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公开(公告)号：CN109257443B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201811334051.2
申请日：2018-11-09
Applicant: 长安大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，通过提取前一时间窗口Data包回传路径中Vj1、Vj2、Vj3的请求前缀出现次数，请求前缀出现次数的平均值来计算内容流行度，计算节点的Data包缓存的间隔跳数，本发明结合缓存内容和交通流动态特性，提出根据内容流行度和车辆密度进行缓存决策，隔跳缓存数据包，依据命名数据网络中内容流行度，计算节点的Data包缓存的间隔跳数，再使用车辆密度自适应的调整跳数，隔跳缓存Data包，能够有效释放缓存空间，从而解决同质化缓存及缓存效率低下的问题，优化车联网整体性能，减少拥塞，降低了网络的开销，同时减少了网络中的缓存冗余，避免了广播风暴问题，提高了网络资源利用率和整体网络性能。
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公开(公告)号：CN110248392A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910343670.6
申请日：2019-04-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种车联网中基于节点效能的机会转发方法，包括以下步骤：步骤1，请求车辆节点s产生消息并需要将该消息转发至目的节点d；所述需转发消息所携带的消息副本数为N，请求车辆节点s将Ni个消息副本分配给候选节点i，i＝1,2,...,n，Ni≤N；其中，候选节点为请求车辆节点s的通信范围内的所有节点；步骤2，候选节点i将所接收到的Ni个消息副本转发至目的节点d。本发明对现有Spray and Wait路由机制进行改进，提高了消息转发的效率。
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公开(公告)号：CN108257404B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201810036430.7
申请日：2018-01-15
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/0967 , H04L29/06 , H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，1.车辆节点中的安全应用单元SAU在存储的事件信息表T中对该道路事件信息进行搜寻并更新；2.进行道路事件信息条件过滤，判断事件是否可信；3.针对更新后道路事件的H属性进行条件过滤，通过安全应用单元SAU判断事件是否虚假。本发明避免车辆对接收的道路事件进行盲目广播、误导驾驶员；对交通道路虚假预警信息进行过滤；从而有效预防了黑客伪造的虚假信息在车联网中的传播，抑制了失效信息泛滥，为驾驶员提供实时可靠的道路事件信息，缓解交通堵塞，进而提高道路通行率，为城市智能交通的应用提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN107509228B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201710607793.7
申请日：2017-07-24
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网下的数据可信传输方法，包括建立车联网中节点的可动态更新信誉值，从而得到车联网的信誉评价模块；对车联网中的节点进行监控，建立车联网的可信程度评价模块；基于信誉评价模块的评价结果建立路由，并且对多个路由进行筛选，得到安全可靠的路由；然后建立数据传输过程，对数据传输过程进行实时检验，从而完成数据的传输。在路由建立和数据传输过程中及时检验节点信誉度并更新节点的信誉度，以节点的行为可信度评估节点的身份可信度，保证数据传输的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN109257443A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811334051.2
申请日：2018-11-09
Applicant: 长安大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，通过提取前一时间窗口Data包回传路径中Vj1、Vj2、Vj3的请求前缀出现次数，请求前缀出现次数的平均值来计算内容流行度，计算节点的Data包缓存的间隔跳数，本发明结合缓存内容和交通流动态特性，提出根据内容流行度和车辆密度进行缓存决策，隔跳缓存数据包，依据命名数据网络中内容流行度，计算节点的Data包缓存的间隔跳数，再使用车辆密度自适应的调整跳数，隔跳缓存Data包，能够有效释放缓存空间，从而解决同质化缓存及缓存效率低下的问题，优化车联网整体性能，减少拥塞，降低了网络的开销，同时减少了网络中的缓存冗余，避免了广播风暴问题，提高了网络资源利用率和整体网络性能。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN107302576B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201710465460.5
申请日：2017-06-19
Applicant: 长安大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/823
Abstract: 车联网环境下基于机会通信的自适应服务数据分发方法，相邻车辆或RSU接收Beacon消息判断消息的有效性，若满足转发条件则计算预期转发时延并添加预期转发时延值到字段中，返回RREP，上一跳车辆或RSU收到来自其相邻对象的RREP后，执行RREP响应处理过程，向候选对象集合中选出的最优下一跳返回RREQ，候选对象接收到RREQ后判断是否所有数据包都到达目标位置，若没有全部到达目标位置，则转发车辆或RSU将重新启动新一轮的广播，直到所有数据包都到达目标车辆。本发明实现了车联网环境下服务数据能够有效地分发，在保证其他指标性能无损的情况下，改善丢包率，减少重传次数，延迟以及网络开销等网络性能。
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公开(公告)号：CN107577725A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710725052.9
申请日：2017-08-22
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种城市出租车乘客出行特征可视化分析方法，包括：步骤一、提取出租车GPS数据并进行数据清洗；获取出租车的上客点和下客点并聚类；步骤二、利用轨迹压缩算法对清洗后的出租车GPS数据进行压缩，提取轨迹特征点；步骤三、进行可视化前的编码映射；步骤四、可视化展示分析：A)聚集可视化：根据获取到的出租车的上客点和下客点聚类结果，利用聚类分布图对数据显示，得到出租车的上客点和下客点分布时空概览图；B)特征可视化：对不同的数据特征采用不同的可视化组件对数据时空模式进行挖掘，并进行出租车的行驶轨迹可视化分析、乘客出行特征可视化分析、乘客出行特征对比分析。本发明为探索乘客出行特征分析提供了一种简单明了的表现形式。
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公开(公告)号：CN106681796B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201611142353.0
申请日：2016-12-12
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种面向车联网的软件开发故障诊断方法，将故障诊断看作是在车联网软件行为模式上发现不可能路径的过程；根据车联网软件的情境感知特征，挖掘建立不同代理的行为调用序列与使用情境，以及构造港口实现不同代理之间的协同，建模车联网软件行为模式；通过提取行为的自然属性和行为条件，对行为输入、输出、操作、执行要求进行条件满足性检查，进而发现将引发故障的潜在行为集合，形成不可能路径。本发明首次引入软件行为学理论对车联网软件的自适应表现形态和情境驱动的状态演变过程进行分析，提出面向车联网的软件行为建模方法。本发明能够预先发现软件执行阶段可能出现的故障，降低执行测试成本。
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公开(公告)号：CN112785839B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202011305241.9
申请日：2020-11-19
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明基于区块链的车联网车辆通信行为模仿博弈策略。首先，构建一个基于区块链技术的车联网框架，保障通信数据的不可篡改。在此基础上，对车联网中车辆节点通信行为进行量化，对不同通信行为给予不同的收益。根据车辆节点历史收益与邻居车辆节点的平均历史收益，计算车辆节点变更通信行为策略的概率。随后，RSU中组成两个策略学习的对象集。当车辆节点需要变更通信行为时，RSU分析该车辆节点的历史通信行为，给予该车辆节点相应的策略学习对象集。车辆节点变更通信行为策略后，将变更后的通信行为策略反馈给RSU，RSU验证信息的真实性后，将该信息添加到区块链网络中。该策略有效缓解自私节点和恶意节点对网络通信性能的影响。
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