一种基于区块链权益证明的数据采集方法及终端系统

1.本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及基于区块链权益证明的数据采集方法及终端系统。


背景技术：

2.物联网(internet of things，iot)即“万物相连的互联网”，将各种信息传感器设备与网络结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人和物的互联互通。物联网设备通常具备低成本和低功耗的特征，而被大规模地部署，为农业、工业和城市管理等不同应用领域提供了服务。由于大量的物联网节点涉及海量数据，因此高效、安全的数据收集和处理非常重要。由于物联网设备经常部署在广阔的区域中，数据的收集非常具有挑战性。一方面，数据处理难度通常超出物联网设备本身的计算能力。另一方面，由于物联网设备的资源有限，很难将数据直接反馈到核心网络，并且数据在传输的过程中还面临着各种安全威胁。
3.随着近年来无人机技术的快速发展，无人机在无线通信领域中发挥着越来越重要的作用。无人机可以部署在物联网中提供通信服务，而不需要传统的网络基础设施，实现无人机辅助物联网数据收集。这样不仅可以节省资本和运营支出，还可以节省物联网的能源消耗，因为无人机可以灵活部署到物联网设备附近，建立高质量的通信链路。现有技术中提出一种单无人机辅助物联网数据收集方案，其中无人机通过优化的轨迹，依次经过不同物联网区域，并收集区域内的物联网数据。
4.此外，区块链作为“去中心化”协作、分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法和智能合约等技术在网络信任管理领域的集成，被人们广泛关注，已被应用到物联网、智慧城市和数字资产交易等领域。现有技术中提出在物联网中采用区块链保障数据安全的方案，利用区块链“去中心”机制，将各类物联网设备、应用及服务等有效连接融合，促进其相互协作，满足信任建立，交易加速、海量连接等需求。
5.但是，无人机方案中并没有考虑到在区域较大的物联网中，无人机数据收集时间较长，使得数据价值损失，同时也没有考虑到物联网中数据传输的安全问题。而区块链方案中，并没有考虑到物联网设备计算资源和能量资源有限的问题，物联网设备可能很难完成区块链中的一些任务。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供基于区块链权益证明的数据采集方法及终端系统，以解决上述问题。
7.为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
8.基于区块链权益证明的数据采集方法，包括以下步骤：
9.s101、基于多无人机收集地面多簇物联网设备数据的模型，构建物联网设备与无人机的通信模型；
10.s102、基于区块链中的权益证明pos共识机制，构建无人机之间数据处理和验证的区块链模型；
11.s103、根据物联网设备与无人机的通信模型和无人机区块链模型，构建区块链吞吐量的优化模型；
12.s104、基于无人机当前位置和区块链吞吐量的优化模型，得到物联网设备数据传输的发射功率策略；
13.s105、基于步骤s103区块链吞吐量的优化模型和s104的物联网设备的发射功率策略，通过ddpg算法优化无人机部署策略，更新无人机当前位置，重复迭代优化物联网设备发射功率和无人机部署，直至区块链吞吐量收敛。
14.进一步的，步骤s101中由多无人机和地面多簇物联网设备构成的数据收集模型，根据数据收集模型确定无线信号在上行链路中的传输模型，再根据信号传输模型确定每簇物联网设备的传输速率；
15.无线信号从第j簇物联网设备到第j架无人机的上行链路构成ij×
k维虚拟多输入多输出模型mimo，其传输模型表达式如下：
16.yj＝hjxj+zj.
17.其中，xj，yj和zj为第j簇物联网设备的ij维发射信号，第j架无人机的k维接收信号和背景噪声，第j簇物联网设备由ij个装备单天线的设备组成，每架无人机装备k根天线；表示虚拟mimo信道矩阵，定义为hj＝sjlj，其中lj为大尺度分量，sj为小尺度分量，特别地，d
ji
为物联网节点与无人机之间的距离：
[0018][0019][0020]
其中，η
los
和η
nlos
为空地信道的视距链路和非视距链路的平均额外损耗，a和b是取决于环境的变量，f和c为载波频率和光速，为地面iot节点i与无人机j形成的仰角。
[0021]
进一步的，第j簇物联网设备传输速率的表达式如下：
[0022][0023]
其中，为第j簇物联网中所有节点的发射功率，ik为单位矩阵，为噪声功率；小尺度衰落通过期望形式表示；
[0024]
假设每次收集只有一个簇处于激活状态，数据收集过程不存在簇间干扰；对于第j簇中物联网节点i，其发射功率的约束条件如下：
[0025]
[0026][0027]
其中，和分别为每个物联网设备和每个物联网簇的最大功率。
[0028]
进一步的，步骤s102所述基于pos共识机制的区块链模型，从物联网数据收集到形成区块链的整个过程，消耗的时间包括以下部分：
[0029]
假设第j簇物联网设备传输的总数据量为ωj(bit)，则第j簇物联网的上行传输时间表示为：
[0030][0031]
当无人机完成其所服务的物联网簇的数据收集后，构建候选区块供下一步验证；这部分所消耗的时间取决于无人机的计算能力，表示如下：
[0032][0033]
其中，表示无人机j的计算速率(bit/s),ν为生成区块的计算复杂度系数；
[0034]
当前无人机生成区块后，将区块广播到其他无人机进行验证，验证通过的区块被添加到链上；在此过程中，广播区块的时间延迟取决于接收速率最低的验证无人机，故广播时间表示为：
[0035][0036]
其中，r
jk
表示无人机j和无人机k间的传输速率，
[0037][0038]
其中，qj为无人机j的发射功率，信号传输遵循自由空间传输模型，k为装备k根天线的接收无人机的阵列增益；
[0039]
当验证者收到需要验证的区块后，通过检查时间戳、签名和随机数等来验证区块，并回复确认消息以决定当前区块是否能添加到区块链中，该过程所消耗的时间用表示。
[0040]
进一步的，步骤s103中所述区块链吞吐量的优化模型如下：
[0041]
根据阐述的传输和区块链过程，引入区块链吞吐量来评估网络性能，定义为：
[0042][0043]
其中，χ为物联网数据中的平均交易规模大小；
[0044]
通过联合优化物联网传输功率和无人机部署来最大化区块链吞吐量，具体如下：
[0045][0046]
[0047][0048][0049]
其中，是第j簇中物联网所有节点的功率向量。
[0050]
进一步的，步骤s104中所述物联网设备的发射功率策略如下：
[0051]
根据大系统数据分析技术将第j簇物联网设备传输速率改写如下：
[0052][0053]
其中，
[0054][0055]
进而得到第j簇物联网传输的优化问题：
[0056][0057][0058][0059][0060]
通过求解此问题，得第j簇物联网设备的最优功率分配如下：
[0061][0062]
其中，μj满足等式
[0063]
进一步的，步骤s105中基于步骤s103区块链吞吐量的优化模型和s104的物联网设备的发射功率策略，通过ddpg算法优化无人机部署策略，更新无人机当前位置，重复迭代优化物联网设备发射功率和无人机部署，直至区块链吞吐量收敛，即得区块链权益证明的物联网数据采集方案；所述ddpg算法优化无人机部署策略如下：
[0064]
在ddpg中，批评者当前网络负责迭代更新价值网络参数θq，且通过状态s和动作a 计算当前q值：
[0065]
yj＝rj+γq
′
(s
j+1
,μ
′
(s
j+1
|θ
μ
′
)|θq′
)，
[0066]
其中，γ为折扣因子；表演者当前网络负责更新迭代策略网络参数θ
μ
，且根据当前状态s 选择动作a，进而与环境交互；批评者目标网络通过经验回放计算q值，通过最小化损失函数来更新批评者当前网络的参数，并定期将网络参数复制到批评者目标网络；损失函数表示如下：
[0067][0068]
此外，表演者当前网络基于批评者目标网络计算的目标q值，通过策略梯度更新表演者当前网络参数，并定期将网络参数复制到表演者目标网络；策略梯度表示如下：
[0069][0070]
目标网络都采用软更新：
[0071]
θ
′q←
ρθq+(1-ρ)θ
′q,ρ＜＜1,
[0072]
θ
′
μ
←
ρθ
μ
+(1-ρ)θ
′
μ
,ρ＜＜1.
[0073]
在所选择的动作中加入随机噪声，即动作a＝μ(s
t
；θ
μ
)+ne，ne为随机噪声；ddpg优化无人机部署问题主要因素包括以下内容：
[0074]
将t时隙的状态定义为无人机和其所服务的物联网簇内节点之间的信道状态信息cis，以及区块链中无人机之间的信道状态信息，即
[0075][0076]
将t时隙的动作定义为无人机位置在二维坐标上的变化量，表示如下：
[0077][0078]
将t时隙的动作的奖励函数定义为时隙t的区块链吞吐量和时隙t-1的区块链吞吐量的差值，形式如下：
[0079]rt
(s
t
,a
t
)＝ψ
t-ψ
t-1
。
[0080]
进一步的，基于区块链权益证明的数据采集系统，包括：
[0081]
物联网设备与无人机的通信模型构建模块，用于基于多无人机收集地面多簇物联网设备数据的模型，构建物联网设备与无人机的通信模型；
[0082]
无人机之间数据处理和验证的区块链模型构建模块，用于基于区块链中的权益证明 pos共识机制，构建无人机之间数据处理和验证的区块链模型；
[0083]
区块链吞吐量的优化模型构建模块，用于根据物联网设备与无人机的通信模型和无人机区块链模型，构建区块链吞吐量的优化模型；
[0084]
物联网设备数据传输的发射功率策略构建模块，用于基于无人机当前位置和区块链吞吐量的优化模型，得到物联网设备数据传输的发射功率策略；
[0085]
迭代模块，用于基于区块链吞吐量的优化模型和物联网设备的发射功率策略，通过 ddpg算法优化无人机部署策略，更新无人机当前位置，重复迭代优化物联网设备发射功率和无人机部署，直至区块链吞吐量收敛。
[0086]
与现有技术相比，本发明有以下技术效果：
[0087]
本发明提出的基于区块链权益证明的物联网数据采集方案，考虑了物联网集群，即每个集群都有对应的无人机进行数据收集和转发。然后，收集数据的无人机将数据打包成块，并使用pos共识协议将挖掘的块广播给其他无人机，后者作为验证者确认区块并链接到分类账。相应地，本发明提出了联合优化物联网传输和无人机部署以最大化区块链吞吐量的问题。该问题被分解为两层，其中物联网传输的内层用封闭形式的解得到，而无人机部署的外层用基于深度确定性策略梯度(ddpg)的学习方法逼近最优。最后，仿真结果表明了
该方案的收敛性，并证明了其性能优于传统方案。
附图说明
[0088]
图1是本发明提出的一种基于区块链权益证明的物联网数据采集方案的流程图。
[0089]
图2是本发明实施例提供的基于区块链权益证明的物联网数据采集方案在表演者网络的学习率为0.0001时，批评者网络设置不同学习率时ddpg算法收敛性的对比图；
[0090]
图3是本发明实施例提供的基于区块链权益证明的物联网数据采集方案在无人机部署不同高度下，区块链吞吐量对应每个物联网簇最大功率限制的对比图；
[0091]
图4是本发明实施例提供的基于区块链权益证明的物联网数据采集方案与单优化功率或无人机部署策略及平均功率分配和中心部署策略的性能比较图。
[0092]
图5是本发明实施例提供的基于区块链权益证明的物联网数据采集方案最终优化得到的无人机部署分布图。
具体实施方式
[0093]
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。参阅图1，一种基于区块链权益证明的物联网数据采集方案，包括以下步骤：
[0094]
s101：基于多无人机收集地面多簇物联网设备数据的模型，构建物联网设备与无人机的通信模型。
[0095]
具体的，无线信号从第j簇物联网设备到第j架无人机的上行链路构成ij×
k维虚拟多输入多输出模型(mimo)，其传输模型表达式如下：
[0096]
yj＝hjxj+zj.
[0097]
其中，xj，yj和zj为第j簇物联网设备的ij维发射信号，第j架无人机的k维接收信号和背景噪声，第j簇物联网设备由ij个装备单天线的设备组成，每架无人机装备k根天线；表示虚拟mimo信道矩阵，定义为hj＝sjlj，其中lj为大尺度分量， sj为小尺度分量，特别地，d
ji
为物联网节点与无人机之间的距离：
[0098][0099][0100]
其中，η
los
和η
nlos
为空地信道的视距链路和非视距链路的平均额外损耗，a和b是取决于环境的变量，f和c为载波频率和光速，为地面iot节点i与无人机j形成的仰角。
[0101]
优选的，所述第j簇物联网设备传输速率的表达式如下：
[0102]
[0103]
其中，为第j簇物联网中所有节点的发射功率，ik为单位矩阵，为噪声功率。此外，小尺度衰落通过期望形式表示。
[0104]
我们假设每次收集只有一个簇处于激活状态，因此，数据收集过程不存在簇间干扰。对于第j簇中物联网节点i，其发射功率的约束条件如下：
[0105][0106][0107]
其中，和分别为每个物联网设备和每个物联网簇的最大功率。
[0108]
s102：基于区块链中的权益证明(pos)共识机制，构建无人机之间数据处理和验证的区块链模型。
[0109]
具体的，从物联网数据收集到形成区块链的整个过程，消耗的时间包括以下部分：
[0110]
假设第j簇物联网设备传输的总数据量为ωj(bit)，则第j簇物联网的上行传输时间表示为：
[0111][0112]
当无人机完成其所服务的物联网簇的数据收集后，构建候选区块供下一步验证。这部分所消耗的时间取决于无人机的计算能力，表示如下：
[0113][0114]
其中，表示无人机j的计算速率(bit/s),ν为生成区块的计算复杂度系数。
[0115]
当前无人机生成区块后，将区块广播到其他无人机进行验证，只有验证通过的区块才能被添加到链上。在此过程中，广播区块的时间延迟取决于接收速率最低的验证无人机，故广播时间表示为：
[0116][0117]
其中，r
jk
表示无人机j和无人机k间的传输速率，
[0118][0119]
其中，qj为无人机j的发射功率，信号传输遵循自由空间传输模型，k为装备k根天线的接收无人机的阵列增益。
[0120]
当验证者收到需要验证的区块后，通过检查时间戳、签名和随机数等来验证区块，并回复确认消息以决定当前区块是否能添加到区块链中，该过程所消耗的时间用表示，由于该时间与前面的过程的时间相比较小，因此假定为一个较小的常数。
[0121]
s103：根据物联网设备与无人机的通信模型和无人机区块链模型，设计区块链吞吐量的优化模型。
[0122]
具体的，根据阐述的传输和区块链过程，引入区块链吞吐量来评估网络性能，定义为：
[0123][0124]
其中，χ为物联网数据中的平均交易规模大小。
[0125]
相应地，通过联合优化物联网传输功率和无人机部署来最大化区块链吞吐量，具体如下：
[0126][0127][0128][0129][0130]
其中，是第j簇中物联网所有节点的功率向量。
[0131]
s104：基于无人机当前位置和区块链吞吐量的优化模型，得到物联网设备数据传输的发射功率策略。
[0132]
具体的，根据大系统数据分析技术将第j簇物联网设备传输速率改写如下：
[0133][0134]
其中，
[0135][0136]
进而得到第j簇物联网传输的优化问题：
[0137][0138][0139][0140][0141]
通过求解此问题，可得第j簇物联网设备的最优功率分配如下：
[0142][0143]
其中，μj满足等式
[0144]
s105：基于步骤s103区块链吞吐量的优化模型和s104的物联网设备的发射功率策
略，通过ddpg算法优化无人机部署策略，更新无人机当前位置，重复迭代优化物联网设备发射功率和无人机部署，直至区块链吞吐量收敛，即得区块链权益证明的物联网数据采集方案。
[0145]
具体的，在ddpg中，批评者当前网络负责迭代更新价值网络参数θq，且通过状态 s和动作a计算当前q值：
[0146]
yj＝rj+γq
′
(s
j+1
,μ
′
(s
j+1
|θ
μ
′
)|θq′
)，
[0147]
其中，γ为折扣因子。表演者当前网络负责更新迭代策略网络参数θ
μ
，且根据当前状态s 选择动作a，进而与环境交互。批评者目标网络通过经验回放计算q值，通过最小化损失函数来更新批评者当前网络的参数，并定期将网络参数复制到批评者目标网络。损失函数表示如下：
[0148][0149]
此外，表演者当前网络基于批评者目标网络计算的目标q值，通过策略梯度更新表演者当前网络参数，并定期将网络参数复制到表演者目标网络。策略梯度表示如下：
[0150][0151]
目标网络都采用软更新：
[0152]
θ
′q←
ρθq+(1-ρ)θ
′q,ρ＜＜1,
[0153]
θ
′
μ
←
ρθ
μ
+(1-ρ)θ
′
μ
,ρ＜＜1.
[0154]
此外，为了增加学习过程中的随机性，并提高学习的收敛性，在所选择的动作中加入随机噪声，即动作a＝μ(s
t
；θ
μ
)+ne，ne为随机噪声。此外，ddpg优化无人机部署问题主要因素包括以下内容：
[0155]
将t时隙的状态定义为无人机和其服务的物联网簇内节点之间的信道状态信息(cis)，以及区块链中无人机之间的信道状态信息，即
[0156][0157]
将t时隙的动作定义为无人机位置在二维坐标上的变化量，表示如下：
[0158][0159]
将t时隙的动作的奖励函数定义为时隙t的区块链吞吐量和时隙t-1的区块链吞吐量的差值，形式如下：
[0160]rt
(s
t
,a
t
)＝ψ
t-ψ
t-1
[0161]
下面结合仿真对本发明的技术效果作详细的描述。
[0162]
本发明对基于区块链权益证明的物联网数据采集方案进行仿真，验证本发明方案的优越性。具体的步骤如下：设定的基础参数为在1000m
×
1000m的正方形区域内，物联网网络中随机分布有20个物联网节点，形成4个集群，有4架无人机分别为4个集群服务，每个集群中有5个节点；通信带宽为1mhz，噪声功率为-174dbm，载波频率为2ghz，每簇节点的总数据量为5m，平均业务大小为200kb，区块挖掘难度为1，区块验证验证时间为0.5s，无人机算力为2.7
×
106bit/s；折扣因子为0.95，记忆池为50000。本发明相关性能仿真结果，如图2-图5所示。
[0163]
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于可重构智能表面和主动干扰的安全传输方法的步骤。其中，所述计算机存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(mo) 等)、光学存储器(例如cd、dvd、bd、hvd等)、以及半导体存储器(例如rom、eprom、 eeprom、非易失性存储器(nandflash)、固态硬盘(ssd))等。
[0164]
在示例性实施例中，还提供了一种终端系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述基于可重构智能表面和主动干扰的安全传输方法的步骤。处理器可能是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signalprocessor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
[0165]
本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于区块链权益证明的物联网数据采集方案及终端系统，在部署无人机辅助物联网数据收集的网络中，构建多无人机收集地面多簇物联网设备数据的通信模型。然后基于区块链中的权益证明(pos)共识机制，构建无人机之间数据处理和验证的区块链模型，设计区块链吞吐量的优化模型，再基于无人机当前位置和区块链吞吐量的优化模型，得到物联网设备数据传输的发射功率策略。最后基于物联网设备的发射功率策略，通过ddpg算法优化无人机部署策略，更新无人机当前位置，重复迭代优化物联网设备发射功率和无人机部署，得到区块链权益证明的物联网数据采集模型的优化方案。本发明与传统数据收集方案相比，更有效地提高了网络地传输安全和效率。
[0166]
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。