一种基于区块链的车联网数据交易方法技术

本发明专利技术公开一种基于区块链的车联网数据交易方法，包括：建立基于联盟区块链的数据交易网络拓扑结构，其包括：数台具有本地存储车辆数据且与授权的边缘服务器通信连接的车辆；数台边缘服务器，包括边缘层和区块链层，边缘层作为交易代理，采用双拍卖机制来执行车辆间数据交易的投标过程；作为区块链层，组成区块链网络，运行智能合约，为边缘层提供数据代理存储、投标过程的计算支持和区块链智能合同的共识；建立以买方效用最大化、卖方成本最小化、交易代理的社会福利最大化为市场均衡的第一目标函数，获取第一目标函数最优解。本发明专利技术为车联网中的数据交易提供一种安全、真实的方式。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链的车联网数据交易方法
本专利技术涉及车联网领域，尤其涉及一种基于区块链的车联网数据交易方法。
技术介绍
由于其巨大的研究价值和商业利益，车联网越来越受到学术界和工业界的关注。特别地，车联网中的数据交易被认为有利于商业实体，创造新的收入来源。随着越来越多的实体加入汽车生命周期的业务链，车联网中的数据交易具有以下特点：1)在数据交易过程中的多方参与(如:数据提供者，数据购买者，数据发送者和保险公司)；2)参与的各方之间的利益冲突使得没有任何一方可以真正被信任；3)数据交易仅依赖于双方的担保和信用，增加了更多商业实体的加入门槛。由于这些特点，车联网中的数据交易面临着信息透明度低和非法数据篡改的挑战，在现实世界中的应用十分有限。另一方面，区块链技术允许车联网通过区块链的分布式、防篡改、安全和可追踪的特点来保持信息透明度，并在参与者之间建立信任，这将促进车联网数据交易生态系统的实质性和可持续增长。详细的数据交易和验证范围，关于数据所有权的信息以及数据收集、分发、交易、存储和数据分析的过程都可以记录在区块链中。因此，基于区块链的数据交易可以被追踪，从而在全球大规模的车联网数据交易中进一步保证数据的质量。虽然基于区块链的分布式数据交易网络可以支持安全的数据交易，但基于区块链的数据交易效率(如:社会福利最大化、交易成本和收益、减少数据交易的延时)仍然需要越来越多的努力，从而加速车联网中大规模数据交易市场的成功商业化。
技术实现思路
本专利技术为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷(不足)，提供一种基于区块链的车联网数据交易方法。本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。为了达到上述技术效果，本专利技术的技术方案如下：一种基于区块链的车联网数据交易方法，包括：S10建立基于联盟区块链的数据交易网络拓扑结构，其包括：数台具有本地存储车辆数据且与授权的边缘服务器通信连接的车辆，在P2P数据交易中作为出售车辆数据的卖方、请求其他车辆数据的买方或既不出售又不购买数据的空闲车辆；数台边缘服务器，包括边缘层和区块链层，边缘层作为交易代理，采用双拍卖机制来执行车辆间数据交易的投标过程；作为区块链层，组成区块链网络，运行智能合约，为边缘层提供数据代理存储、投标过程的计算支持和区块链智能合同的共识；S20建立以买方效用最大化、卖方成本最小化、交易代理的社会福利最大化为市场均衡的第一目标函数，获取第一目标函数最优解。优选地，所述市场均衡的第一目标函数具体为：假设有N个车辆个体的数据交易场景，每个车辆个体可以是车辆数据卖方，也可以是车辆数据的买方，买方数量表示为NB，卖方数量表示为NS，且N＝NB+NS，每个买方的索引为i∈{1，2，...，NB}，每个卖方的索引为j∈{1，2，...，NS}。第i个买方对第j个卖方的数据需求为di，j≥0；定义第i个买方的需求向量为di，效用函数为Ui(di)，每个买方i的需求区间为即第j个卖方对第i个买方的数据供应为sj，i≥0，第j个卖方的供应向量为sj，成本函数为Cj(sj)，每个卖方j的供给区间为即当买卖双方的需求和供给相匹配时，市场必然达到均衡，即对于任意i∈{1，2，...，NB}和j∈{1，2，...，NS}，有sj，i＝di，j；由于买方和卖方的目标冲突，即当买方试图使其效用最大化时，卖方则试图使其产生的成本最小化，而代理则应使其社会福利最大化并实现有效的市场均衡第一目标函数表示为(1)：其中约束条件为：sj，i＝di，j，i∈{1，2，...，NB}，j∈{1，2，...，NS}si，j≥0，i∈{1，2，...，NB}，j∈{1，2，...，NS}，其中买方i的效用函数Ui(di)和卖方j的成本函数Cj(sj)分别表示为(2)和(3)：ti，j为车辆i和j之间的传输损失，wi指买方i的交易意愿，l1和l2为成本因子。由于ti，j包含传输延迟和传输费用，所以表示为(4)：其中vi，j为传输速度，fi，j为每单位的传输费用，C为表示网络的拥塞状态的常数。优选地，所述第一目标函数用KKT条件描述为：令公式(1)松弛约束得到如下拉格朗日式(5)，具体如下：其中αi≥0，βi≥0，γj≥0，λi，j，μi，j≥0为不同的拉格朗日乘子，它们对应的向量为α，β，γ，λ，μ，。优选地，在平稳条件下，所述第一目标函数的最优解需满足以下条件，此时所有车辆个体的效用函数和成本函数都需要代理使用(6)和(7)来解决：优选地，所述S20之后还包括S30：为买卖双方设计代理拍卖定价规则，具体为：假设车辆个体与代理之间存在一个可靠的沟通纽带，代理将会执行一个能满足社会福利最大化的迭代双拍卖机制，第i个买方对第j个卖方的数据需求所提供的投标为bdi，j，代表买方的需求；第j个卖方对第i个买方的数据供应所提供的投标为bsi，j，代表卖方的供应；为买卖双方设计代理拍卖定价的第二目标函数，最大化第二目标函数得公式(8)：约束条件：sj，i＝di，j，i∈{1，2，...，NB}，j∈{1，2，...，NS}，si，j≥0，i∈{1，2，...，NB}，j∈{1，2，...，NS}，第二目标函数和第一目标函数具有相同的约束条件，但目标不同，故由第一目标函数结合第二目标函数得到唯一最优解。优选地，所述第二目标函数用KKT条件描述为：令公式(8)的松弛约束由拉格朗日公式L2产生公式(9)，具体如下：优选地，对所述第一目标函数和第二目标函数匹配所有KKT条件以及平稳条件，因此L1和L2共享相同的拉格朗日乘数，使用平衡条件得到公式(10)和(11)：优选地，所述第一目标函数和第二目标函数的KKT条件一样，比较公式(6)、(7)和(10)、(11)，如果每个买方和卖方分别按照公式(12)和公式(13)提交需求和供应的投标，那么对于代理来说，解决第二目标函数将等同于解决第一目标函数，代理为买主设计结算规则并为卖方设计奖励规则，使每个车辆个体都能根据公式(12)和公式(13)进行投标，公式(12)和公式(13)具体如下：优选地，所述买卖双方定价规则具体如下：定义第i个买方结算定价规则为Pi(bdi)，第j个卖方的奖励规则为Rj(bsj)，为了达到自身的效用最大化，买方i将致力于解决最优数据购买问题来获得其最优的购买价格向量bdi：卖方j将致力于解决最优数据销售问题来获得其最优的销售价格向量bsj：如果采用以下定价规则，则基于(12)和(13)的投标价格将保持不变：优选地，所述S10中基于联盟区块链的数据交易网络拓扑结构还包括：基站，用于边缘服务器和车辆之间的信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于区块链的车联网数据交易方法，其特征在于，包括：/nS10建立基于联盟区块链的数据交易网络拓扑结构，其包括：/n数台具有本地存储车辆数据且与授权的边缘服务器通信连接的车辆，在P2P数据交易中作为出售车辆数据的卖方、请求其他车辆数据的买方或既不出售又不购买数据的空闲车辆；/n数台边缘服务器，包括边缘层和区块链层，边缘层作为交易代理，采用双拍卖机制来执行车辆间数据交易的投标过程；作为区块链层，组成区块链网络，运行智能合约，为边缘层提供数据代理存储、投标过程的计算支持和区块链智能合同的共识；/nS20建立以买方效用最大化、卖方成本最小化、交易代理的社会福利最大化为市场均衡的第一目标函数，获取第一目标函数最优解。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的车联网数据交易方法，其特征在于，包括：
S10建立基于联盟区块链的数据交易网络拓扑结构，其包括：
数台具有本地存储车辆数据且与授权的边缘服务器通信连接的车辆，在P2P数据交易中作为出售车辆数据的卖方、请求其他车辆数据的买方或既不出售又不购买数据的空闲车辆；
数台边缘服务器，包括边缘层和区块链层，边缘层作为交易代理，采用双拍卖机制来执行车辆间数据交易的投标过程；作为区块链层，组成区块链网络，运行智能合约，为边缘层提供数据代理存储、投标过程的计算支持和区块链智能合同的共识；
S20建立以买方效用最大化、卖方成本最小化、交易代理的社会福利最大化为市场均衡的第一目标函数，获取第一目标函数最优解。


2.如权利要求1所述的基于区块链的车联网数据交易方法，其特征在于，所述市场均衡的第一目标函数具体为：
假设有N个车辆个体的数据交易场景，每个车辆个体可以是车辆数据卖方，也可以是车辆数据的买方，买方数量表示为NB，卖方数量表示为NS，且N＝NB+Ns，每个买方的索引为i∈{1，2，...，NB}，每个卖方的索引为j∈{1，2，...，Ns}。第i个买方对第j个卖方的数据需求为di，j≥0；
定义第i个买方的需求向量为di，效用函数为ui(di)，每个买方i的需求区间为即第j个卖方对第i个买方的数据供应为sj，i≥0，第j个卖方的供应向量为sj，成本函数为Cj(sj)，每个卖方j的供给区间为即当买卖双方的需求和供给相匹配时，市场必然达到均衡，即对于任意i∈{1，2，...，NB}和j∈{1，2，...，NS}，有sj，i＝di，j；
由于买方和卖方的目标冲突，即当买方试图使其效用最大化时，卖方则试图使其产生的成本最小化，而代理则应使其社会福利最大化并实现有效的市场均衡，第一目标函数表示为(1)：



其中约束条件为：






sj，i＝di，j，i∈{1，2，...，NB}，j∈{1，2，...，NS}
si，i≥0，i∈{1，2，...，NB}，j∈{1，2，...，NS}，
其中买方i的效用函数Ui(di)和卖方j的成本函数Cj(sj)分别表示为(2)和(3)：






ti，j为车辆i和j之间的传输损失，wi指买方i的交易意愿，l1和l2为成本因子。由于ti，j包含传输延迟和传输费用，所以表示为(4)：



其中vi，j为传输速度，fi，j为每单位的传输费用，C为表示网络的拥塞状态的常数。


3.如权利要求2所述的基于区块链的车联网数据交易方法，其特征在于，所述第一目标函数用KKT条件描述为：
令公式(1)松弛约束得到如下拉格朗日式(5)，具体如下：



其中αi≥0，βi≥0，γj≥0，λi，j，μi，j≥0为不同的拉格朗日乘子，它们对应的向量为α，β，γ，λ，μ，。


4.如权利要求3所述的基于区块链的车联网数据交易方法，其特征在于，在平稳条件下，所述第一目标函数的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈武辉，林晖，郑子彬，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东;44