目前交通運輸系統(tǒng)正經(jīng)歷著自動駕駛、無線互聯(lián)等一系列技術(shù)變革,通過提高車輛社交網(wǎng)絡(luò)中的信息可信度能夠很大程度的促進車輛之間的數(shù)據(jù)共享,以更好的提升行車安全性和便利性。通過利用其他車輛或路邊基礎(chǔ)設(shè)施共享的數(shù)據(jù),車輛能夠擴大其感知范圍,從而對周圍環(huán)境有更好的認知。然而,由于數(shù)據(jù)是由單個車輛采集的,配備有各種傳感器和不同的數(shù)據(jù)處理算法,數(shù)據(jù)的可信度無法得到保證。目前關(guān)于車輛系統(tǒng)信任問題的研究主要集中于安全層面,旨在確保系統(tǒng)的機密性、完整性和身份驗證。而對于數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)生成器的可靠性研究相對較少。論文通過將車輛之間的交互視為一種社交行為的形式,從而構(gòu)建一個反映車輛之間社交關(guān)系的車輛社交網(wǎng)絡(luò)。在網(wǎng)絡(luò)中,通過數(shù)據(jù)交互,車輛在共享數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,車輛通過數(shù)據(jù)的相互論證可以獲得彼此的信任。利用車輛社交網(wǎng)絡(luò)、三值主觀邏輯信任模型,本文設(shè)計了OpinionsWalk算法,可以準(zhǔn)確、高效的評估車輛的可信度。通過對車輛間數(shù)據(jù)交換過程的研究,設(shè)計了一種進行客觀信任評估的機制,經(jīng)證明該機制比主觀信任評估更準(zhǔn)確。最后,本文利用社交網(wǎng)絡(luò)中存在的社區(qū)結(jié)構(gòu)縮減信任計算的運算規(guī)模,并提出了社區(qū)內(nèi)部和跨社區(qū)信任評估的解決方案。本文... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

按物理距離和社會距離分類的VSN應(yīng)用近年，虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)的發(fā)展迅猛，虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)開始走進人們?nèi)粘Ｉ?br>

, , )為 A 對于 B 的信任度，對于 C 的信任度，主觀邏輯衰減操作適用于計( , , , )|1A A A A A AX X X X X XA A A AX X X Xb d n e ab d n eω =+ + + =量轉(zhuǎn)化為單值得到信任 ( ) = b + a 。任向量定義為：12 1 212 1 212 12 12 212 21b b bd b du b d ua a=== =任、不信任、不確定性和固有印象。b ,確定的概率。e 代表了沒有證據(jù)時 A 對與產(chǎn)生的，而后驗不確定性是由于證據(jù)失真而VSL 中通常為一個常數(shù)。

OpinionsWalk 算法及其在車輛社交網(wǎng)絡(luò)任評估問題可以通過兩個步驟來解決。首先，假設(shè)一個靜態(tài)nionsWalk 算法來計算汽車社交網(wǎng)絡(luò)中車輛間的信任度。O本節(jié)中介紹。當(dāng)車輛在道路上行駛時，車輛網(wǎng)絡(luò) ( , , )經(jīng)問題帶來了一些挑戰(zhàn)和機遇。因此，在第二部分中，本文設(shè)，通過估計車輛自身的直接信任，排除主觀信任中由于自身。并在最后提出了將全球信任拓撲結(jié)構(gòu)劃分為社區(qū)信任拓撲任評估交網(wǎng)絡(luò)被建模為一個有向圖 ( , )，其中頂點 ， ∈ 代表某 i 與車輛 j 發(fā)生過交互[17]。通過校驗交互數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度、車度認知，將其表示為ω ，并將包含信任權(quán)重的車輛社

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2997583