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概率实时时态认知逻辑模型检测中抽象技术的研究
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:电子学报
  • 时间:2013.7.7
  • 页码:1343-1351
  • 分类:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江苏大学计算机科学与通信工程学院,镇江212013
  • 相关基金:国家自然科学基金青年基金(61300228,61003288); 江苏省自然科学基金(BK2010192)资助
  • 相关项目:信息流安全属性算术验证的研究
中文摘要:

S-ALOHA协议是物联网RFID中决定标签信息能否及时可靠的被阅读器识别的关键技术之一,也是提高物联网服务质量的关键。实验,仿真和模拟主要通过探索S-ALOHA协议的部分行为对协议性质进行估算,得出的结论不具有精确性,本文采用一种高度自动化的形式化分析技术-概率模型检测完成S-ALOHA协议的精确分析。首先依据S-ALOHA的工作原理及特性,将其动态行为抽象成能支持非确定性,离散时间以及概率选择的马尔科夫决策过程,然后使用PRISM工具验证了模型的概率可达性和期望可达性,结果表明随着最大退避数的增加,S-ALOHA的期望时间比ALOHA的小6个时间单位,同时S-ALOHA发送数据的平均速度比ALOHA快1.2倍左右。

英文摘要:

In RFID Slotted - ALOHA ( S - ALOHA) is one of the key techniques which determine whether the information in the tag is identified by the reader timely and reliably, and is also a key technique improving the quality of service in Internet of Things. Experiment and simulation estimate the property by exploring the partial behavior of the S - ALOHA protocol such that the analysis is not accurate. In this paper we complete the precise analysis of the S - ALOHA protocol based on a high- ly automated formal analysis technology probabilistic model checking. First, based on the principle of S- ALOHA protocol, it's dynamic behavior is abstracted into a Markov Decision Process which can describe non -deterministic, discrete time and the probability selection. Then we use the PRISM tool to verify the model of probabilistic reachability and expected time. The result shows that with the increase of the value of maximum backoff, the value of expect time that occurred in S - ALOHA is smaller 6 units of time than ALOHA , and the average speed of the data transmission in S - ALOHA is 1.2 times faster than ALOHA.

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期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:郝跃
  • 地址:北京165信箱
  • 邮编:100036
  • 邮箱:new@ejournal.org.cn
  • 电话:010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号:ISSN:0372-2112
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:57611