Es ist entscheidend, den Knotenvertrauenswert als wesentliches Maß für die Zusammenarbeit in CSS zu verwenden, um die Sicherheit von CWN zu erhöhen. Infolgedessen kann die Integration des Knotenvertrauenswerts in das grundlegende Systemdesign die Erfassungsgenauigkeit verbessern und gleichzeitig den Energieverbrauch reduzieren. Um Datenmehrdeutigkeiten zu vermeiden, kann das Blockchain-Verwaltungszentrum effizienter sein20. Das vorgeschlagene Flussdiagramm verbessert die Erfassungsgenauigkeit und Leistung des CWN, sodass dieses Verfahren mit der Schätzung der Systemkonsistenz beginnt. Diese Schätzung basiert auf zugänglichen statistischen Informationen. Wenn ein beschuldigter Knoten identifiziert wird, generiert er eine sofortige Entscheidung, die Erfassungsdaten des Knotens zu isolieren. Das Verfahren erreicht die Widerstandsfähigkeit des Systems, steigert aber die Energieausnutzung, und die Auswirkungen globaler Schwankungen auf den Knoten werden nicht berücksichtigt. Die Lebensumstände des lizenzierten Nutzers haben Einfluss auf das Node-Sensing. Wenn sich beispielsweise der Standort des lizenzierten Benutzers ändert, können Knoten mit starker Erkennung im nächsten Moment boshaft werden, während Knoten mit geringer Leistung zu vertrauenswürdigen Knoten werden. Um Änderungen im Knotenstatus zu erkennen, muss daher ein Echtzeit-Bewertungssystem für Knoten eingerichtet werden. Wenn sich die Effizienz eines Knotens verschlechtert, kann er aufhören, Arbeit in Echtzeit zu erkennen, und wenn sie sich verbessert, kann er in Echtzeit arbeiten.
Dieser Artikel legt eine Interpretation von Knoten und eine Bewertung der Knotenmethode fest, um Knoten effektiver zu bestimmen und zu identifizieren. Vor der Ausführung von Spektrumserfassungsverfahren bestimmt das CWN die Konsistenz jedes Knotens, die auf wissenschaftlichen Daten basiert. Das ursprüngliche Ziel funktioniert immer dann, wenn die globale Umgebung stabil ist, aber wenn sich die globale Umgebung ändert, muss die Konsistenz des Knotens neu bewertet werden. Um Probleme zu vermeiden, wird die Vertrauenswürdigkeitsstufe des Knotens mithilfe von Gl. (9), und der FC erstellt eine Knotenliste und überträgt Knotendaten an das Verwaltungszentrum der Blockchain. Das Verwaltungszentrum liefert effektiv Knotendaten und ist für die Planung von Knoten verantwortlich, um auf der Grundlage der Bedürfnisse des Fusionszentrums an einer kooperativen Erfassung teilzunehmen.
$$\beginaligned y_u = \frac\sum ^m_a=1 L_u,a \endaligned$$
(9)
\(y_u\) stellt den anfänglichen Vertrauenswert für die dar \(u_th\) Knoten, \(|L_u,a|\) bezeichnet das CSS in der aZyklus der Wahrnehmung der uter Knoten, \(l_u,a\) bezeichnet den im Wert erworbenen Wert aZyklus der Wahrnehmung der uter Knoten. Wenn der \(l_u,a=1\); bedeutet die uKnoten in der ath Sensing-Zyklus ist zuverlässig mit dem FC, und \(l_u,a=0\); bedeutet die uKnoten in der ath Cycle of Sensing ist mit dem FC nicht zuverlässig. Die durch Gl. (9) werden verwendet, um den Wert im Blockchain-Verwaltungszentrum zu speichern. Die Schritte zum Auswerten und Interpretieren von Knoten werden wie folgt erklärt:
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Überprüfen Sie zuerst, ob die globale Umgebung geändert wurde, wenn ja, dann bewerten Sie den Vertrauenswert der Knoten neu, andernfalls müssen die Erkennungsknoten nicht geändert werden.
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Dann erstellt FC die Liste der Vertrauenswerte der Knoten.
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Später ist das Blockchain-Verwaltungszentrum für die Verwaltung und Planung von Knoten verantwortlich.
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Passen Sie außerdem die Anzahl der Erkennungsknoten an und rufen Sie dann die Knoten auf, deren Vertrauenswert größer als der Schwellenwert ist, um sich an CSS zu beteiligen.
Effizienz-Rückgabewert ähEnergienutzungsrückgabewert EUGesamtrückgabewert oderWirkungsgradkorrektur \(\rho\)Koeffizient der Energienutzungskorrektur ecund Gesamtkorrekturkoeffizient oc sind die drei Rückgabewerte und drei Korrekturkoeffizienten gesetzt. Diese werden in der angegebenen Gl. (10) für den Effizienz-Rückgabewert äh:
$$\beginaligned er = \frac1m \sum ^m_a=1 [(1-\beta _a)(\alpha _a * W_C + (1-\alpha _F)P_C)] + \beta _a(\gamma _a * W_C + (1-\gamma _a) * P_C) \endaligned$$
(10)
In obiger Gl. (10), der Wert von \(\beta a\) entweder 1 oder 0 ist, was angibt, dass, wenn 1 bedeutet, dass sich der lizenzierte Benutzer im Schlafmodus befindet, und 0 angibt, dass sich der lizenzierte Benutzer im aktiven Modus befindet, u das Gleiche wie oben darstellt, \(TOILETTE\) bedeutet den Wertkoeffizienten und \(P_C\) bezeichnet den rechtswidrigen Koeffizienten. In dieser Gleichung \(\alpha _a\) und \(\gamma_a\) sind die gewichteten Koeffizienten, die in Gl. (11).
Im \(H_0\) \(\rechter Pfeil\) \(\alpha _a\) \(=\) 1, \(\beta _a\) \(=\) 0, \(H_1\) \(\rechter Pfeil\) \(\alpha _a\) \(=\) 0, \(\beta _a\) \(=\) 0
$$\beginaligned In H_0 \rightarrow \gamma _a = 0, \beta _a = 1 \quad und \quad In H_1 \rightarrow \gamma _a = 1, \beta _a = 1 \endaligned$$
(11)
Die Darstellung zur Berechnung der Energieausnutzung eu ist in Gl. (12)
$$\beginaligned eu = \frac1m \sum ^m_a=1 [E_WZ_a + E_P(1-Z_a)] \endaligned$$
(12)
wo \(E_W\) stellt den Wert der Energienutzung dar, der besagt, dass der für die Energienutzung verwendete Knoten niedriger als der Schwellenwert ist; \(E_P\) stellt die strafbare Energienutzung dar, die besagt, dass der zur Energienutzung genutzte Knoten über dem Schwellwert liegt. \(Z_a\) ist der Energierückgabewert für den gewichteten Koeffizienten und sein Wert ist in Gl. (13) als: \(Z_a = 1\), \(\tau _0\), \(\sum ^I_v_a,u\) = 0
$$\beginaligned Z_a = 0, \tau _0 – \sum ^I_v_a,u < 0 \endaligned$$
(13)
wo \(\tau _0\) stellt die Schwelle der Energienutzung in einer Erfassungsdauer dar. Der Gesamtertragswert für die Energienutzung wird in Gl. (14) als:
$$\beginaligned oder = 0.3er + 0.7eu \endaligned$$
(14)
Diese Gleichung beschreibt, dass 30 % der Gewichtung dem Energienutzungs-Rückgabewert zugewiesen wird und die restlichen 70 % der Gewichtung dem Effizienz-Rückgabewert zugewiesen werden. Dabei haben sich die Autoren auf die Erfassungseffizienz konzentriert und gleichzeitig die Minimierung des Energieverbrauchs berücksichtigt. Die Gleichung zur Berechnung des Koeffizienten der Koeffizientenkorrektur \(\rho\) ist:
$$\beginaligned \rho _u = \sum _a (\mu _a,u – \beta _a) \endaligned$$
(fünfzehn)
Die Gesamtzahl der Wiederholungen der uDer Knoten, der dem FC falsche Informationen übermittelt, wird durch den Korrekturkoeffizienten dargestellt \(\rho _u\); \(\mu _a\),u zeigt das in der ath Sensing-Zyklus, das Ergebnis von der bereitgestellt uter Knoten zum Fusionszentrum; \(\beta _a\) spiegelt das Ergebnis der aEntscheidung des th Sensing Cycles. Der Energienutzungs-Korrekturkoeffizient ist mit ec bezeichnet und wird in Gl. (16).
$$\beginaligned ec_u = \sum _a S_a,u * J_a,u \endaligned$$
(16)
Die Gesamtzahl der Wiederholungen der uth-Knoten erhöht den Wert des Schwellenwerts wird durch die Energienutzung dargestellt; die Gl. (17) zeigt die Bedeutung von \(J_a,u\). Im Falle \(J_a,u = 1\) meint \(v_a,u – \tau _0 >= 0\) und \(J_a,u = 0\) meint \(v_a,u – \tau _0 < 0\). \(\tau _0\) bedeutet, dass der Schwellenwert für die Energienutzung angehoben wurde und sein Wert berechnet wird, wobei I die Gesamtzahl der im CWN vorhandenen Knoten ist; und \(v_a,u\) sagt, dass die für die verwendete Energie uKnoten in der ath Sensing-Zyklus ist in Gl. (17).
$$\beginaligned \tau _0 = \frac\sum ^I_u=1 v_a,uI \endaligned$$
(17)
Der vorgegebene Wert für den Gesamtkorrekturkoeffizienten oc ist in Gl. (18).
$$\beginaligned oc_u = 0.3\rho _u + 0.7ec_u \endaligned$$
(18)
\(oc_u\) ist der Gesamtkorrekturkoeffizient für die u-ten Knoten, der durch die gewichtete Gesamtzählung des Effizienz- und Energienutzungs-Korrekturkoeffizienten erfasst wurde. Die Effizienz wurde mit 30 % bzw. 70 % für den Effizienz- bzw. Energienutzungs-Korrekturkoeffizienten bewertet. Die Vertrauenswerte der Knoten werden wie in Gl. (19).
$$\beginaligned y_u^r+1 = y_u^r + (\omega oc – (1-\varphi ) oc_u^r) y_u^r \endaligned$$
(19)
In obiger Gl. (19), \(y_u^r\) zeigt den Vertrauenswert des Knotens in der ater Erfassungszyklus für die uter Knoten; \(y_u^r+1\) zeigt den aktuellen Knoten-Vertrauenswert für die \(u_th\) Knoten; \(oc_u^r\) der Gesamtrückgabewert des Erfassungszyklus ist; das \(\varphi\) bezeichnet den Wert entweder 1 oder 0. Mehr den Wert von \(\varphi\) gibt eine bessere Effizienz für die Energienutzung. Das Flussdiagramm für die Auswertung und Interpretation von Knoten ist in Abb. 4 dargestellt.
Flussdiagramm zur Auswertung und Interpretation von Knoten.
Die Komplexität des vorgeschlagenen Flussdiagramms ist O(I!), wobei O als Big-O-Notation bezeichnet wird, I die Gesamtzahl der Knoten im Vertrauenswert ist. Im Design-Flussdiagramm zeigt die Hauptschwierigkeit von Blockchain-fähigem CWN unter den IoT-Geräten, dass dieser Artikel aus dem Blockchain-System, CWNs und IoT-Geräten besteht. Der FC ist der Ort, an dem Benutzer mit dem Blockchain-System interagieren. Das IoT-Gerät stellt dem FC Knotendaten bereit, der das Blockchain-System nach Knotendaten durchsucht. Der Knoten überträgt dann den verifizierten privaten Schlüssel an den FC, der validiert, ob der erfassende Knoten ein passendes privates Schlüsselpaar hat. Wenn dies der Fall ist, senden Sie die Anfrage des Knotens an das Blockchain-System und die Bestätigung des Blockchain-Systems an den Sensorknoten. Die vom Sensorknoten verifizierten Daten können die Identität der CSS-Teilnehmer verifizieren und garantieren, dass ihre Nachricht nicht manipuliert wurde. Die Schritte zum Entwerfen von CWN sind:
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Überprüfen Sie zunächst die Erkennungsknoten im CWN. Er überträgt die Informationen der Knoten und fordert dann die Identifizierung der Verschlüsselung an den FC an.
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Überprüfen Sie zweitens die Verifizierungsanfrage an das Blockchain-Verwaltungszentrum.
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Drittens gibt das Blockchain-Verwaltungszentrum die Verifizierungsinformationen an den FC zurück und gibt dann die verschlüsselten Daten an die Erfassungsknoten von CWN zurück.