基于区块链权益证明机制的移动群智感知数据均衡方法与流程

本发明涉及移动群智感知网络领域，特别是一种基于区块链权益证明机制的移动群智感知数据均衡方法。

背景技术：

移动群智感知网络中感知节点(参与者)在感知区域内的分布是非均匀的，呈现幂率分布的特点。这一特性使得:1)部分感知区域被过度采样。2)部分感知区域存在数据缺失问题，进而影响整体感知质量。3)感知节点到达时间的随机性使得相当一部分感知区域虽然超过覆盖模型需求的节点数k，但需要较长的感知时间，影响感知数据的收敛速度。

因此，针对问题1)-3)，对于大规模的群智感知应用，当感知区域中的节点个数超过需求时，需要对冗余节点的感知状态进行控制,并且需要对“稀疏”感知区域增派更多的感知节点。总的来说，移动群智感知数据很难在空间和时间维度上同时达到均衡，需要解决移动群智感知数据不均衡的问题。

技术实现要素：

基于以上分析，移动群智感知数据不均衡问题实际是空间上需要满足任务覆盖质量要求的最少参与者群体问题，时间上如何实现移动群智感知数据快速收敛的问题。为了解决上述不足之处，引入了区块链权益证明机制，感知节点在发送感知数据时先拥有一定数量的权益，以此为基础，解决上述时间和空间上需要解决的问题，提出了一种基于区块链权益证明机制的移动群智感知数据均衡方法。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

一种基于区块链权益证明机制的移动群智感知数据均衡方法，步骤包括：

s1，在时隙期间内，感知平台对接收到的感知数据进行基于金字塔树算法的数据聚类，并计算每个聚类中包含的感知数据数量；

s2，感知平台在向聚类添加新的感知数据时，判断被添加的聚类中包含的感知数据数量是否小于数量阈值，并输出数量评判参数值；

s3，每个感知节点根据感知平台的每个聚类返回的数量评判参数值，计算每个感知节点的效用函数值；

s4，如果连续两个时隙期间，感知节点的效用函数值为0，则感知节点不参与感知活动；如果连续两个时隙期间，聚类中包含的感知数据数量小于数量阈值，则感知平台的主动感知程序，在下一个时隙期间将聚类结果向所有感知节点发送，聚类结果是感知数据数量小于数量阈值的聚类的结果。

进一步的，步骤还包括：

s5，如果下一个时隙期间结束后，聚类中包含的感知数据数量小于数量阈值，则主动感知程序将聚类结果向所有新参与的感知节点进行发送。

进一步的，步骤还包括：

s6，当感知节点按照数据采集要求收集到任一聚类数据后，与感知平台发送的聚类结果进行相似性比较，如符合相似性聚类要求，则感知节点的感知数据被标记为优先发送数据，在最近的发送窗口内优先上传。

作为本发明的优选方案，数量评判参数值的计算公式为

其中，countr(hotspotsj)是聚类中包含的感知数据数量，k是数量阈值，nr(hotspotsj,ui,t)是数量评判参数值。

作为本发明的优选方案，感知节点的效用函数值的计算公式是

其中，ut(ui,t)是感知节点的效用函数值，nr(hotspotsj,ui,t)是数量评判参数值，c(hotspotsj,ui,t)表示感知周期t内聚类结果hotspotsj是否被感知节点ui投票。

作为本发明的优选方案，对接收到的感知数据进行基于金字塔树算法的数据聚类的具体步骤包括：

将接收到的感知数据划分为f个特征的数据；

将金字塔树设定为f+2层；

随着接收到的感知数据的增加，金字塔树生长，并且金字塔树第n层的节点数量不少于n-1层的节点数量；

第f+2层的每个叶节点为一个数据集合，数据集合为聚类结果。

基于相同的构思，本发明还提出了一种基于区块链权益证明机制的移动群智感知数据均衡系统，其特征在于，包括至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述任一项的方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

本发明方法的整个移动群智感知任务执行流程中，感知平台选择尽可能少的参与者来完成感知任务，达到对指定感知区域的感知节点空间覆盖这一质量要求，在空间维度上实现数据均衡；同时对感知节点分布稀疏的感知区域施行主动感知程序，加速整个感知数据的收敛速度，在时间维度上实现数据均衡。

附图说明：

图1为本发明基于区块链权益证明机制的移动群智感知数据均衡方法流程图；

图2为本发明实施例1中具体的基于区块链权益证明机制的移动群智感知数据均衡方法流程图；

图3为本发明实施例1中的金字塔树的数据聚合算法的示意图。

具体实施方式

下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。

实施例1

移动群智感知数据均衡问题实际是计算满足任务覆盖质量要求的最少参与者群体问题，即在感知周期t＝l×t内，对于给定参与者候选集合u＝{u1,u2,...,un}，从中选择h个参与者构成参与者集合ui＝{ui1,ui2,...,uih}以及该感知区域内的若干参考点构成目标参考点集合r′＝{r1,r2,...,rm′}，则移动群智感知中要求r’中每个目标地点rj上至少存在k位参与者。即

minimize:|ui|(1)

其中，式1表示雇佣的参与者集合最小，式2表示目标参考点集合r’中每个目标地点rj上至少存在k位参与者，式3表示参与者集合是参与者候选集合的子集且所有参与者在周期t内的感知数据构成了目标参考点集合r’。本问题是一个经典集合覆盖问题的扩展形式，经典的集合覆盖问题已被证明是np难解问题，因此移动群智感知数据均衡问题也至少是np难解问题。

同时在时间维度上，感知节点上传数据时机的不确定性也增加了移动群智感知数据快速收敛并达到均衡的难度。事实上，目前基于贪心算法、遗传算法等常用的np难解问题求解算法一方面计算复杂，一方面很难实现移动群智感知数据在空间和时间维度上同时达到均衡，因此很难直接应用于移动群智感知数据均衡问题。

为此引入区块链权益证明机制，即感知节点在发送感知数据时需要先拥有一定数量的权益，本设计中定义感知节点ui在感知周期t内的效用函数为权益，及具体定义如下：

其中，nr(hotspotsj，ui,t)表示感知节点ui感知周期时隙t内发送的第j个感知区域数据是否为该区域数据聚类(hotspots)中接收到的前k个数据，定义c(hotspotsj,ui,t)表示感知周期t内聚类结果hotspotsj是否被感知节点ui投票，则：

基于区块链权益证明机制的移动群智感知数据均衡方法流程图1所示，作为一种具体的实施例，具体的基于区块链权益证明机制的移动群智感知数据均衡方法流程图如图2所示。具体的步骤包括：

1)在第x(x＝1,2,...,l)个感知周期时隙t内,假定n个移动感知节点向感知平台上传了记录在其内存中的感知数据，其中节点ui上传的数据包含记录的q个感知数据信息(fⁱs1,fⁱs2,...,fⁱsq)。

2)感知平台对在该时隙内接收到的来自n个移动感知节点的所有感知数据信息进行基于金字塔树算法的数据聚类，并计算每个聚类中包含的感知数据数量countr(hotspotsj)。

金字塔树(如图3所示)利用树形结构，将多维特征的数据进行聚类，以达到选择数据的目的，对于一个具有f个特征的数据聚合任务，金字塔树被定义为一个(f+2)层的树，随着数据的加入而不断生长，且所有的叶节点只在树的最底层出现，即第n层的节点数量不少于第(n-1)层的节点数量。根节点仅作为整棵树的根节点将每层组织起来；最底层即第(f+2)层的每个叶节点表示一个数据集合；中间的第1到第(f+1)层为非叶节点，每层表示任务所属的一个特征，根据这些特征对所有数据进行聚类以得到最底层的聚类结果。

3)感知平台在向每个聚类添加感知数据时确认该聚类中感知数据数量countr(hotspotsj)是否已满足覆盖要求，并计算此时上传该感知数据的感知节点在该hotspots的nr函数值(是否为top-k节点)。

具体而言，当移动感知节点ui在第x(x＝1,2,...,l)个感知周期时隙t内上传的数据中某一感知数据信息被聚类计算确定为第j个hotspots区域数据，则此时

4)在第x(x＝1,2,...,l)个感知周期时隙t结束后，每个感知节点根据感知平台每个hotspots聚类返回的nr(hotspotsj)函数值和感知时隙t内其对hotspots的覆盖情况计算自身的效用函数ut(ui)。

5)若经过连续两个感知时隙xt和(x+1)t后，感知节点ui效用函数ut(ui)＝0，则感知节点ui进入不活跃状态，不再主动参与感知活动。

若经过连续两个感知时隙xt和(x+1)t，某一hotspots聚类始终达不到覆盖要求，即countr(hotspotsj)<k，则感知平台激活主动感知程序，主动感知程序在感知时隙(x+2)t将该hotspots现有聚类结果向所有感知节点(含非活跃节点)进行发送，当感知节点按照数据采集要求收集到任一hotspots数据后，与感知平台发送的聚类结果进行相似性比较，如符合相似性聚类要求，则标记为优先发送数据，在最近的发送窗口内优先上传数据。如感知周期内(x+2)t内hotspots聚类仍达不到覆盖要求，则主动感知程序自感知时隙(x+3)t起将该hotspots现有聚类结果向所有新参与的感知节点进行发送，当感知节点按照数据采集要求收集到任一hotspots数据后，与感知平台发送的聚类结果进行相似性比较，如符合相似性聚类要求，则标记为优先发送数据，在最近的发送窗口内优先上传数据。

整个移动群智感知任务执行流程中感知平台选择尽可能少的参与者来完成感知任务，达到对指定感知区域的感知节点空间覆盖这一质量要求；同时对感知节点分布稀疏的感知区域施行主动感知程序，加速整个感知数据的收敛速度，在时间维度上实现数据均衡。