Detection of selfish behavior in wireless ad hoc networks based on CUSUM algorithm
Detection of selfish behavior in wireless ad hoc networks based on CUSUM algorithm
复制标题
基于CUSUM算法的无线自组织网络自私行为检测
DOI：
10.1007/s12209-010-0018-1
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发表时间：
2010-03
影响因子：
7.1
通讯作者：
Shu, Yantai
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang, Oliver;Liu, Chunfeng;Li, Mingyuan;Shu, Yantai
为了检测无线自组网中节点的自私行为，提出了累积和(CUSUM)算法。通过跟踪成功传输之间的退避时间的统计特性，无线节点可以区分无线网络中是否存在自私行为。利用QualNet模拟器对检测效率进行了验证。对IEEE 802.11无线自组织网络进行了评估，该网络有20个发送者和20个接收者，随机分布在给定的区域。行为良好的发送者使用的最小竞争窗口大小为32，最大竞争窗口大小为1024，而自私节点不使用竞争窗口大小都固定为16的二进制指数策略。所有节点的传输半径为250 m。研究了两种场景：单跳网络中，节点分布在100m×100m之间，并且所有节点都在彼此的范围内；多跳网络中，节点分布在1000m×1000m之间。节点可以监测所有其他节点的退避时间，并在这些样本上运行检测算法。需要注意的是，阈值会显著影响检测时间和检测精度。在给定的阈值为0.3时，S的误警率和漏警率均小于5%。仿真结果表明，该算法具有检测时间短、检测精度高的特点。
The cumulative sum (CUSUM) algorithm is proposed to detect the selfish behavior of a node in a wireless ad hoc network. By tracing the statistics characteristic of the backoff time between successful transmissions, a wireless node can distinguish if there is a selfish behavior in the wireless network. The detection efficiency is validated using a Qualnet simulator. An IEEE 802.11 wireless ad hoc network with 20 senders and 20 receivers spreading out randomly in a given area is evaluated. The well-behaved senders use minimum contention window size of 32 and maximum contention window size of 1 024, and the selfish nodes are assumed not to use the binary exponential strategy for which the contention window sizes are both fixed as 16. The transmission radius of all nodes is 250 m. Two scenarios are investigated: a single-hop network with nodes spreading out in 100 m×100 m, and all the nodes are in the range of each other; and a multi-hop network with nodes spreading out in 1 000 m×1 000 m. The node can monitor the backoff time from all the other nodes and run the detection algorithms over those samples. It is noted that the threshold can significantly affect the detection time and the detection accuracy. For a given threshold of 0.3 s, the false alarm rates and the missed alarm rates are less than 5%. The detection delay is less than 1.0 s. The simulation results show that the algorithm has short detection time and high detection accuracy.
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DOI：
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发表时间：
2002
期刊：
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影响因子：
--
作者：
S. Buchegger;J. L. Boudec
通讯作者：
S. Buchegger;J. L. Boudec
DOI：
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发表时间：
2003
期刊：
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影响因子：
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作者：
J. Bellardo;Stefan Savage
通讯作者：
J. Bellardo;Stefan Savage
DOI：
10.1145/501436.501437
发表时间：
2001-10
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. Hubaux;L. Buttyán;Srdjan Capkun
通讯作者：
J. Hubaux;L. Buttyán;Srdjan Capkun
DOI：
10.1145/881978.882002
发表时间：
2003
期刊：
ACM SIGMOBILE Mob. Comput. Commun. Rev.
影响因子：
--
作者：
L. Buttyán;J. Hubaux
通讯作者：
L. Buttyán;J. Hubaux
影响因子：
2.7
作者：
PAGE, ES
通讯作者：
PAGE, ES