基于物理层信息的低功耗无线网络冲突解决关键技术研究

In recent years, the rapid development of IoT technologies and various IoT applications drives the prosperities of low-power wireless networks. Typical low-power wireless networks are like wireless sensor networks, network of wearable devices and intelligent surveillance networks. Researchers pay a lot of attention to low-power wireless networks. Low-power wireless networks show significant difference from traditional wireless networks. Specifically, collision happens more frequently and is more severe, collision resolution is much harder in low-power wireless networks. Therefore, traditional MAC protocols show deficiency. Some researchers propose to utilize physical (PHY) layer to resolve collision considering collision is better revealed in PHY layer. While existing work face various challenge. The behind reason is that there is no general framework for collision resolution based on PHY layer. Hence, in this project, we propose a unified collision resolution framework utilizing the PHY layer capacity. The framework is “collision avoidance->collision tolerance->collision utilization”. Under this framework, we further design and implement each of the primitive function module. Besides, we study the theoretical model, which quantitatively describes the availability of PHY capacity and the expected performance and its overhead. Also, we optimize the upper layer applications and protocols with the help of collision resolution from PHY layer. The subject of this project has important research value to collision resolution of low-power wireless networks, which further promotes the large-scale application of low-power wireless networks.

近年来，随着物联网技术的发展和各种应用的驱动，以无线传感器网络等为代表的低功耗无线网络引起了学术界的广泛关注和持续研究。低功耗无线网络与传统无线网络冲突存在显著差异，具有发生概率高、解决难度大、危害程度高的独特性。因此，低功耗无线网络冲突问题的有效解决是提升网络性能和能量高效利用的关键。传统的MAC层的协议对冲突的解决在效果和效率上都存在很大欠缺。由于无线冲突的本质在于物理层，然而现在基于物理层的冲突解决目前仍处于初级阶段，而且面临着诸多挑战和难题。本课题拟基于物理层信息解决低功耗无线网络冲突问题。首先，本课题提出“冲突避免->冲突容忍->冲突利用”的统一框架模型，定义物理层对上层协议的通用原语模块；其次，建立物理层方案可用性、有效性的定量分析理论模型；再次，提出基于物理层冲突解决的上层协议优化模型。本项目的研究将对低功耗无线网络的性能提升具有重要价值，对物联网的大规模应用具有促进意义。

本课题完成了对无线传感器网络冲突问题的分析和解决方案，提出了一种无线传感器网络压缩感知链路质量估计的方法，能够高效检测无线传感器网络中的冲突问题，同时提出了一种基于机器学习的传感器网络低延时路由方法，能够高效提升无线传感器网络质量，解决无线网络冲突问题。除完成原定计划内容外，本项目在开展过程中对无线传感器网络安全问题进行了深入研究，针对传感器网络中的感知、传输、认证三个角度的安全问题进行挖掘，取得了多项重要成果。. 在无线传感器感知安全方面，针对麦克风的非线性特征提出了海豚音攻击方法，能够在人耳无法察觉的情况下对移动设备麦克风注入指令。该成果发表于安全领域顶级期刊ACM CCS 2017上，并获最佳论文奖。提出了针对汽车超声波传感器的欺骗攻击，并给出了防御策略，相关工作发表在本领域权威期刊IEEE IOT Journal上。. 在无线传感器传输安全方面，提出了基于流量的无线摄像头检测方法DeWicam，在准确率和检测时间上显著优于常规方法，相关工作发表在领域权威会议ACM ASIACCS 2018上并获得最佳论文奖。提出了基于视频流编解码的电磁隐蔽信道通信方法，相关工作发表在本领域权威会议IEEE INFOCOM 2020上。对隐私及关键信息防护具有重要指导意义。. 在无线传感器认证安全方面，提出了基于CPU电磁信号特征的硬件指纹认证策略，指纹生成速度和认证精度远超常规方法，相关工作发表于ACM CCS 2019上；提出基于非线性失真的面对面通信认证机制NAuth，能有效解决面对面通信中的安全认证缺失问题，相关工作发表于领域内权威会议IEEE INFOCOM 2019上，并获Best Presentation in Session奖，对解决无线传感器网络中的通信问题有重要价值。