近年來,傳感器與嵌入式計算設備的集成促進了車聯(lián)網(wǎng)群智感知技術的快速發(fā)展。然而,細粒度的數(shù)據(jù)傳輸增加了“云”的負擔,集中式的數(shù)據(jù)管理模式也不能滿足車輛對于高移動性、低延時的需求。霧計算作為一種新型的更貼近網(wǎng)絡邊緣的分布式計算方式,將計算從云端遷移到網(wǎng)絡邊緣。它不但提供了更加貼近車輛的計算資源,更加靈活的部署方式,而且可以利用本地存儲和計算資源,降低數(shù)據(jù)中心的通信和存儲負擔。然而,在基于霧計算的車聯(lián)網(wǎng)群智感知中,依然存在著許多問題。首先,在該類架構中,用戶的隱私性必須得以保證,在此前提下,如何提高數(shù)據(jù)準確性以及激勵更多的車輛參與群智感知等,都是霧環(huán)境下車聯(lián)網(wǎng)群智感知中亟待解決的關鍵技術難點�；诖�,本文主要對霧環(huán)境下安全高效的車聯(lián)網(wǎng)群智感知技術進行研究,主要研究內容包括以下兩個方面:首先,提出了一種霧環(huán)境下隱私安全的車聯(lián)網(wǎng)群智感知信任管理方案。該方案利用SHE加密算法使得感知數(shù)據(jù)在傳輸、聚合中始終以密文形式存在,借助于SHE同態(tài)加密的特性,霧節(jié)點與云服務器可以直接對密文進行聚合操作并最終計算感知結果;通過可隨機化簽名技術實現(xiàn)了參與任務車輛的隱私保護;同時,通過構建信任管理機制對惡意節(jié)點數(shù)據(jù)... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

車聯(lián)網(wǎng)示意圖

基于霧計算的車聯(lián)網(wǎng)群智感知架構圖

停車導航（2）路面狀況檢測

【參考文獻】：
期刊論文
[1]車聯(lián)網(wǎng)群智感知與服務[J]. 李靜林,袁泉,楊放春.  中興通訊技術. 2015(06)
[2]移動群智感知應用[J]. 陳薈慧,郭斌,於志文.  中興通訊技術. 2014(01)
[3]“三網(wǎng)融合”的車聯(lián)網(wǎng)概念及其在汽車工業(yè)中的應用[J]. 謝伯元,李克強,王建強,趙樹連.  汽車安全與節(jié)能學報. 2013(04)



本文編號：3227775