CN111586186A - 一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，道路上任意一车辆结点A信任值计算符合如下通式：T_A＝0.397DT_A+0.305RT_A+0.298TQ_A，其中，T_A为所述车辆结点A的信任值，T_A∈(0,1]，DT_A为所述车辆结点A的直接信任值，RT_A为所述车辆结点A的间接信任值，TQ_A为所述车辆结点A的任务完成质量。本发明的一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，全面反映车辆结点的数据通信质量，有效降低海量数据回传造成的带宽浪费，减轻云数据中心计算的压力，提升数据传输速率，降低通信时延，计算得到的车辆结点信任值可以作为路由选择、车载资源调度管理等应用的重要参数。

Description

一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法

技术领域

本发明涉及车联网信任值计算技术领域，具体涉及一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法。

背景技术

云计算是目前车联网大数据分析处理的平台。基于云计算的智能交通，以其海量存储、快速计算和动态资源调度的特点，为城市智能交通提供了强大的技术支持。但是，云计算也有一些不足之处：云与车辆终端结点距离较远，数据传输会占用大量通信带宽，增大网络传输时延，一些情况下会导致紧急事件得不到实时处理。

信任计算是根据结点历史行为对结点未来行为进行预测的方法。信任计算源自于社会学领域，现已被应用到网络数据通信领域。通过对结点在通信过程中涉及的各方面因素进行综合评估，可以计算得到结点的通信行为信任值。信任值可以作为网络数据通信路由选择、结点资源调度管理等应用的重要计算依据。

雾计算是一种面向物联网且具有智能存储和计算能力的分布式计算基础设施，通过在终端设备和大型数据中心之间增加一层设备，将计算能力和数据分析应用扩展至网络边缘，并把一些不需要传输到云中的数据，在网络边缘层进行直接处理和存储，从而使客户能够在本地分析和管理数据。

如何将雾计算应用于车辆结点信任值的计算，同时解决时延方面的不足网络成了一个技术问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，全面反映车辆结点的数据通信质量，有效降低海量数据回传造成的带宽浪费，减轻云数据中心计算的压力，提升数据传输速率，降低通信时延，计算得到的车辆结点信任值可以作为路由选择、车载资源调度管理等应用的重要参数。

为了实现以上目的，本发明采取的一种技术方案是：

一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，道路上任意一车辆结点A信任值计算符合如下通式：T_A＝0.397DT_A+0.305RT_A+0.298TQ_A

其中，T_A为所述车辆结点A的信任值，T_A∈(0,1]，DT_A为所述车辆结点A的直接信任值，RT_A为所述车辆结点A的间接信任值，TQ_A为所述车辆结点A的任务完成质量。

进一步地，所述直接信任值DT_A的计算方法包括如下步骤：S11道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A当前数据转发率DF_A，所述数据转发率DF_A符合如下通式：

其中，在某个统计周期内，NR为所述道路雾设备收到其覆盖范围内各车辆结点要求所述车辆结点A转发的数据数量之和，NF为所述道路雾设备收到其覆盖范围内各车辆结点报告收自所述车辆结点A转发的数据数量之和，n为向所述道路雾设备报告要求所述车辆结点A转发数据的车辆结点数；所述数据转发率DF_A的修正值为：DF_A＝(1-α)DF_A'+αDF_A，其中，DF_A'为上一次统计时得到的所述车辆结点A的数据转发率，α＝0.7；

S12道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A当前诚实率HF_A，所述车辆结点A的邻居结点B观察到的所述车辆结点A的诚实率为：

其中，p为所述车辆结点A的邻居结点B生成的并要求所述车辆结点A转发数据报文数量，q为所述邻居结点B接收的所述车辆结点A转发来至所述邻居结点B的第一数据报文数量，所述第一数据报文数量为由所述邻居结点B交给所述车辆结点A转发且报文数据内容未被修改过的数据报文数量；所述车辆结点A的诚实率修正值为：HF_A＝(1-α)HF_A'+αHF_A，其中，HF_A'为上一次统计时所述车辆结点A的诚实率，若统计工作周期结束前，所述邻居结点B驶离当前归属雾设备覆盖范围，放弃本次统计；

S13道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A当前报告时效性TF_A，所述邻居结点B计算所述车辆结点A发布或转发的道路事件报告时效性为：

其中，记t₀为所述车辆结点A生成或收到某一道路事件消息的时间，t为所述邻居结点B收到来自所述车辆结点A的所述道路事件消息的时间，△t为所述道路事件的有效期；

所述报告时效性TF_A修正值为：TF_A＝(1-α)TF_A'+αTF_A，其中TF_A’为在上一次统计时所述车辆结点A的报告时效性；以及

S14道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A直接信任值，所述车辆结点A的直接信任值符合如下通式：

DT_A＝ηDF_A+λHF_A+μTF_A

其中，依据层次模型计算结果，η，λ，μ建议取值分别为：0.4，0.4，0.2。

进一步地，紧急刹车的道路事件的有效期△t为0.5s，事故警告的道路事件的有效期△t为30s，交通拥堵通知的道路事件的有效期△t为20s，交通信号灯通知的道路事件的有效期△t为5s，车辆行驶状况通知的道路事件的有效期△t为1s。

进一步地，所述间接信任值的计算方法包括如下步骤：S21计算每个统计周期的所述车辆结点A的间接信任值NT_B→A，所述邻居结点B关于所述车辆结点A的间接信任值NT_B→A，符合如下通式：

其中，R_A→B是在某个统计周期内所述邻居结点B收到的由所述车辆结点A转发的所述邻居结点B要求所述车辆结点A转发的报文数量，S_B→A是在该统计周期内所述邻居结点B要求所述车辆结点A转发的报文数量；以及S22所述道路雾设备计算所述车辆结点A的间接信任值RT_A，将某个统计周期内所述车辆结点A的若干邻居结点依据所述步骤S21计算并向所述道路雾设备报告的其关于结点A的间接信任值求数学平均值即获得所述车辆结点A的间接信任值RT_A。

进一步地，所述任务完成质量的计算方法包括如下步骤：S31当所述车辆结点A进入某个雾设备覆盖范围时，所述道路雾设备计算并保存所述车辆结点A预估离开所述道路雾设备覆盖范围的时间ET_A，所述ET_A符合如下通式：

其中，T为所述车辆结点A进入所述道路雾设备覆盖范围的时间，D为所述道路雾设备覆盖范围直径，V_A为车辆结点A平均车速；S32当所述道路雾设备需要分配某一任务给所述车辆结点A时，所述道路雾设备预估该任务执行完成时间TT_A；S33当所述车辆结点A完成任务时，所述车辆结点A将实际完成任务时间为FT_A报告给所述道路雾设备；

S34计算车辆结点A的本次任务完成质量，符合如下通式：

进一步地，若所述车辆结点A在所述道路雾设备覆盖范围内完成多个任务时，完成质量TQA为多个任务完成质量的数学平均值，且每当所述车辆结点A完成一次任务时计算一次；若车辆结点A在某雾设备覆盖范围内未完成任何任务，完成质量TQA保持为前一个雾设备传递来的TQA值。

进一步地，车辆初始信任值以及所述车辆结点A的直接信任值、间接信任值、任务完成质量与车辆类型信任值相同；车辆类型包括高可信车辆、中可信车辆以及低可信车辆，所述高可信车辆的所述车辆类型信任值为0.8；所述中可信车辆的所述车辆类型信任值为0.6；所述低可信车辆给予车辆类型信任值为0.5；第一次上路行驶或者道路雾设备未能查找到车辆历史信任值的车辆，道路雾设备为车辆赋予一个初始信任值。

进一步地，所述高可信车辆为警车、救护车或其他公务用车；所述中可信车辆为公共交通车辆；所述低可信车辆为私家车。

本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：

本发明的一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，综合了车辆结点数据转发率、数据通信时延、结点丢包率、车辆结点间通信连接稳定性、数据篡改等多个方面的技术问题，全面反映车辆结点的数据通信质量，有效降低海量数据回传造成的带宽浪费，减轻云数据中心计算的压力，提升数据传输速率，降低通信时延，计算得到的车辆结点信任值可以作为路由选择、车载资源调度管理等应用的重要参数。计算结果可应用于车联网络、车间通信、车载云计算等场景，可以作为车辆结点通信路由选择，存储、通信等资源调度的重要依据，提高任务执行的成功率，提高行车安全。

附图说明

下面结合附图，通过对本发明的具体实施方式详细描述，将使本发明的技术方案及其有益效果显而易见。

图1所示为本发明一实施例的道路雾架构环境下车辆结点信任值计算装置结构图；

图2所示为本发明一实施例的直接信任值的计算方法流程图；

图3所示为本发明一实施例的间接信任值的计算方法流程图；

图4所示为本发明一实施例的任务完成质量的计算方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本实施例中，提供一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，道路上任意一车辆结点A信任值计算符合如下通式：

T_A＝0.397DT_A+0.305RT_A+0.298TQ_A

其中，T_A为所述车辆结点A的信任值，T_A∈(0,1]，DT_A为所述车辆结点A的直接信任值，RT_A为所述车辆结点A的间接信任值，TQ_A为所述车辆结点A的任务完成质量。

车辆初始信任值以及所述车辆结点A的直接信任值、间接信任值、任务完成质量与车辆类型信任值相同。车辆类型包括高可信车辆、中可信车辆以及低可信车辆。所述高可信车辆的所述车辆类型信任值为0.8，所述高可信车辆为警车、救护车或其他公务用车。所述中可信车辆的所述车辆类型信任值为0.6，所述中可信车辆为公共交通车辆等。所述低可信车辆给予车辆类型信任值为0.5，所述低可信车辆为私家车等。第一次上路行驶或者道路雾设备未能查找到车辆历史信任值的车辆，道路雾设备为车辆赋予一个初始信任值。

如图1所示，所述直接信任值DT_A的计算方法包括如下步骤：S11道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A当前数据转发率DF_A。S12道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A当前诚实率HF_A。S13道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A当前报告时效性TF_A。以及S14道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A直接信任值。

所述步骤S11统计工作周期性进行，以100秒为一个统计周期。统计时，各车辆结点向当前所归属的道路雾设备报告其在此周期内要求其它车辆结点转发的数据数量和接收自其它车辆结点转发的数据数量。这里要求转发的数据数量仅统计车辆结点(报告者)自身生成数据，不含它转发自其它车辆结点数据。设道路雾设备在某个统计周期内，NR为所述道路雾设备收到其覆盖范围内各车辆结点要求所述车辆结点A转发的数据数量之和，NF为所述道路雾设备收到其覆盖范围内各车辆结点报告收自所述车辆结点A转发的数据数量之和，n为向所述道路雾设备报告要求所述车辆结点A转发数据的车辆结点数。则在一个统计周期内所述数据转发率DF_A符合如下通式：

设本次对所述车辆结点A的统计为第i次统计，统计结果按上式所计算为DF_A；在上一次(第i-1次)统计时，得到所述车辆结点A的转发率为DF_A’，则道路雾设备将本次统计值修正为：DF_A＝(1-α)DF_A'+αDF_A，其中，DF_A'为上一次统计时得到的所述车辆结点A的数据转发率，α取值优选0.7。

所述步骤S12统计工作周期性进行，以100秒为一个统计周期。统计时，各车辆结点向当前所归属的道路雾设备报告其在此周期内它观察到的其它车辆结点诚实率。设在某个统计周期内车辆结点B观察其邻居车辆所述车辆结点A的诚实率：在此周期内所述邻居结点B生成p个数据报文并要求所述车辆结点A进行转发，所述邻居结点B接收的所述车辆结点A转发来至所述邻居结点B的第一数据报文数量q，第一数据报文数量为为由所述邻居结点B交给所述车辆结点A转发且报文数据内容未被修改过的数据报文数量；

则在此周期内B观察到结点A的诚实率为：

一统计周期结束时所述邻居结点B将HF_B→A报告给道路雾设备。设第i个统计周期结束时，道路雾设备收到关于所述车辆结点A诚实率报告的数学平均值为HF_A，在上一次(第i-1次)统计时，得到A的诚实率为HF_A’，所述车辆结点A的诚实率修正值为：HF_A＝(1-α)HF_A'+αHF_A，α取值优选0.7。若统计工作周期结束前，所述邻居结点B驶离当前归属雾设备覆盖范围，放弃本次统计。

所述步骤S13统计工作周期性进行，以100秒为一个统计周期。统计时，各车辆结点向当前所归属的道路雾设备报告其在此周期内它观察到的其它车辆结点时效性。设在某个统计周期内所述邻居结点B观察所述车辆结点A的报告时效性：所述邻居结点B收到所述车辆结点A发布(或转发)的道路事件消息，记t₀为车辆结点A生成或收到此道路事件消息的时间，t为结点B收到来自A的该道路事件消息的的时间。所述邻居结点B计算所述车辆结点A发布或转发的道路事件报告时效性为：

其中，△t为所述道路事件的有效期。

各类道路事件△t的建议值如下表1所示

表1.常见道路事件△t的建议值

由表1可知，紧急刹车的道路事件的有效期△t为0.5s，事故警告的道路事件的有效期△t为30s，交通拥堵通知的道路事件的有效期△t为20s，交通信号灯通知的道路事件的有效期△t为5s，车辆行驶状况通知的道路事件的有效期△t为1s。

在此统计周期内，所述邻居结点B计算所述车辆结点A发布(或转发)的各次道路事件报告时效性的数学平均值，并在统计周期结束时报告给所归属雾设备。设第i个统计周期结束时，道路雾设备收到关于所述车辆结点A报告时效性的数学平均值为TF_A，在上一次(第i-1次)统计时，得到A的报告时效性为TF_A’，所述报告时效性TF_A修正值为：TF_A＝(1-α)TF_A'+αTF_A，α优选0.7。若统计工作周期结束前，所述邻居结点B驶离当前归属雾设备覆盖范围，放弃本次统计。

所述步骤S14统计工作周期性进行，以100秒为一个统计周期。每个统计周期开始时，道路雾设备发布统计开始广播公告，通知其覆盖范围内所有车辆结点启动统计周期。统计周期结束时，道路雾设备发布统计结束广播公告，通知其覆盖范围内所有车辆结点结束统计周期并向其报告统计结果。设某个统计周期结束时，道路雾设备已获取所述车辆结点A在本次统计周期内的DF、HF和TF值，则道路雾设备计算车辆结点A的直接信任值为：DT_A＝ηDF_A+λHF_A+μTF_A。其中，依据层次模型计算结果，η，λ，μ建议取值分别为：0.4，0.4，0.2。

如图2所示，所述间接信任值的计算方法包括如下步骤：S21计算每个统计周期的所述车辆结点A的间接信任值NT_B→A。以及S22所述道路雾设备计算所述车辆结点A的间接信任值RT_A，将某个统计周期内所述车辆结点A的若干邻居结点依据所述步骤S21计算并向所述道路雾设备报告的其关于结点A的间接信任值求数学平均值即获得所述车辆结点A的间接信任值RT_A。

所述步骤S21间接信任值计算周期性进行，与直接信任值的统计计算同步。所述邻居结点B是所述车辆结点A的邻居，所述邻居结点B考察所述车辆结点A的通信质量，由此得到所述邻居结点B关于所述车辆结点A的信任值。在一个统计周期结束时，所述邻居结点B将它关于所述车辆结点A的信任值报告给所述邻居结点B所归属的道路雾设备，该值称为所述邻居结点B关于所述车辆结点A的间接信任值NT_B→A。所述间接信任值NT_B→A符合如下通式：

其中，R_A→B是在某个统计周期内所述邻居结点B收到的由所述车辆结点A转发的所述邻居结点B要求所述车辆结点A转发的报文数量，S_B→A是在该统计周期内所述邻居结点B要求所述车辆结点A转发的报文数量(包含结点B生成的和结点B转发的)。

若统计工作周期结束时，所述邻居结点B与所述车辆结点A失联，所述邻居结点B放弃统计周期中关于所述车辆结点A的间接信任值统计计算。

如图3所示，所述任务完成质量的计算方法包括如下步骤：S31当所述车辆结点A进入某个雾设备覆盖范围时，所述道路雾设备计算并保存所述车辆结点A预估离开所述道路雾设备覆盖范围的时间ET_A。S32当所述道路雾设备需要分配某一任务给所述车辆结点A时，所述道路雾设备预估该任务执行完成时间TT_A。S33当所述车辆结点A完成任务时，所述车辆结点A将实际完成任务时间为FT_A报告给所述道路雾设备。以及计算车辆结点A的本次任务完成质量。

所述步骤S31所述道路雾设备覆盖范围的时间ET_A符合如下通式：

其中，T为所述车辆结点A进入所述道路雾设备覆盖范围的时间，D为所述道路雾设备覆盖范围直径，V_A为车辆结点A平均车速。

所述步骤S32所述任务为路由、资源分配等。

所述步骤S34任务完成质量，符合如下通式：

若所述车辆结点A在所述道路雾设备覆盖范围内完成多个任务时，完成质量TQ_A为多个任务完成质量的数学平均值，且每当所述车辆结点A完成一次任务时计算一次。若车辆结点A在某雾设备覆盖范围内未完成任何任务，完成质量TQ_A保持为前一个雾设备传递来的TQ_A值。当所述车辆结点A从一个雾设备F1覆盖范围，驶入另一个雾设备F2覆盖范围时，所述道路雾设备F1将所述车辆结点A的信任值和任务完成质量传递给所述道路雾设备F2。

实施例1

如图4所示，道路雾架构环境下车辆结点信任值计算装置包括RSU路边单元、车载单元、雾设备以及云数据中心，所述车载单元、所述路侧单元、所述道路雾设备以及所述云数据中心通过车联网连接。车辆结点A正行驶于道路雾设备F1通信覆盖范围内，车辆结点B和车辆结点C是车辆结点A的邻居车辆结点，车辆结点A为私家车，车辆结点B为警车，车辆结点C为私家车。设在某个统计工作周期内(10时31分20秒—10时33分0秒)，所述邻居结点B向F1报告其要求所述车辆结点A转发的所述邻居结点B生成的数据量为1200Byte，所述邻居结点B要求所述车辆结点A转发的数据报文数为12(其中B生成的2个，转发自其它结点的10个)，收到所述车辆结点A转发的数据量为2000Byte，收到所述车辆结点A转发的来自所述邻居结点B且内容未作修改的报文数为10个(其中生成自B的2个)；收到所述车辆结点A报告的交通信号灯通知1次，通知于10时32分5.3秒时由所述车辆结点A生成，于10时32分5.4秒时为所述邻居结点B收到。所述结点C向F1报告其要求所述车辆结点A转发的所述结点C生成的数据量为1300Byte，所述结点C要求所述车辆结点A转发的数据报文数为14(其中C生成4个，转发自其它结点的10个)，收到所述车辆结点A转发的数据量为2100Byte，收到所述车辆结点A转发的来自所述结点C且内容未作修改的报文数为11(其中生成自C的4个)；收到所述车辆结点A报告的交通信号灯通知1次，通知于10时32分5.3秒时由所述车辆结点A生成，于10时32分5.45秒时为所述结点C收到。

所述车辆结点A预计驶离雾设备时间为10时36分25秒，在上一个统计工作周期结束时，道路雾设备计算得到车辆结点A的DF值为0.975，HF值为0.921，TF值为0.863。在本次统计工作周期内，道路雾设备于10时31分25秒时分配一次通信转发任务交由所述车辆结点A完成，评估完成任务需用时10秒，所述车辆结点A实际完成时间为10时31分30秒。

根据上述场景，计算在本次统计工作周期内：

TF_A＝1

结合上一个统计工作周期的结果，对上述各值修正为：

DF_A＝0.3*0.975+0.7*0.820＝0.867

HF_A＝0.3*0.921+0.7*1.000＝0.976

TF_A＝0.3*0.863+0.7*1＝0.959

由此，得到在本次统计工作周期内，道路雾设备计算得到的所述车辆结点A直接信任值为：

DT_A＝0.4*0.867+0.4*0.976+0.2*0.959＝0.929

在本次统计工作周期内，道路雾设备计算得到的所述车辆结点A间接信任值为：

在本次统计工作周期内，道路雾设备计算得到的所述车辆结点A任务完成质量为：

TQ_A＝1

在本次统计工作周期内，道路雾设备计算得到的所述车辆结点A信任值为：

T_A＝0.397*0.929+0.305*0.809+0.298*1＝0.914

以上所述仅为本发明的示例性实施例，并非因此限制本发明专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，其特征在于，道路上任意一车辆结点A信任值计算符合如下通式：

T_A＝0.397DT_A+0.305RT_A+0.298TQ_A

其中，T_A为所述车辆结点A的信任值，T_A∈(0,1]，DT_A为所述车辆结点A的直接信任值，RT_A为所述车辆结点A的间接信任值，TQ_A为所述车辆结点A的任务完成质量。

2.根据权利要求1所述的一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，其特征在于，所述直接信任值DT_A的计算方法包括如下步骤：

S11道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A当前数据转发率DF_A，所述数据转发率DF_A符合如下通式：

其中，在某个统计周期内，NR为所述道路雾设备收到其覆盖范围内各车辆结点要求所述车辆结点A转发的数据数量之和，NF为所述道路雾设备收到其覆盖范围内各车辆结点报告收自所述车辆结点A转发的数据数量之和，n为向所述道路雾设备报告要求所述车辆结点A转发数据的车辆结点数；

所述数据转发率DF_A的修正值为：DF_A＝(1-α)DF_A'+αDF_A，其中，DF_A'为上一次统计时得到的所述车辆结点A的数据转发率，α＝0.7；

S12道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A当前诚实率HF_A，所述车辆结点A的邻居结点B观察到的所述车辆结点A的诚实率为：

其中，p为所述车辆结点A的邻居结点B生成的并要求所述车辆结点A转发数据报文数量，q为所述邻居结点B接收的所述车辆结点A转发来至所述邻居结点B的第一数据报文数量，所述第一数据报文数量为由所述邻居结点B交给所述车辆结点A转发且报文数据内容未被修改过的数据报文数量；

所述车辆结点A的诚实率修正值为：HF_A＝(1-α)HF_A'+αHF_A，其中，HF_A'为上一次统计时所述车辆结点A的诚实率，若统计工作周期结束前，所述邻居结点B驶离当前归属雾设备覆盖范围，放弃本次统计；

S13道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A当前报告时效性TF_A，所述邻居结点B计算所述车辆结点A发布或转发的道路事件报告时效性为：

其中，记t₀为所述车辆结点A生成或收到某一道路事件消息的时间，t为所述邻居结点B收到来自所述车辆结点A的所述道路事件消息的时间，△t为所述道路事件的有效期；

所述报告时效性TF_A修正值为：TF_A＝(1-α)TF_A'+αTF_A，其中TF_A’为在上一次统计时所述车辆结点A的报告时效性；以及

S14道路雾设备周期性统计计算所覆盖范围内所述车辆结点A直接信任值，所述车辆结点A的直接信任值符合如下通式：

DT_A＝ηDF_A+λHF_A+μTF_A

其中，依据层次模型计算结果，η，λ，μ建议取值分别为：0.4，0.4，0.2。

3.根据权利要求2所述的一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，其特征在于，紧急刹车的道路事件的有效期△t为0.5s，事故警告的道路事件的有效期△t为30s，交通拥堵通知的道路事件的有效期△t为20s，交通信号灯通知的道路事件的有效期△t为5s，车辆行驶状况通知的道路事件的有效期△t为1s。

4.根据权利要求2所述的一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，其特征在于，所述间接信任值的计算方法包括如下步骤：

S21计算每个统计周期的所述车辆结点A的间接信任值NT_B→A，所述邻居结点B关于所述车辆结点A的间接信任值NT_B→A，符合如下通式：

其中，R_A→B是在某个统计周期内所述邻居结点B收到的由所述车辆结点A转发的所述邻居结点B要求所述车辆结点A转发的报文数量，S_B→A是在该统计周期内所述邻居结点B要求所述车辆结点A转发的报文数量；以及

S22所述道路雾设备计算所述车辆结点A的间接信任值RT_A，将某个统计周期内所述车辆结点A的若干邻居结点依据所述步骤S21计算并向所述道路雾设备报告的其关于结点A的间接信任值求数学平均值即获得所述车辆结点A的间接信任值RT_A。

5.根据权利要求2所述的一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，其特征在于，所述任务完成质量的计算方法包括如下步骤：

S31当所述车辆结点A进入某个雾设备覆盖范围时，所述道路雾设备计算并保存所述车辆结点A预估离开所述道路雾设备覆盖范围的时间ET_A，所述ET_A符合如下通式：

其中，T为所述车辆结点A进入所述道路雾设备覆盖范围的时间，D为所述道路雾设备覆盖范围直径，V_A为车辆结点A平均车速；

S32当所述道路雾设备需要分配某一任务给所述车辆结点A时，所述道路雾设备预估该任务执行完成时间TT_A；

S33当所述车辆结点A完成任务时，所述车辆结点A将实际完成任务时间为FT_A报告给所述道路雾设备；以及

S34计算车辆结点A的本次任务完成质量，符合如下通式：

6.根据权利要求5所述的一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，其特征在于，若所述车辆结点A在所述道路雾设备覆盖范围内完成多个任务时，完成质量TQ_A为多个任务完成质量的数学平均值，且每当所述车辆结点A完成一次任务时计算一次；若车辆结点A在某雾设备覆盖范围内未完成任何任务，完成质量TQ_A保持为前一个雾设备传递来的TQ_A值。

7.根据权利要求1所述的一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，其特征在于，车辆初始信任值以及所述车辆结点A的直接信任值、间接信任值、任务完成质量与车辆类型信任值相同；车辆类型包括高可信车辆、中可信车辆以及低可信车辆，所述高可信车辆的所述车辆类型信任值为0.8；所述中可信车辆的所述车辆类型信任值为0.6；所述低可信车辆给予车辆类型信任值为0.5；第一次上路行驶或者道路雾设备未能查找到车辆历史信任值的车辆，道路雾设备为车辆赋予一个初始信任值。

8.根据权利要求7所述的一种道路雾架构环境下车辆结点信任值计算方法，其特征在于，所述高可信车辆为警车、救护车或其他公务用车；所述中可信车辆为公共交通车辆；所述低可信车辆为私家车。

Images