技术摘要：
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：TA＝0.397DTA 0.305RTA 0.298TQA，其中，TA为所述车辆结点A的信任值，TA∈(0,1]，DTA为所述车辆结点A的直接信任值，RTA为所述车辆结点A的间接信任值，TQA为所  全部
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。
技术实现要素：
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：TA＝0.397DTA 0.305RTA 0.298TQA 其中，TA为所述车辆结点A的信任值，TA∈(0,1]，DTA为所述车辆结点A的直接信任 值，RTA为所述车辆结点A的间接信任值，TQA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DTA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DFA，所述数据转发率DFA符合如下通 式： 5 CN 111586186 A 说　明　书 2/9 页 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DFA的修正值为：DFA＝(1-α)DFA ' αDFA，其 中，DFA'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HFA，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：HFA＝(1-α)HFA' αHFA，其中， HFA'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 TFA，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TFA修正值为：TFA＝(1-α)TFA' αTFA，其中TFA’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： DTA＝ηDFA λHFA μTFA 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。 6 CN 111586186 A 说　明　书 3/9 页 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NTB→A，所述邻居结点B关于所述车辆结点A的间接信任值NTB→A， 符合如下通式： 其中，RA→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，SB→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RTA，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RTA。 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ETA，所述ETA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，VA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TTA；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FTA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： 7 CN 111586186 A 说　明　书 4/9 页 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