-
公开(公告)号：CN110177356A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910468941.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 长安大学
IPC: H04W4/46 , H04W12/00 , H04W12/12 , H04L29/08 , H04L12/721 , H04L12/733
Abstract: 本发明公开了一种基于信任模型的车载命名数据网络转发方法，为了获得可靠的数据并使应用程序在VNDN中高效工作，通过识别恶意和自私的车辆节点，并在源请求节点NR接收数据包后，通过使用K-means聚类算法对接收的Data包分簇，源请求节点节点NR选择距离最大簇的簇心最近的数据包内容，作为Interest包对应的结果，确保车辆获得的数据可信。本方法从节点信任和数据信任两方面综合考虑，提升了数据包传输的安全性和可靠性，同时有效地检测和处理VANETs中不同类型的恶意行为，降低了传输延迟，提高了消息的转发效率，优化了VANETs网络整体性能。
-
公开(公告)号：CN110177356B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201910468941.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 长安大学
IPC: H04W4/46 , H04W12/122 , H04L29/08 , H04L12/721 , H04L12/733
Abstract: 本发明公开了一种基于信任模型的车载命名数据网络转发方法，为了获得可靠的数据并使应用程序在VNDN中高效工作，通过识别恶意和自私的车辆节点，并在源请求节点NR接收数据包后，通过使用K‑means聚类算法对接收的Data包分簇，源请求节点节点NR选择距离最大簇的簇心最近的数据包内容，作为Interest包对应的结果，确保车辆获得的数据可信。本方法从节点信任和数据信任两方面综合考虑，提升了数据包传输的安全性和可靠性，同时有效地检测和处理VANETs中不同类型的恶意行为，降低了传输延迟，提高了消息的转发效率，优化了VANETs网络整体性能。
-
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。
-
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。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.014 seconds)
