【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链和推荐信任的车辆可信度衡量方法
[0001]本专利技术属于智能交通以及区块链
，具体涉及一种基于区块链和推荐信任的车辆可信度衡量方法。
技术介绍
[0002]5G技术的成熟促进了物联网的蓬勃发展，极大程度上便利了人们的生活。作为一种特殊的物联网，车载自组网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)有望成为智能交通系统重要数据传感和处理平台，除了为驾驶员提供愉快的驾驶体验之外，VANETs在共享实时道路信息，以缓解交通压力和提高交通效率方面发挥着重要作用。在VANETs中，每辆车都配备了车载单元(On board Unit,OBU)用于与其他实体进行通信，这也产生了两种类型的通信，即车辆与车辆(V2V)之间的通信以及车辆与基础设施(V2I)之间的通信。
[0003]由于路网中车辆的高速移动，车辆之间的通信时间太短，无法快速判断交互信息的可信度，且由于VANETs的开放性和脆弱性，也无法保证交通信息的真实性，所以道路上的车辆很难去确定信任关系。另外，低廉的传输成本进一步让恶意...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于区块链和推荐信任的车辆可信度衡量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.初始化每个车辆节点注册进入车联网的信息，包括一对公私密钥以及初始信任值；其中，初始信任值上传到由可信机构、路边单元以及车辆节点搭建的区块链网络上；步骤2.源车辆节点在路网行驶过程中对附近目标车辆节点进行信任评价，得到基于直接信任和推荐信任聚合的目标车辆节点的组合信任，将组合信任值上传到路边单元；步骤3.每个路边单元对接收到的组合信任进行聚合处理，并打包成交易上传至区块链，区块链完成对车辆节点的信任值更新，区块链上信任值大小作为衡量车辆节点可信度的标准。2.根据权利要求1所述的基于区块链和推荐信任的车辆可信度衡量方法，其特征在于，所述步骤2中，源车辆节点对目标车辆节点的信任评价的过程如下：步骤2.1.源车辆节点对目标车辆节点发送的信息进行真实性验证，验证的结果用于计算源车辆节点对目标车辆节点的直接信任值；步骤2.2.源车辆节点收集附近邻居节点对目标车辆节点的直接评价，并对使用推荐信任过滤算法对评价进行过滤，形成源车辆节点对目标车辆节点的推荐信任；步骤2.3.源车辆节点将直接信任和推荐信任聚合，得到对目标车辆节点的组合信任。3.根据权利要求2所述的基于区块链和推荐信任的车辆可信度衡量方法，其特征在于，所述步骤2.1中，直接信任的计算过程如下：定义表示源车辆节点i和目标车辆节点j在时间t直接交互的结果，计算公式分别如下：别如下：其中，和分别表示源车辆节点i与目标车辆节点j在时间t时正、负交互的累积；M表示源车辆节点i中存储的节点i和节点j最近交互结果的个数，q∈[1,M]；λ表示时间衰减因子，用于控制和衰减的变化率；表示引入的时间衰减函数；和分别表示源车辆节点i与目标车辆节点j在时间t
q
时正、负交互的累积；定义t时刻源车辆节点i对目标车辆节点j的直接信任为计算公式为：4.根据权利要求3所述的基于区块链和推荐信任的车辆可信度衡量方法，其特征在于，所述步骤2.2中，推荐信任过滤算法的过程如下：源车辆节点i在时间t从推荐集合R
ij
＝{r1，r2，...}中收集关于目标车辆节点j的推荐信息，其中，推荐集合R
ij
中的元素表示源车辆节点i与目标车辆节点j的公共邻居车辆；接下来用推荐信任过滤算法获得可信簇，具体过程如下：首先，为推荐集合R
ij
中的每一个元素构建向量其中，r
f
表示源车辆节点i与目标车辆节点j的第f个公共邻居车辆，f＝1，2，
……
；表示源车辆节点i对邻居车辆
节点r
f
的直接信任值，表示邻居车辆节点r
f
对目标车辆节点j的直接信任值；然后，从推荐集合R
ij
中随机选择k个向量作为簇的初始质心，对于每个向量分别计算每个向量到每个质心的欧几里得距离，并将该向量添加到最近的簇；每个簇的质心根据新划分的簇进行迭代更新，直到不再更新所有质心，或迭代次数达到预设的最大值，继而所有的向量将被分成k个簇，最后选择横坐标最大的簇作为可信簇；定义Sim(i，r
′
F
)表示两个车辆节点对公共目标车辆节点直接评价的相似程度，计算公式为：其中，r
′
F
是可信簇中的元素，Set(i，r
′
F
)是源车辆节点i和车辆节点r
′
F
都评价过的目标车辆的集合，x是目标车辆节点的集合Set(i，r
′
F
)中的目标车辆节点；表示源车辆节点i对目标车辆节点x的直接信任值，表示车辆节点...
【专利技术属性】
技术研发人员：李博涵，宋欣洋，戴天伦，臧亚磊，吴佳骏，周未，魏金占，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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