一种中继车辆选择方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种中继车辆选择方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据所述初始预选中继集中每个车辆的信誉值的跳变值、总协助成功率、车辆间的关联性和预设范围内异常车辆的影响，计算综合风险值；根据所述初始预选中继集中每个车辆速度、剩余带宽和与所述目标车辆的相对位置，计算协助可信度；根据所述综合风险值和所述协助可信度，计算预选中继节点筛选值，并根据所述预选中继节点筛选值对所述初始预选中继集中车辆进行筛选，获得最终预选中继集；将目标车辆集中车辆与所述最终预选中继集中车辆进行匹配，获得每个所述目标车辆匹配的中继车辆。采用本方法能够保证选择的中继车辆的安全性。择的中继车辆的安全性。择的中继车辆的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种中继车辆选择方法和装置


[0001]本申请涉及车辆网
，特别是涉及一种中继车辆选择方法和装置。

技术介绍

[0002]随着汽车工业互联网的迅速发展，车辆能够通过车辆与RSU (V2R)或者车辆与车辆(V2V)的通信方式进行信息的传递。由于车辆网络中的信息传输会受到诸如车辆节点的快速移动，通信实体的有效通信范围以及车辆的安全性等实际使用特性的约束，往往需要选择特定中继车辆来协作传输信息。
[0003]随着车辆自组织网络(VehicularAd
‑
hoc Networks，VANETs)的不断发展，车载通信、计算和存储能力的不断增强，使用不同方法进行中继车辆选择也越来越多。
[0004]经对现有技术文献的检索发现，实现车联网的中继车辆选择典型的工作包括有考虑网络层的协作传输效率(时延、吞吐量等)和考虑协作车辆信誉：
[0005]Dun Cao等人于2020年发表在《Sensors》的论文《ARNS:AdaptiveRelay
‑
Node Selection Method for Message Broadcasting in the InternetofVehicles》针对VANETs场景下提出了一种基于指数分区和道路广播特性对道路结构进行分类的自适应中继节点(车辆中继)选择 (ARNS)方法，其通过重新定义考虑障碍物分布的最佳位置，改进了弯道场景中的中继节点选择方法。该协议能够选择在其通信范围内拥有最优地理位置和行驶轨迹的信息协作车辆以提高协作传输的数据包的传送率和降低端到端传输的延迟，但该方案不能确保所选协作车辆其本身的安全性，即不能确保协作信息的安全传输。
[0006]Jan Papaj等人于2017年发表在《Wireless PersonalCommunications》的论文《HybridMANET
–
DTN and aNewAlgorithmfor RelayNodes Selection》中重点研究了在源节点不能和目的节点之间建立端到端连接的情况并提出了一种基于信任和博弈论机制的混合安全中继节点(中继车辆)选择的新方法。他们利用计算所有移动节点的信誉值和博弈论的思想，选择与位于不同网络区域的其他移动节点接触的中继节点。还提出了一种计算和选择可信节点的机制，可以在敌对的、不连通的环境中用于数据的安全传输。该方案确保了信息的有效传播，但是，其大多只能判断具有明显恶意行为的车辆，不能起到预防潜在恶意或者风险值高中继节点的效果。
[0007]目前在现实的应用场景中，对于安全中继节点的选择，除了单纯只考虑网络层的传输效率以外，更多的方法是通过节点长期行为累积的车辆信誉值来判断，而车辆信誉评估往往代表过去(长期)行为的累积评估，反映的是所考虑节点的整体评估，是根据在一定时间间隔内统计出的好的和坏的行为的实例数，并采用一定的方法周期性地估计。其通过让旧的观测值衰减来捕捉受托人最近的行为，从而使最近的交互作用比旧的观测值具有更高的权重。当恶意节点知道游戏规则并试图在进行攻击之前保持一定的信任值，或者由于某些原因导致正常节点遭受突发的攻击时，单纯依靠信誉值进行安全中继的选择就不能有效预防此类行为。
[0008]然而，在协作传输过程中除了信息在信道传输过程中本身的损坏外，还可能由于
各种原因导致中继车辆的不安全性造成协作传输任务的失败，因此，如何在选择安全、可靠的中继同时排除潜在的恶意节点同时降低突发事件对协助传输的影响仍是一个困难的问题。

技术实现思路

[0009]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种保证信息传输安全性的中继车辆选择方法和装置。
[0010]一种中继车辆选择方法，所述方法包括：
[0011]根据路侧单元通信范围内的应答车辆的原始信誉值，对所述应答车辆进行筛选，获取初始预选中继集；
[0012]根据所述初始预选中继集中每个车辆的信誉值的跳变值、总协助成功率、车辆间的关联性和预设范围内异常车辆的影响，计算综合风险值；
[0013]根据所述初始预选中继集中每个车辆速度、剩余带宽和与所述目标车辆的相对位置，计算协助可信度；
[0014]根据所述综合风险值和所述协助可信度，计算预选中继节点筛选值，并根据所述预选中继节点筛选值对所述初始预选中继集中车辆进行筛选，获得最终预选中继集；
[0015]将目标车辆集中车辆与所述最终预选中继集中车辆进行匹配，获得每个所述目标车辆匹配的中继车辆；其中，所述目标车辆集为多个所述目标车辆组成的集合。
[0016]在其中一个实施例中，所述根据路侧单元通信范围内的应答车辆的原始信誉值，对所述应答车辆进行筛选，获取初始预选中继集，包括：路侧单元广播协助请求信息；所述路侧单元接收通信范围内的应答车辆的应答信息，并根据所述应答信息对所述应答车辆的身份信息进行验证；在所述应答车辆的身份信息验证成功时，所述路侧单元获取所述应答车辆的原始信誉值；在所述原始信誉值大于或等于协作传输标准值时，所述路侧单元将所述应答车辆加入初始预选中继集。
[0017]在其中一个实施例中，所述广播协助请求信息包括要发送数据类别、要发送的数据大小、请求信息生成时间和请求者签名；在所述路侧单元广播协助请求信息之后，包括：应答车辆接收所述广播协助请求信息，根据请求信息生成时间验证所述广播协助请求信息的时效性；在所述广播协助请求信息满足时效要求时，所述应答车辆验证所述请求者签名的有效性；在所述请求者签名有效时，所述应答车辆判断系统剩余计算能力、存储能力和电池容量，是否符合参与本次协作传输任务的要求；在满足参与本次协作传输任务的要求时，所述应答车辆向所述路侧单元发送应答信息；其中，所述应答信息包括所述应答车辆的身份标识、行驶速度、当前位置信息、应答信息发送时间和签名信息。所述路侧单元接收通信范围内的应答车辆的应答信息，并根据所述应答信息对所述应答车辆的身份信息进行验证，包括：所述路侧单元接收通信范围内的应答车辆的应答信息；所述路侧单元根据所述应答信息，对所述应答信息的时效性和签名进行验证；在所述时效性和签名验证通过后，确定所述应答车辆的身份信息验证成功。
[0018]在其中一个实施例中，所述根据所述初始预选中继集中每个车辆的信誉值的跳变值、总协助成功率、车辆间的关联性和预设范围内异常车辆的影响，计算综合风险值，包括：根据所述初始预选中继集中每个车辆的信誉值的跳变值、总协助成功率和车辆间的关联
性，计算个体风险评估值；根据预设范围内异常车辆的影响计算局部风险评估值；对所述个体风险评估值和所述局部风险评估值加权求和，得到综合风险值。
[0019]在其中一个实施例中，所述根据所述初始预选中继集中每个车辆的信誉值的跳变值、总协助成功率和车辆间的关联性，计算个体风险评估值，包括：计算所述初始预选中继集中每个车辆在预设时间段内，车辆信誉值的跳变值和车辆异常行为的量化值；对所述车辆信誉值的跳变值和车辆异常行为的量化值进行加权求和，得到自身风险评估值；计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种中继车辆选择方法，其特征在于，所述方法包括：根据路侧单元通信范围内的应答车辆的原始信誉值，对所述应答车辆进行筛选，获取初始预选中继集；根据所述初始预选中继集中每个车辆的信誉值的跳变值、总协助成功率、车辆间的关联性和预设范围内异常车辆的影响，计算综合风险值；根据所述初始预选中继集中每个车辆速度、剩余带宽和与所述目标车辆的相对位置，计算协助可信度；根据所述综合风险值和所述协助可信度，计算预选中继节点筛选值，并根据所述预选中继节点筛选值对所述初始预选中继集中车辆进行筛选，获得最终预选中继集；将目标车辆集中车辆与所述最终预选中继集中车辆进行匹配，获得每个所述目标车辆匹配的中继车辆；其中，所述目标车辆集为多个所述目标车辆组成的集合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据路侧单元通信范围内的应答车辆的原始信誉值，对所述应答车辆进行筛选，获取初始预选中继集，包括：路侧单元广播协助请求信息；所述路侧单元接收通信范围内的应答车辆的应答信息，并根据所述应答信息对所述应答车辆的身份信息进行验证；在所述应答车辆的身份信息验证成功时，所述路侧单元获取所述应答车辆的原始信誉值；在所述原始信誉值大于或等于协作传输标准值时，所述路侧单元将所述应答车辆加入初始预选中继集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述广播协助请求信息包括要发送数据类别、要发送的数据大小、请求信息生成时间和请求者签名；在所述路侧单元广播协助请求信息之后，包括：应答车辆接收所述广播协助请求信息，根据请求信息生成时间验证所述广播协助请求信息的时效性；在所述广播协助请求信息满足时效要求时，所述应答车辆验证所述请求者签名的有效性；在所述请求者签名有效时，所述应答车辆判断系统剩余计算能力、存储能力和电池容量，是否符合参与本次协作传输任务的要求；在满足参与本次协作传输任务的要求时，所述应答车辆向所述路侧单元发送应答信息；其中，所述应答信息包括所述应答车辆的身份标识、行驶速度、当前位置信息、应答信息发送时间和签名信息；所述路侧单元接收通信范围内的应答车辆的应答信息，并根据所述应答信息对所述应答车辆的身份信息进行验证，包括：所述路侧单元接收通信范围内的应答车辆的应答信息；所述路侧单元根据所述应答信息，对所述应答信息的时效性和签名进行验证；在所述时效性和签名验证通过后，确定所述应答车辆的身份信息验证成功。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始预选中继集中每个车辆的信誉值的跳变值、总协助成功率、车辆间的关联性和预设范围内异常车辆的影响，计算综
合风险值，包括：根据所述初始预选中继集中每个车辆的信誉值的跳变值、总协助成功率和车辆间的关联性，计算个体风险评估值；根据预设范围内异常车辆的影响计算局部风险评估值；对所述个体风险评估值和所述局部风险评估值加权求和，得到综合风险值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始预选中继集中每个车辆的信誉值的跳变值、总协助成功率和车辆间的关联性，计算个体风险评估值，包括：计算所述初始预选中继集中每个车辆在预设时间段内，车辆信誉值的跳变值和车辆异常行为的量化值；对所述车辆信誉值的跳变值和车辆异常行为的量化值进行加权求和，得到自身风险评估值；计算所述初始预选中继集中每个车辆在所述预设时间段内，总协助成功率和车辆间的关联性；对所述总协助成功率和车辆间的关联性进行加权求和，得到间接风险评估值；对所述自身风险评估值和所述间接风险评估值进行加权求和，得到所述初始预选中继集中每个车辆的个体风险评估值；和/或，所述根据预设范围内异常车辆的影响计算局部风险评估值，包括：计算所述初始预选中继集中每个车辆预设半径范围内的每个周围车辆的出度和入度的数目；对所有周围车辆的出度和入度的数目求和，得到所有周围车辆的出度和入度的总数目；计算所述数目在所述总数目中的占比，得到所述周围车辆的相对重要性权重；所述周围车辆包括异常车辆和正常车辆；根据所述异常车辆的相对重要性权重和距离衰减值函数计算加权平均值，得到异常车辆影响值；根据所述周围车辆的相对重要性权重和距离衰减值函数计算加权平均值，得到周围车辆影响值；计算所述异常车辆...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏莹杰，王传华，刘雪娇，张雷，
申请(专利权)人：杭州远眺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：