基于差异分散化的区块链网络信任节点定位算法

景雯 张杰

（山西大同大学计算机与网络工程学院 山西省大同市 037009）

在大规模的复杂网络环境中，采用区块链网络进行大数据转发控制，能提高大数据的信息自主收发控制能力，为此，需在区块链网络中进行信任节点的优化定位部署，以向用户提供安全、有效的网络服务和应用环境。对于区块链网络信任节点定位方法的研究已受到部分学者的关注[2]。

区块链网络的信任节点的定位需通过网络拓扑结构设计，检测网络节点的输出信息特征量，以提高区块链网络的信息传输和自适应控制能力。为研究区块链网络中信任节点自适应定位方法，需进行定位算法优化设计。传统方法中，对区块链网络信任节点定位的方法主要有量化融合跟踪识别方法、局部区域特征重构方法、分散化区块链检测方法等[3]，上述方法结合区块链网络的信道模型设计和传输协议控制设计，进行区块链网络中信任节点自适应定位，但上述方法存在自适应性差，定位精度低的问题。

针对上述问题，本文提出基于差异分散化的区块链网络信任节点定位算法，经仿真实验，展示了本文方法在提高网络信任节点定位能力的优越性能。

1 基于差异分散化的节点定位算法

1.1 节点传输路径优化

为了提高区块链网络的节点数据包转发的准确性，进行区块链网络中信任节点自适应分布式部署设计，实现对信任节点的自适应定位[4]。

采用模糊相关性检测方法，构建区块链网络的拓扑结构模型。利用随机链路转发协议对拓扑结构的节点传输路径进行优化[5]。

区块链网络的拓扑结构如图1所示。

图1：区块链网络的拓扑结构模型

结合区块链网络的拓扑结构，利用随机链路转发协议对拓扑结构的路由传输路径进行优化[6]，实现区块链网络的信任节点自主定位设计。随机链路转发协议表示为：

上式T(n)表示为一个控制目标函数，其中当ru为0 时，区块链网络的信任节点被竞选为簇头。

在边长为M 的正方形区域中，共有N 个区块链网络信任节点的转发节点，通过分配区块链网络的转发节点，完成对区块链网络信任节点i 的集散控制。

对Source 与Sink 节点，根据不同业务流之间的隔离程度，进行区块链网络结构重组，得到传输带宽为Ts=NfTf，考虑区块链网络的相邻节点集内传递带宽Tp，在簇头节点中，对每个区块链网络信任节点中的簇头节点进行帧划分，对网络设备进行参数设置，得到节点的传输能量消耗为：

利用区块链网络全局控制特性，进行信任节点位置自动部署，当满足采用模糊寻优控制方法，得到区块链网络节点传输路径，其描述为：

为实现节点顺利传输，对节点传输路径进行优化，其优化过程表示为：

其中，bj为区块链网络信任节点的多径损耗，Ts为带宽时延，Tf为区块链网络中信任节点进行数据分散控制的采样时间，Tc为区块链网络信任节点的负载均衡度。根据上述分析，完成节点传输路径的优化。

1.2 差异分散式定位的目标函数

采用差异分散化方法对区块链网络信任节点进行定位。首先通过网络流量配置比特率的计算，检测网络的差异分散度时延。通过网络流量配置模块进行节点的自适应定位[8]，以此完成差异分散式定位模型。

区块链网络的多路径路由转发的时延为τl，其中，τ0<τ1<…τL-1，则网络流量配置模块的比特率满足：

使用最短路径算法，得到区块链网络差异分散度时延：

其中，Eelect表示在的流导入相应的队列L 两端的节点传输的比特率。

1.3 差异分散定位输出特征量

在差异分散式定位模型的基础上，对定位输出特征量进行分析。通过信任节点的冲激响应特征的获取，对节点输出占空比进行计算，得到定位输出特征量。

根据交换机上的流表信息，得到区块链网络中信任节点的冲激响应特征，其表示为：

计算网络信任节点的协议号、流量的优先级和指定带宽，得到网络信任节点的感知半径Ry可以表示为：

如果用C(n)表示区块链网络信任节点i 的负载，C(n)表示区块链网络信任节点i 的最大阈值，则：

通过上述步骤最终得到差异分散定位输出特征量Ui(n)，可以表示为：

Ui(n)能有效反馈差异分散化区块链网络的节点特征变化，根据节点的衰减特征量进行定位部署。

2 区块链网络信任节点定位算法优化

2.1 区块链网络的路由探测模型

为区块链网络信任节点定位更加符合当前网络环境，需对该算法进行优化[10]。因此，需计算网络节点的鲁棒系数，并根据该系数的得到差异分散化节点定位的优化迭代式。

区块链网络的节点鲁棒系数计算结果为：

其中，d 为关键业务流的空间距离；Eelec为簇头的能量开销；r 是区块链网络信任节点A 向Source 节点S 发送数据包的量。由此得到区块链网络中信任节点自适应定位的优化迭代式，其表示为：

为检测优化定位算法的有效性，需构建区块链网络的路由探测模型[11]，其表达为：

采用关联规则约束方法实现对差异分散化区块链网络中信任节点的自适应定位，根据网络信任节点的时延抖动、平均时延以及队列占用的情况进行路由探测及节点定位。

2.2 空间规划定位误差分析

结合区块链网络中信任节点自适应定位的图路由协议，进行分散化区块链重构[12]，区块链网络信任节点的物理交换机负载模型为：

式中

另外，ω(t)为关键业务流在背景流的干扰下的能量，这里近似认为成高斯白噪声，ph(t)为差异分散化区块链网络信任节点发送l bits 数据消耗的能量。差异分散化区块链网络簇头信任节点根据能量强度进行分散控制。在这一时间段内，网络信任节点的输出功耗为p(t)，将物理网络中的流量导入到节点的鲁棒性控制模型中，得到关键业务流的优先级特征量P 列矢量：

令差异分散化区块链网络传输功率pi、pk和pk+1所对应的传输速率分别表述为ri、rk和rk+1，提取区块链网络信任节点输出数据流的关联规则信息，：

结合大数据信息融合方法进行网络节点的差异分散化控制，实现区块链网络信任节点定位。

3 仿真实验与结果分析

为测试本文方法在实现区块链网络信任节点定位中的应用性能，需进行实验分析。在C 语言编译环境中定位区块链网络信任节点，实验中区块链网络的节点分布范围为400m×400m 的二维区域，区块链网络的初始时延为26ms，数据包的平均时延设定为20μs，并设置总时长为1000μs。区块链网络中信任节点的初始覆盖半径为12m，主机共计发送的流量数据规模为200Mbit，传输比特率为20KB/S。

根据上述仿真环境和参量设定，进行区块链网络中信任节点的自适应定位，测试区块链网络中信任节点自适应定位的准确性。采用区块链重构方法进行网络信任节点的自适应转发控制和输出数据包的特征检测，得到特征检测结果如图2所示。

图2：输出数据包的特征检测结果

根据图2 的信任节点输出数据包的特征检测结果进行信任节点优化定位，测试的区块链网络信任节点定位的准确性，得到结果如图3所示。

图3：准确性对比

分析图3 得知，采用本文方法进行区块链网络信任节点定位的准确率较高，在此基础上，提取区块链网络信任节点输出数据流的关联规则信息，结合大数据信息融合方法进行网络节点的差异分散化控制，实现区块链网络信任节点定位，测试定位节点的转发误差，得到均方根误差对比结果如图4所示。

图4：均方根误差对比

分析图4 得知，本文方法进行区块链网络信任节点定位的均方根误差较低，比传统方法降低15.6%，在定位性能的提升上具有优越性。

4 结语

在区块链网络中需要进行信任节点的优化定位部署，构建区块链网络信任节点定位模型，采用差异分散化的方法对区块链进行检测，进行网络信任节点的定位设计，本文提出基于差异分散化的区块链网络信任节点定位算法，提高区块链网络的节点数据包转发的准确性，实现区块链网络信任节点定位。研究得知，本文方法进行区块链网络信任节点定位的误差较低，性能较好。