这个错误。

错误检测和纠错能力决定的 代码结构。基于网络的污染水平,我们可以选择相应的错误控制编码基于下列命题。

命题1(见[28])。对于一个 分组码的最小距离 ,它可以检测所有的 或更少的错误,也可以纠正所有的 或更少的错误。

在我们提出的方案,在中间节点检测到的损坏包不会被丢弃。完整的和损坏的包将收集的水槽节点。水槽节点可以正确的数据包和通信吞吐量更高比基于错误检测的方案。

3.3。修改错误控制代码

基于错误检测的方案主要集中在检测腐败的数据包。就像前面提到的2,当检测到腐败的包,它将被丢弃。如果敌人继续腐败特定的包,这些包将不断下降和沟通可能永远不会成功。在本文中,我们试图利用提高吞吐量在这些情况下损坏的包。为了实现这一目标,我们需要提出一个修改错误控制代码。

3.3.1。传统的误差控制代码的局限性

一个线性纠错码编码的原始位信息符号到一个位码字使用一个 生成矩阵 。假设的最小距离 ,结果显示部分3.2.2,我们可以纠正错误的最大数量 。如果错误的数量超过这个数量,我们可以正确的码字到一个错误,如图2。

3.3.2。提出了误差控制代码,可以检测到错误的解码

传统的误差控制代码可能未被发现的解码错误。这是一个固有的性质。无论如何我们设置代码率低,这些未被发现的错误可能仍然存在。解码错误只能检测到使用机制而不是一个独立的纠错编码。

因此,我们提出申请修改错误控制代码信息符号和网络编码系数(1)。在本节中,我们将使用消息符号作为一个例子。原始消息的象征首先是映射到一个吗比特值利用同态散列。然后将附加到形成一个新的 位信息的象征。通过编码这个新消息标志我们可以得到最终的码字。所以成为一个代码 代码。通过添加额外的部分,我们可以缓解传统的错误控制代码的局限性。图3展示了修改后的编码方案。

在水槽节点,解码符号是首先分成两部分和解码后如图4。然后我们计算映射从 。如果和是不同的,我们可以发现一个解码错误。我们的修改是相当于选择信息符号的符号。其他消息的象征符号空间被认为是非法的。由于解码算法只在保证解码码字 解码码字属于维子空间 符号空间意味着解码包含错误。

定理2。假设一个解码错误发生时,错误的码字的码字符号空间。因此检测一个错误的解码的概率

通过正确选择参数 ,我们可以检测到错误的解码与一些额外的开销。

3.4。对手模型

在网络编码,一个小错误注入一个中间继电器节点可能扩散到许多数据包在水槽节点,这将产生错误消息解决后的符号(2)。这可能会导致严重浪费网络资源,有时甚至可以毁掉整个网络通信。这类攻击污染攻击。

在本文中,我们假定恶意节点可以注入虚假数据包网络。如果成功中继节点不检测虚假数据包和生产网络编码的数据包使用虚假数据包,我们称这些包损坏的包。恶意节点试图伪造合法数据包,可以通过检查(5)。在基于错误检测的方案,使用零键检查数据包的有效性符号,源节点将随机分配在每一个中间继电器节点零键包检查。恶意节点可以增加其成功攻击概率通过制造虚假的符号正交于所张成的空间零键接收。

当生成矩阵的规模很大,我们将使用稀疏矩阵和减少编码和解码的复杂性。假设有的平均在每一行和每一列的矩阵 为 ,我们有下面的定理。

定理3。的概率一个恶意节点成功伪造一个有效的符号 在哪里的数量是 - - - - - -从一组组合元素和 的数量是在一个虚假的象征。

证明(草图)。当错误的数量,在虚假的象征,是小相比 ,为每个错误索引将会有不同向量与的指数在 。这些虚假的符号将线性相关向量有高概率。因此一个虚假的象征错误( )将线性相关与最多向量,其中可能包括来自矩阵的行和 。
当恶意节点伪造一个象征这仅仅是行向量的线性相关 ,它将成功地建立一个有效的象征。由于恶意节点不知道矩阵的行向量和除了关键零向量,这些行向量可以看作是随机到恶意节点。的成功概率是数量的选择方式在所有的行向量向量除以的选择在所有的行向量向量不包括零键向量恶意节点已经知道。

对于大型 ,恶意节点小实现高概率 。在一个典型的参数设置 , , , ,每个中间节点将收到随机选择从零键零键。建立一个有效的成功概率符号如图5。从图我们可以看到,实现成功的概率 ,恶意节点只能添加错误到一个伪造的象征,这很容易改正(3232、3072)代码的最小距离 。因此为恶意节点,以产生虚假的符号,可以通过检查,它将与少量的错误(建立符号 ' s)和正交于零键向量。

的错误控制代码用来检测虚假的符号,在虚假的符号是矫正错误。然而,在基于错误检测的方案,不执行纠错,虚假的符号,通过中间检查将导致解码原始消息的失败标志在水槽节点。

4所示。提出EDEC计划和评估

类似于零关键计划,我们的方法还利用正交空间属性的错误控制代码,但我们使用错误检测和纠错技术。源节点将使用修改的错误控制编码原始消息的符号代码在消息传输之前,如图6。错误控制的属性在线性网络编码代码保持不变。当检测到损坏的包,而不是放弃它,我们向前水槽节点,这样可以使用包以及其他数据包恢复原始信息。然而,损坏包不会参与网络编码在随后的中继节点一旦检测到损坏。水槽节点可以使用损坏的数据包根据解码的结果修改错误控制代码部分3所示。3。

4.1。EDEC提出方案

拟议中的EDEC计划分为两个阶段:初始化阶段和传播阶段。零键和安全参数的初始化阶段分布而分组符号是通过网络传输的编码阶段。

以下4.4.1。初始化阶段

在初始化阶段,源节点将首先分配奇偶校验矩阵的行向量正交在算法1(零键)的每一个中继节点通过一个秘密的传输协议。与普通线性网络编码的网络编码向量是附着在开始或结束的包,我们建议将编码的编码向量在包预定的秘密地点。源节点的位置信息发送给所有水槽节点在初始化阶段通过安全传输协议。这将防止恶意节点损坏的编码向量,这对解码的数据是至关重要的。此外,源节点也将发送编码矩阵网络编码向量和所有水槽节点分组符号。一旦完成了初始化阶段,源节点可以多播任意数量的数据包到水槽节点。初始化阶段的开销可以忽略不计。

4.1.2。传播阶段

在传播阶段,源节点,中继节点和水槽节点将执行该EDEC方案根据算法1,2,3。

在算法1,源节点将网络编码的编码向量使用修改后的错误控制代码更长的附录和低得多的码率,而数据包的编码符号。这可以改善错误解码错误阻力和探测概率保证网络编码的正确性向量用于数据解码。由于只有一个网络编码向量在每个数据包,这更高的安全级别带来的开销可以忽略不计。

算法2介绍了EDEC算法中继节点。自零键向量已经分布在初始化阶段,中继节点可以检查数据包是否完好无损。

算法3介绍了EDEC算法水槽节点。因为一个水槽节点已经收到的编码矩阵和在算法1在初始化阶段,它可以执行错误控制编码解码和检测错误的解码。当收集足够的完整的包,它可以获得原始数据符号的解码网络代码。

4.2。EDEC方案的仿真结果

在本节中,我们首先呈现EDEC方案的仿真平台。然后我们将比较EDEC方案和基于错误检测的方案,由零代表仿真的重要方案。

4.2.1。准备仿真平台

我们模拟使用ns-2 EDEC方案。场景设置为一个网格网络源节点,中继节点,和水槽节点。所有的节点都设置为无线节点使用无线物理层和802.11 MAC协议。无线信道设置为TwoRayGround。一旦一个节点接收到数据包,它会根据其相应的操作类型(来源、继电器、恶意和水槽)和包内容。

图7显示了模拟网络的拓扑结构。源节点位于左下角水槽节点位于右上角。其余的节点都是中间节点,可以传递数据包。在仿真中,我们随机选择一个中间节点的恶意节点数量执行污染攻击。这些节点试图发送虚假数据包可以通过中间检查节中描述3所示。4污染了网络。我们可以改变恶意节点的数量在不同网络条件下评估算法的性能。恶意节点的比例在图7。其余的中间节点作为中继节点。收到包后,他们将首先进行污染检测。在基于错误检测的方案,如果包损坏,它将下降。在我们提出EDEC计划,我们将继续损坏数据包转发到水槽节点。然而,损坏包不会成功参与网络编码。节点的行为将在下一节详细。

由于数据包通过广播传播,尽管是IEEE 802.11 MAC协议,我们仍将数据包的碰撞,最终会影响仿真结果。在本文中,我们只关注评估拟议中的EDEC和LEDEC方案。根据单个节点的传输范围,相邻节点分配不同的时段(见图8),以避免数据包的碰撞。这可以保证传输范围属于同一个时间段不会重叠。我们把整个时间分成9时间段,每个时间段的时间是100 ms。允许节点发送数据包只有他们自己的位置。如果不是,他们将不得不等到下一个槽。在图8是一个例子的节点属于时间槽2可以同时传输数据包碰撞。

4.2.2。节点设计

四种类型的节点根据部分中描述的算法设计4.1在仿真平台上。

(一)源节点。在仿真中,源节点 数据包发送。根据部分后初始化网络4.1。1,源节点将网络编码的编码向量每个包使用修改后的图给出错误控制代码3与 。根据定理2,检测的概率的错误解码网络编码向量 ,这意味着一旦解码网络编码向量通过验证图4,我们可以把网络编码向量完好无损。然后,源节点将分发网络编码的编码向量在每个数据包到预定的位置。我们片段每个数据包将网络编码的编码向量嵌入到符号的大小比特和每个数据包编码符号使用修改后的错误控制代码 。最后,编码的数据包发送到网络。

(b)中继节点。中继节点将执行EDEC方案根据算法2。因为网络碰撞是免费的,所有的传播可以接收数据包,每个包只需要传送一次。利用网络编码有效减少传输延迟的时候,每个中继节点将为每一个执行网络编码 有效数据包接收。

(c)恶意节点。我们假设恶意节点不执行网络编码。他们只发送伪造数据包,进行污染攻击节中描述3所示。4。

(d)水槽节点。水槽节点将解码显示修改后的错误控制编码和网络编码算法3。

4.2.3。仿真结果

我们进行模拟在不同比例下的恶意中继节点。之间的吞吐量比较EDEC方案和基于错误检测的方案如图9。从图我们可以看到EDEC方案优于基于错误检测的方案在吞吐量:(i)当恶意节点的比例小于 ,这两个计划几乎相同的性能。(2)恶意节点的增加,基于错误检测方案的性能将显著下降,而EDEC方案的吞吐量仍然几乎不变。(3)当恶意节点的比例大于 ,EDEC方案的吞吐量开始减少,因为累积包符号变得太大的错误纠正错误控制代码的修改。不能修复的数据包符号有相同的降解影响吞吐量的数据包丢弃错误检测为基础的计划。

5。LDPC译码和LEDEC方案

在EDEC方案,只有线性独立的参与网络的数据包解码在水槽节点。损坏或线性相关的数据包将不会被使用,这是一种资源的浪费。在本节中,通过利用这些数据包恢复更多的信息符号使用低密度奇偶校验(LDPC)解码,我们提出一个基于LDPC译码EDEC (LEDEC)计划。

5.1。LDPC码

LDPC的线性分组码在1962年首次引入Gallager [29日]。LDPC码的重要特征之一是其稀疏奇偶校验矩阵。通过使用迭代解码,LDPC码可以实现纠错性能接近香农限(30.]。LDPC码可分为常规LDPC码,的奇偶校验矩阵有一个固定数量的每列和行,和不规则的LDPC码的奇偶校验矩阵可能有不同的数量的在每一列和每一行。在本节中,我们将制定网络编码的不规则LDPC码。

5.2。LDPC码的解码

迭代解码算法,称为信念传播算法(BPA),通常用于解码LDPC码。在所有的通道模型BPA的二进制算法消除通道(BEC)是最简单的,只需要考虑三个数字: , ,和(擦除)。BPA可以描述在坦纳图(31日),这是一个由两部分构成的图。在坦纳图,有两种类型的节点:象征节点(对应接收到的比特)和检查节点(相应的奇偶校验矩阵的行)。奇偶校验矩阵的一个佐证,坦纳图如图10。奇偶校验矩阵的每一行代表一个奇偶校验方程。标志节点,对应于位等于1的连续的奇偶校验矩阵,连接到检查节点对应于相同的行。这些节点和边在坦纳图表达的奇偶校验方程这一行。在图10、节点代表了奇偶校验矩阵的第一行。第一、第二、第三奇偶校验矩阵的第一行元素的,所以节点的象征 , ,和被连接到在坦纳图。

解码算法可以通过算法描述4。

5.3。线性网络代码和LDPC码之间的关系

在线性网络编码,包在中间节点的线性组合。接收到的数据包在水槽节点满足(2)。在网络编码解码EDEC算法的一部分,只有独立有效的数据包。然而,也有有用的信息的线性相关的数据包或损坏包。如果我们能利用和使用这些包,可以进一步提高系统性能。表示接收到的编码向量 ,在哪里 和是收到的数据包的数量。然后网络代码块的生成矩阵可以被定义为 作为一个例子,假设只有一个在每一个原始数据包的源节点 。定义 。在这种情况下,每个水槽节点收到的数据包也只包含一个为 。表示所有的收到包作为一个向量 。我们有以下编码方程:

定理4。线性网络代码可以被视为一种rateless LDPC码,可以使用BPA解码算法。

证明(草图)。因为我们可以有一个不确定的数量 收到的编码比特编码方程(9),我们可以把网络作为rateless代码。生成矩阵可以写成 在矩阵可以作为一个吗 通过行满秩矩阵交换后独立是接收数据包,是一个 矩阵,是一个 单位矩阵。相应的奇偶校验矩阵可以写成 在哪里是一个 单位矩阵。我们可以验证的正确性通过验证下方程: 后推导相应的奇偶校验矩阵 ,我们可以使用BPA的线性网络编码解码算法。线性网络编码可以被视为rateless LDPC码和错误控制编码的属性。

虽然线性网络编码可以被视为rateless LDPC编码,双酚a算法不能用于解码网络代码如果网络代码解码后得到一个传统的错误控制代码,因为我们不能检测的不正确的解码应被视为“抹除”。EDEC修改的错误控制编码的方案,我们可以确定错误解码和相应的比特标记为“抹除”。因此,我们可以使用BPA线性网络编码解码算法。图11说明了这个LEDEC方案的主要思想。

5.4。理论分析

通过线性相关的数据包中的信息,LEDEC方案可以获得额外受益于BPA LDPC码的译码。考虑这样一种情况,恶意节点的比例很高,大部分的数据包被恶意节点。基于错误检测的方案无法工作,因为所有的数据包被丢弃。EDEC计划并不奏效因为消除高概率将不会有足够的矫正包来解决网络编码方程(2)。

LEDEC方案,让表示的概率优势从检查节点连接到节点度的象征 ,和从符号表示的概率优势节点连接到一个检查节点的学位坦纳图中相应的LDPC码。LDPC码的生成函数定义为: , 。根据(32),“抹除”的最大分数与给定的生成一个随机LDPC码正确函数是有界的 的概率至少 ,在哪里是代码的长度。的吞吐量LEDEC计划,我们有定理5。

定理5。LEDEC方案的吞吐量 在哪里 , 是消除概率,是一个水槽节点接收数据包的数量,然后呢是地板函数。

证明。假设一个水槽节点接收包和数据包的“抹除”是独立的;“抹除”的数量的分布在收到包的象征是二项分布 概率质量函数(及)。
该方案可以对抗所有“抹除” 的概率至少 ,这是接近1。因此,吞吐量可以写成 。

5.5。性能分析和仿真

在本节中,我们提供LEDEC方案的仿真结果中给出的仿真平台部分4.2。所有的设置和参数是一样的4.2。

5.5.1。节点设计

LEDEC方案,源节点,中继节点和恶意节点相同的部分4.2。水槽节点的解码过程是不同的,将使用所有的包收到了。BPA解码不会开始,直到水槽节点收集所有 独立的数据包。在收到 独立的包,我们可以使用双酚a算法进行解码,每当一个新包的到来。然而,有一个权衡决定何时开始BPA算法。过于频繁地执行算法时,计算开销将会很高。另一方面,如果我们不开始BPA解码直到我们搜集了大量的数据包,通信延迟将会很高。权衡,水槽节点将触发BPA在每10个新的数据包的接收解码。这个流程将继续,直到所有符号已经成功解码的信息。

5.5.2。仿真结果

节一样4.2.3,模拟在不同比例的在这一节中进行恶意的中继节点。奇偶校验矩阵的一个例子(转置)中生成线性网络编码如图12。在这个例子中,汇聚节点接收到90包和解码使用BPA的线性网络编码算法。在图中,白色方块代表0和黑色方块代表1。的性能LEDEC方案如图13。

注6。当恶意节点的比例小于 ,LEDEC方案的性能略优于EDEC计划。这是因为水槽节点可以成功地纠正的错误的数据包和解码原始符号使用错误数据包符号。

注7。因为水槽节点可以恢复从损坏的包额外的信息,当恶意节点之间的百分比和 ,LEDEC方案优于基于EDEC和错误检测方案。

6。结论

在本文中,我们专注于打击污染攻击多次反射网络,利用网络编码,可以模型中的大多数新兴网络5 g网络。我们的目的是维护网络吞吐量即使恶意节点的比例大(≥30%)。我们首先引入一个错误检测和纠错(EDEC)方案。利用损坏包中可用的信息,可以增加网络吞吐量仅略有增加的计算开销相比,基于错误检测的方案。进一步提高网络的吞吐量和严重污染环境,我们引入LEDEC方案,使信道信息被利用和信念传播算法(BPA)用于数据包复苏的象征。这个方案能保证下的吞吐量严重污染(恶意节点的比例大于40%)。我们制定的吞吐量LEDEC方案通过理论分析,进行综合模拟来评估性能。我们广泛的仿真结果表明,该LEDEC计划达到的吞吐量比EDEC方案。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

信息披露

剑李的第一部分的工作是与ECE的部门时,密歇根州立大学东兰辛,MI 48824 - 1226。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这部分工作是支持基础研究基金为中央大学KWJB17052536和部分由中国国家自然科学基金拨款61701019。这项工作是基于李剑的博士论文的工作33]。

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