Distributed Consensus over Wireless Sensor Networks Affected by Multipath Fading
传感器网络的设计能够达成共识的全局最优决策测试，而不需要一个融合中心，是一个问题，在过去几年中受到了相当大的关注。已经提出了许多共识算法，其收敛条件取决于描述节点之间的交互的图。在大多数工作中，图是无向的，并且没有传播延迟。只是最近，分析已扩展到共识算法纳入传播延迟。在这项工作中，我们提出了一个共识算法能够收敛到一个全局最优的决策统计，使用宽带无线网络，由一个相当简单的MAC机制，其中每个链接是一个多路径，频率选择性，信道。本文的主要贡献是推导出网络拓扑的充分必要条件和信道传递函数的充分条件，保证指数收敛的共识算法的全局最优决策值，任何有界延迟条件。
2008-04-03 cs.DC cs.MA
Convergence Analysis for Regular Wireless Consensus Networks
本文研究了在正则图上无线传感器网络中平均共识算法的收敛性，推导了最优共识和收敛参数的解析表达式，分析了网络维度、节点数和传输半径对收敛时间的影响。
2016-09-22 cs.DC cs.SY eess.SY
SENATE: A Permissionless Byzantine Consensus Protocol in Wireless Networks
区块链技术通过采用工作量证明（PoW）或其变体，在开放（无许可）去中心化共识方面取得了巨大成功，未经授权的节点无法在其计算能力之外对共识产生不成比例的影响。然而，基于PoW的系统会导致高延迟和低吞吐量，使得它们在处理实时应用时效率低下。另一方面，拜占庭容错（BFT）共识算法具有更好的延迟和吞吐量性能已被采用在封闭（许可）设置，以避免Sybil攻击。在本文中，我们提出了Sybil-proof wirelEss网络coordinAte基于byzanTine consEnsus（SENATE），这是基于传统的BFT共识框架，但工作在开放系统的无线设备，故障节点可能会发动Sybil攻击。正如在立法机构中的参议院中，每个州（区）的参议员配额是恒定的，而与州的人口无关，SENATE中的“参议员”是基于它们的无线网络坐标（WNC）从参与的分布式节点中选择的，其中WNC空间中的每个区具有固定数量的节点。当选的参议员随后参与随后的共识达成过程，并广播结果。因此，SENATE是对Sybil攻击的证明，因为故障节点的别名可能在WNC空间中相邻，因此无法被选出。
2018-03-23 cs.CR cs.CY cs.DC
Fault-Tolerant Consensus with an Abstract MAC Layer
本文研究了无线系统中的容错分布式共识。更详细地说，我们产生了两个新的随机算法，解决了这个问题的抽象MAC层模型，它捕获了大多数无线MAC层提供的基本接口和通信保证。我们的算法适用于任何数量的故障，不需要预先了解网络参与者或网络大小，并保证在网络大小为多项式的广播数量后以高概率终止。我们的第一个算法满足标准协议属性，而我们的第二个交易更快的终止保证，以换取更宽松的协议属性，其中大多数节点同意相同的值。这些是第一个已知的容错共识算法，这个模型。除了我们的主要上限的结果，我们探索抽象的MAC层和标准的异步消息传递模型之间的差距，证明容错共识是不可能的，在后者的情况下，关于网络参与者的信息，即使我们假设没有故障，允许随机的解决方案，并提供算法的网络大小的常数因子近似。
2018-10-05 cs.DC
Wireless Streamlet: A Spectrum-Aware and Cognitive Consensus Protocol for Edge IoT
College of Electronics and Information Engineering, Shenzhen University（深圳大学电子与信息工程学院）；School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学电子与光学工程学院）
Wireless Streamlet通过频谱感知和认知共识协议提升边缘物联网的通信效率和存储效率。
2026-02-07 cs.DC cs.IT math.IT
AT2: Asynchronous Trustworthy Transfers
许多基于区块链的协议，如比特币，实现了一个分散的资产转移（或交换）系统。正如中本聪在原来的文件中清楚指出，这个问题的关键在于禁止任何参与者进行双重消费。似乎有一个共同的信念，即共识是解决双重支出问题所必需的。事实上，无论是在无权限还是有权限的环境中，典型的解决方案都使用共识来构建一个完全有序的已提交转账分类账。在本文中，我们证明了这种普遍的信念是错误的：实现分散的资产转移系统不需要共识。我们通过引入AT2（异步可信传输）来实现这一点，AT2是一类无共识算法。为了正式表明共识对于资产转移是不必要的，我们首先在共享内存的背景下考虑这个问题。我们介绍了AT2 $_{SM}$，一个无等待的算法，异步实现资产转移的读写共享内存模型。换句话说，我们证明了资产转移对象的共识数是1。在拜占庭故障的消息传递模型中，我们引入了一个通用的异步算法AT2 $_{MP}$，并讨论了这个解决方案的两个实例。首先，AT2 $_{D}$确保确定性保证，因此针对小规模部署（数十到数百个节点），通常用于许可环境。其次，AT2 $_{P}$提供概率保证，并可很好地扩展到非常大的系统规模（数万个节点），确保对数延迟和通信复杂性。而不是共识，我们构建AT2 $_{D}$和AT2 $_{P}$上的广播原语因果排序保证提供确定性和概率属性，分别。
2019-03-05 cs.DC
Exploiting Interference for Efficient Distributed Computation in Cluster-based Wireless Sensor Networks
本文提出了一些新的想法，如何提高共识算法在分布式无线传感器网络的性能，当考虑通信成本。特别感兴趣的是共识算法，利用无线信道的广播属性，以提高收敛速度方面的性能。为此，我们提出了一种新的基于聚类的共识算法，利用干扰计算，同时减少网络中的能量消耗。由此产生的优化问题是一个半定的程序，它可以离线解决系统启动之前。
2014-09-03 cs.DC cs.IT math.IT
Consensus-based Decentralized Distributed Swarm Learning with Heterogeneous Big Data
Georgia State University（佐治亚州立大学）；University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那大学拉斐特分校）；George Mason University（乔治梅森大学）
针对边缘智能中非凸目标、数据异构和复杂网络拓扑的挑战，提出融合共识优化与粒子群优化的去中心化分布式群体学习框架，实现无需原始数据交换的协作，并缓解异构数据导致的性能退化。
2026-09-14 cs.DC
Exact Byzantine Consensus Under Local-Broadcast Model
本文考虑了在本地广播通信模型下同步系统中实现精确拜占庭共识的问题。节点之间通过消息传递进行通信。通信网络被建模为无向图，每个顶点代表系统中的一个节点。在本地广播通信模型下，当任何节点发送消息时，其通信图中的所有邻居都可靠地接收消息。这种通信模型是由无线网络驱动的。在这项工作中，我们提出了必要和充分条件的基础通信图，以实现精确的拜占庭共识下的本地广播通信模型。
2018-11-21 cs.DC
Cooperative and Distributed Localization for Wireless Sensor Networks in Multipath Environments
我们认为在无线网络中的多路径环境中，在每个传感器的到达信息的时间和角度的传感器定位的问题。我们提出了一个分布式算法的基础上的信念传播，它允许传感器合作自定位相对于一个单一的锚在多跳网络。该算法开销小，具有可扩展性.仿真结果表明，尽管网络存在环路，但该算法仍能收敛，并取得较好的定位精度。
2011-09-27 cs.DC
Revisiting Optimal Resilience of Fast Byzantine Consensus (Extended Version)
人们普遍认为，拜占庭容错解决方案的共识是显着慢于他们的崩溃容错同行。事实上，在最广为人知的拜占庭容错共识协议PBFT中，需要三个消息延迟来决定一个值，而Paxos中只有两个。这激发了对快速拜占庭共识算法的搜索，该算法可以在仅仅两个消息延迟\emph{in the common case}之后产生决策，例如，假设当前的领导者是正确的，并且没有被正确的过程所怀疑。（最佳）两步延迟带来了较低的弹性成本：快速拜占庭共识需要更多的进程来容忍相同数量的故障。特别是，$5f+1$进程被认为是容忍$f$拜占庭失败所必需的。在本文中，我们提出了一个快速的拜占庭共识算法，依赖于$5f-1$进程。此外，我们证明了$5f-1$是紧下界，纠正了早期工作中的一个错误。虽然对于大的$f$值，$2$过程的差异可能看起来微不足道，但对于较小规模的系统，它可能是至关重要的。特别是，对于$f=1$，我们的算法只需要$4$进程，这是最佳的任何（不一定是快速的）部分同步拜占庭共识算法。
2021-07-27 cs.DC
Enabling Seamless Data Security, Consensus, and Trading in Vehicular Networks
针对车联网在数据安全、共识与服务交易上的集中化和安全挑战，论文提出可与标准ITS协议无缝集成的轻量级VEE扩展，并通过硬件在环实验验证其可行性与效率。
2024-01-24 cs.DC
HybridChain: Fast, Accurate, and Secure Transaction Processing with Distributed Learning
HybridChain结合分片区块链与DAG账本，利用去中心化学习共识，实现快速、准确且安全的交易处理，优于IOTA和Omniledger。
2023-10-13 cs.DC
Spread of Misinformation in Social Networks
我们提供了一个模型来调查信息聚合和传播的错误信息在大型社会（概念化为网络的代理人相互沟通）之间的紧张关系。每个人都持有一个由标量表示的信念。个体成对地见面并交换信息，这被建模为两个个体采用他们的会前信念的平均值。当所有个人都参与这种信息交换时，社会将能够有效地汇总所有个人所持有的初始信息。然而，也存在错误信息的可能性，因为其中一些人是“强有力的”，这意味着他们会影响他们遇到的其他人的信仰，但不会改变他们自己的观点。本文的特点是如何存在的强有力的代理人干扰信息聚合。假设即使是强有力的代理人获得一些信息（但不频繁）从一些其他（和额外的弱正则性条件），我们首先表明，在这类社会的信念收敛到所有个人之间的共识。然而，这个共识值是一个随机变量，我们描述了它的行为。我们的主要结果通过提供界限或精确结果（在某些特殊情况下）来量化社会中错误信息的程度，即在没有强有力的代理人（存在有效的信息聚合）的情况下，共识值可以与基准相差多远。当有几个强有力的代理人，强有力的代理人自己只根据他们从最有可能收到自己的信息之前的个人获得的信息来更新他们的信念时，最糟糕的结果就会出现。
2009-06-26 cs.DC cs.IT math.IT
Likelihood Consensus-Based Distributed Particle Filtering with Distributed Proposal Density Adaptation
提出了一种基于共识的分布式粒子滤波器（PF）算法。每个传感器运行一个局部PF来计算一个全局状态估计，该估计考虑了所有传感器的测量。局部PF使用联合（所有传感器）的似然函数，这是一个分布式的方式计算的似然共识计划的一种新的概括。一个性能的改善（或减少所需的粒子数）是通过一种新的分布式，基于共识的方法，以适应当地的PF的建议密度。所提出的分布式PF的性能证明了目标跟踪问题。
2011-09-28 cs.DC stat.AP
Half a Century of Distributed Byzantine Fault-Tolerant Consensus: Design Principles and Evolutionary Pathways
本文系统梳理了半个世纪以来分布式拜占庭容错共识的历史演进与设计原则，涵盖PBFT、SMR、部分同步/异步协议及DAG共识等关键进展，并展望无线与区块链场景下的未来研究方向。
2025-05-10 cs.DC
Distributed consensus with mixed time/communication bandwidth performance metrics
Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（斯坦福大学航空航天系）
本文研究了分布式一致性问题中时间和通信复杂度的内在权衡。提出了一种衡量通信复杂度的带宽复杂度概念，并证明了一致性的带宽下界，设计了带宽最优的共识算法，并提出了可调节参数的分布式算法，以在通信复杂度和时间复杂度之间进行权衡。
2014-10-03 cs.DC cs.SY eess.SY
Exact Byzantine Consensus on Arbitrary Directed Graphs under Local Broadcast Model
我们考虑同步系统中的拜占庭共识，其中节点由建模为有向图的网络连接，即，相邻节点之间的通信链路不一定是双向的。有向图模型的动机是无线网络，其中可能发生不对称的通信链路。在经典的点对点通信模型中，在通信链路上发送的消息在链路上的两个节点之间是私有的。这允许拜占庭故障节点模棱两可，即，向邻居发送不一致的信息。本文考虑了通信的本地广播模型，其中一个节点的传输被其所有传出的邻居相同地接收。这允许这样的邻居检测到故障节点的模棱两可的尝试，有效地剥夺了故障节点向不同邻居发送冲突信息的能力。先前的工作已经获得了充分和必要的条件，无向图能够实现拜占庭共识下的本地广播模型。在本文中，我们得到了紧条件有向图能够实现拜占庭共识与二进制输入下的本地广播模型。在该文件中获得的结果提供了深入了解沟通的方向性和达成共识的能力之间的权衡。
2019-11-13 cs.DC
Faster Convergence with Less Communication: Broadcast-Based Subgraph Sampling for Decentralized Learning over Wireless Networks
Linköping University（林雪平大学）
针对无线网络去中心化学习中D-SGD的通信协调问题，提出广播基子图采样方法BASS，通过生成稀疏子图混合矩阵并联合优化采样概率，实现更快收敛且传输时隙更少，挖掘无线广播特性的加速潜力。
2025-02-11 cs.DC cs.IT cs.LG
Block Access Control in Wireless Blockchain Network: Design, Modeling and Analysis
无线区块链网络旨在为各种区块链应用提供分散和安全的无线网络。要在无线网络中实现区块链共识，其中一个重要步骤就是使用无线信道广播新区块。在无线网络协议下，分组传输将受到很大的影响。在这项工作中，我们通过调查媒体访问控制（MAC）协议CSMA/CA的影响，专注于基于区块链的无线局域网（B-WLAN）中的共识过程。由于CSMA/CA中退避计数器的随机性，后面的块有可能赶上或超过前面的块，这使得区块链分叉问题变得复杂。有鉴于此，我们提出了挖掘策略，暂停挖掘，以减少分叉概率，和丢弃策略，删除分叉块已经存在的CSMA/CA退避过程。基于所提出的策略，我们设计了块访问控制（BAC）的方法来有效地调度块挖掘和传输，以提高B-WLAN的性能。然后，马尔可夫链模型进行性能分析的B-WLAN。结果表明，BAC方法可以帮助网络实现高的事务吞吐量，同时提高块利用率和节省计算能力。同时，交易吞吐量和块利用率之间的权衡证明，这可以作为区块链的实际部署的指导。
2021-04-27 cs.DC cs.IT math.IT
Cooperative Synchronization in Wireless Networks
同步是无线网络中的关键功能，能够实现各种各样的服务。我们认为贝叶斯推理框架，网络节点可以实现相位和偏斜同步在一个完全分布式的方式。特别是，在高斯测量噪声的假设下，我们推导出两种消息传递方法（置信传播和平均场），分析其收敛行为，并与一些竞争算法进行定性和定量的比较。我们还表明，这两种方法都可以应用于网络中，没有主节点。我们的性能结果的补充，并与相关的贝叶斯Cramér-Rao界。
2013-08-19 cs.DC cs.IT math.IT
Decentralized Learning over Wireless Networks with Broadcast-Based Subgraph Sampling
Linköping University（林雪平大学）
本文研究无线网络中去中心化学习的通信效率问题，提出BASS框架，通过广播传输和概率子图采样在不干扰节点子集中传播模型更新，在通信成本约束下加速D-SGD的收敛。
2023-10-24 cs.DC cs.IT cs.LG
Distributed Detection and Estimation in Wireless Sensor Networks
在这篇文章中，我们考虑在无线传感器网络中的分布式检测和估计问题。在第一部分中，我们提供了一个通用的框架，旨在说明如何一个有效的传感器网络的设计需要一个联合组织的网络处理和通信。然后，我们回顾了共识算法，这是一个基本的工具，通过分布式的方法达到全局最优决策的基本特征。本文的主要部分开始解决分布式估计问题。我们首先展示了一种完全分散的方法，在这种方法中，在没有融合中心干预的情况下进行观测和估计。然后，我们考虑的情况下，估计是在融合中心，显示如何分配量化比特和传输功率的节点和融合中心之间的链路，以适应最大估计方差的要求，在约束下的全球发射功率。我们扩展的方法来检测问题。同样在这种情况下，我们考虑分布式方法，其中每个节点都可以实现全局最优决策，以及在中心节点进行决策的情况。在后一种情况下，我们展示了如何分配编码比特和发射功率，以最大限度地提高检测概率，在虚警率和全局发射功率的约束下。然后，我们概括的共识算法说明了一个分布式的过程，收敛到一个信号子空间上的观测向量的投影。然后，我们解决传感器网络中的能量消耗问题，从而展示了如何优化网络拓扑结构，以最大限度地减少必要的能量，以实现全球共识。最后，我们解决了网络拓扑结构与描述观测变量之间统计依赖关系的图相匹配的问题。
2013-07-05 cs.DC cs.IT math.IT
Analysis of Sum-Weight-like algorithms for averaging in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络平均值的分布式估计最近受到了很多关注。大多数论文考虑单变量传感器和反馈通信（例如点对点通信）。然而，为了有效地利用无线信道的广播性质，提倡没有反馈的通信。为了确保在这种无反馈情况下的收敛性，最近推出的Sum-Weight算法依赖于每个传感器上的两个变量，是一种很有前途的解决方案。本文深入分析了初始值平均值向共识的收敛性。此外，它表明，平方误差随时间呈指数下降。此外，一个强大的算法依赖于和权重结构，并考虑到广播性质的信道提出。
2012-09-26 cs.DC cs.IT math.IT
Fastest Distributed Consensus Averaging Problem on Chain of Rhombus Networks
分布式共识已出现作为一个最重要的和主要的问题，在分布式计算的背景下，它已经收到了新的兴趣在传感器网络领域（由于在无线通信的最新进展），其中解决最快的分布式共识平均问题在不同的拓扑结构的网络是在这个问题的主要问题之一。本文给出了菱形网络链上最快分布式共识平均算法的解析解，其求解过程包括网络关联连通图的分层和半定规划，特别是松弛条件的求解，其中最优权值由松弛条件引发的特征多项式的归纳比较得到.归纳确定了包含SLEM的权矩阵特征值对应的特征多项式及其根。此外，为了说明菱形图的重要性，指出用菱形子图代替路网络中的单个节点，可以提高路网络的收敛速度。
2010-06-17 cs.DC cs.DM cs.IT
