一种基于k-means算法的V2X消息聚类方法及系统技术方案

本发明专利技术属于V2X接收消息预处理领域，尤其涉及一种基于k

【技术实现步骤摘要】
一种基于k
‑
means算法的V2X消息聚类方法及系统


[0001]本专利技术属于V2X接收消息预处理领域，尤其涉及一种基于k
‑
means算法的 V2X消息聚类方法及系统。

技术介绍

[0002]V2X车联网三大应用之一的辅助安全类消息对实时性和可靠性的要求非常高。因此，为了提高OBU车载终端的消息处理能力，对V2X消息进行预处理研究非常有必要。在消息处理的优先级问题上，现有的消息关联性聚类效果不能满足复杂交通环境，降低了紧要消息的处理及时性。为了增强OBU接收V2X 消息的处理能力，提高安全类消息处理的可靠性和实时性，OBU的V2X消息预处理成为一个关键环节。
[0003]在C
‑
V2X中，V2X消息可分为安全类消息和服务类消息两大消息类型。因为OBU计算能力有限，高关联度的安全类消息应当比其他消息更优先处理，但在预处理方法中存在聚类效果差和聚类时效性不佳的问题。裴玉等人针对消息处理优先级提出了一种基于信号强度k
‑
means聚类算法，根据Rui M等人的研究，两车之间接收消息的信号强度与车间距离成反比，假定两车之间接收消息的信号强度与车间距离成线性反比的关系，再根据车辆间距离划分消息关联度，这种方案能实现在简单场景下的消息关联性聚类，但在实际交通环境下，首先两车间的信号强度与车间距离不成线性关系，并且远处车辆的消息关联度不一定比近处车辆的消息关联度低，因此应用效果较差。Hamida E B等人也是对来自近邻的BSM消息进行优先级排序，但消息聚类时对不同类型的消息做同样的聚类处理是有缺陷的，因为车联网领域中如果将娱乐类消息和安全警示类消息一并处理，那么就很可能错过安全警示类的消息威胁系统安全。Lin,X,Li等人采用了批处理的方式虽然保障了预处理的时效性，但这个方案在车联网的应用中仍存在一定的局限性，批处理的方式同时处理一批消息集合，但是当一批消息集合中含有非法消息时，就会丢失整个数据包。
[0004]在上述方法中，虽然能基本实现消息聚类，但是消息的优先级分配不合理，可能存在低优先级消息反而优先认证的情况。

技术实现思路

[0005]为解决以上现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种基于k
‑
means算法的 V2X消息聚类方法，该方法包括：构建V2X车联网；第一车辆用户的V2X通信模块周期性广播本车辆的BSM基本安全信息，并接收其他车辆用户广播的 BSM基本安全信息，其中BSM基本安全信息包括车辆用户的车辆经度、纬度、航向角以及时间戳数据；对接收到的BSM基本安全信息进行解析，并删除非法失效的消息，得到解析信息；对解析信息进行分类处理，若解析信息为非安全类信息，则将该信息划分为最低优先等级队列，若解析信息为安全类信息，则对解析信息进行轨迹交叉计算；将轨迹交叉计算结果与接收到到的BSM基本安全信息进行组合，得到新的消息集合；采用k
‑
means算法对新的消息进行聚类处理，得到聚类结果；根据聚类结果对消息进行优先级排序。
[0006]优选的，获取BSM基本安全信息包括采用自主式传感器采集车辆用户的信息，根据采集的信息采用融合算法将障碍物的类型、相对本车的纵向距离和横向距离、经纬度值和航向角信息填充到协同感知消息中，同时填充的信息还包括目标临时ID、本车ID、速度、数据来源、和时间戳信息，并在消息填充完毕后以固定的周期t2通过V2X通信模块将其广播。
[0007]优选的，对接收到的BSM基本安全信息进行解析包括：OBU/RSU接收到 V2X通信模块广播的基本安全信息后对该信息进行签名验证，确认发送端的身份；获取发送端的身份信息，该信息包括签名者信息、密文以及签名；对获取的信息进行验证，包括验证证书是否有效、消息是否为自签，证书是否包含签名者公钥以及V2X消息是否有效，若任何一项验证失败，则丢弃该消息；若验证通过，则对签名者消息进行编码摘要计算，得到签名者摘要，进一步进行V2X 消息摘要值计算，对两个摘要值进行整合，利用证书上的公钥和摘要值对签名进行验签，返回签名验证结果，最终得到原始明文消息。
[0008]优选的，对解析信息进行轨迹交叉计算的过程包括：
[0009]步骤1：获取自身车辆的位置信息和目标状态信息；
[0010]步骤2：根据自身车辆的位置信息和目标状态信息构建以自身车为坐标中心的三维坐标；根据建立的三维坐标获取目标相对于本车的位置信息，并得到目标相对于本车的纵向距离和横向距离；
[0011]步骤3：根据自身车辆的位置信息结合横向、纵向距离计算出自身车辆和目标车辆的相对距离d
i
、目标经纬度信息以及航向角信息；
[0012]步骤4：根据相对距离d
i
、目标经纬度信息以及航向角信息计算目标车辆与自身车辆的轨迹交叉可能性，得到轨迹交叉可能性结果。
[0013]优选的，采用k
‑
means算法对新的消息进行聚类处理的过程包括：
[0014]步骤1：获取新的消息集合P
i
＝{P1,P2,...,P
n
}，其中1≤i≤n；
[0015]步骤2：根据优先级队列数目k，从数据集P
i
中随机选取k个样本作为聚类初始中心点C
j
＝{C1,C2,...,C
k
}，其中1≤j≤k；
[0016]步骤3：分别计算数据集中每个样本x
i
到C
j
点的欧式距离d(x
i
,C
j
)，并把每个样本划分到离它最近的中心点的簇中；
[0017]步骤4：对于每个簇，重新计算该簇的聚类中心；
[0018]步骤5：复步骤3和步骤4，循环迭代更新簇心位置，直到任意一次迭代中每个簇心位置变化小于阈值或者算法最大迭代次数达到上限，停止算法，得到聚类结果；
[0019]步骤6：根据聚类结果得到簇的优先级权重。
[0020]进一步的，重新计算该簇的聚类中心的公式为：
[0021][0022]其中c
j
为聚类消息簇，|c
j
|为簇的个数，x为样本数据点。
[0023]进一步的，簇的优先级权重的计算公式为：
[0024][0025]其中，γ为簇的权重值；β
i
为簇心；β
ix
，β
iy
分别为簇心在坐标系中的x,y坐标；ε1和
ε2均为距离权重的系数；ε3为轨迹交叉可能性的权重系数。
[0026]一种基于k
‑
means算法的V2X消息聚类系统，该系统包括：车载传感器、 V2X通信模块、高精度定位模块和消息聚类模块；
[0027]所述车载传感器用于感知周围环境中有效范围内的障碍物信息，并通过数据融合算法将障碍物的类型、相对本车的纵向距离和横向距离、经纬度值和航向角信息填充到协同感知消息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于k
‑
means算法的V2X消息聚类方法，其特征在于，包括：构建V2X车联网；第一车辆用户的V2X通信模块周期性广播本车辆的BSM基本安全信息，并接收其他车辆用户广播的BSM基本安全信息，其中BSM基本安全信息包括车辆用户的车辆经度、纬度、航向角以及时间戳数据；对接收到的BSM基本安全信息进行解析，并删除非法失效的消息，得到解析信息；对解析信息进行分类处理，若解析信息为非安全类信息，则将该信息划分为最低优先等级队列，若解析信息为安全类信息，则对解析信息进行轨迹交叉计算；将轨迹交叉计算结果与接收到到的BSM基本安全信息进行组合，得到新的消息集合；采用k
‑
means算法对新的消息进行聚类处理，得到聚类结果；根据聚类结果对消息进行优先级排序。2.根据权利要求1所述的一种基于k
‑
means算法的V2X消息聚类方法，其特征在于，获取BSM基本安全信息包括采用自主式传感器采集车辆用户的信息，根据采集的信息采用融合算法将障碍物的类型、相对本车的纵向距离和横向距离、经纬度值和航向角信息填充到协同感知消息中，同时填充的信息还包括目标临时ID、本车ID、速度、数据来源、和时间戳信息，并在消息填充完毕后以固定的周期t2通过V2X通信模块将其广播。3.根据权利要求1所述的一种基于k
‑
means算法的V2X消息聚类方法，其特征在于，对接收到的BSM基本安全信息进行解析包括：OBU/RSU接收到V2X通信模块广播的基本安全信息后对该信息进行签名验证，确认发送端的身份；获取发送端的身份信息，该信息包括签名者信息、密文以及签名；对获取的信息进行验证，包括验证证书是否有效、消息是否为自签，证书是否包含签名者公钥以及V2X消息是否有效，若任何一项验证失败，则丢弃该消息；若验证通过，则对签名者消息进行编码摘要计算，得到签名者摘要，进一步进行V2X消息摘要值计算，对两个摘要值进行整合，利用证书上的公钥和摘要值对签名进行验签，返回签名验证结果，最终得到原始明文消息。4.根据权利要求1所述的一种基于k
‑
means算法的V2X消息聚类方法，其特征在于，对解析信息进行轨迹交叉计算的过程包括：步骤1：获取自身车辆的位置信息和目标状态信息；步骤2：根据自身车辆的位置信息和目标状态信息构建以自身车为坐标中心的三维坐标；根据建立的三维坐标获取目标相对于本车的位置信息，并得到目标相对于本车的纵向距离和横向距离；步骤3：根据自身车辆的位置信息结合横向、纵向距离计算出自身车辆和目标车辆的相对距离d
i
、目标经纬度信息以及航向角信息；步骤4：根据相对距离d
i
、目标经纬度信息以及航向角信息计算目标车辆与自身车辆的轨迹交叉可能性，得到轨迹交叉可能性结果。5.根据权利要求1所述的一种基于k
‑
means算法的V2X消息聚类方法，其特征在于，采用k
‑
means算法对新的消息进行聚类处理的过程包括：步骤1：获取新的消息集合P
i
＝{P1,P2,...,P
n
}，其中1≤i≤n；步骤2：根据优先级队列数目k...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋建春，林传钰，李振东，何浩，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：