一种车联网环境下数据传输与防护并行的群体感知方法

技术领域

本发明涉及一种车联网环境下数据传输与防护并行的群体感知方法，属于群智感知领域，涉及区块链在车联网环境下的结合与使用。

背景技术

随着信息通信技术的发展，车辆群体感知被广泛应用于智能传输系统，进而为实时的交通运行提供依据。近几年，由于自动驾驶的驱动，以及用户关注隐私保护所引发的数据安全认知，车辆已经被消费者理所当然地认定为电子产品。因此，为了保证车辆群体感知的连通性，并确保智能交通管理网络更好地为车辆提供服务，这对于高速动态拓扑和不信任的车联网通信环境而言尤为重要。

然而，车辆群体感知在面对车联网中数据收集、传输和处理的过程中，也会出现一些不可避免的问题。首先，在信息的传输过程中，由于智能传输系统需要对车辆群体感知的数据进行采集，其中涉及车辆的隐私信息，如用户的身份和车辆位置等，当车辆上传自己的感知信息给其他车辆或者系统管理中心时，隐私信息极有可能会被第三方或者恶意的攻击者进行攻击，如窃取隐私信息、上传与原有信息不一致的假信息等。因此，如何保证不可信信道中传输信息的完整性，并识别传输过程中是否存在攻击者仍具有极大挑战性。然后，是信息的即时性，车辆传输的信息具有时效性，如信息生成后传输至交通管理服务器所需要的时间，当车联网中大量的终端需要访问服务器时，由于带宽的限制，如何在车辆和基站之间实现低时延和可靠通信来保证信息的时效性也变得尤其重要。针对通信中信息被攻击的可能性，借助区块链去中心化、透明化和不可篡改的特性来保护用户的隐私数据，以确保通信更加安全。然而，在共识机制的选取中，基于权益证明的共识机制会因大量的权益拥有者可能会选取攻击者作为主动矿工，从而破坏区块链系统的正常运行，这对如何设置一种可兼容的主动矿工选择机制来弥补攻击的存在也迫在眉睫。

针对上述车辆群体感知及其通信过程中遇到的安全和延迟问题，本发明提出一种适用于车联网环境下数据传输与防护并行的群体感知方法，通过借助深度强化学习自主选择主动矿工，使感知平台的安全性得到最大化体现，并减小区块链的传输延迟；对于传输过程中信息的即时性，借助子信道及双边匹配算法来减少上传通信的延迟。

上述这种车联网环境下数据传输与防护并行的群体感知方法的主要机制在于：在保护车辆节点设备数据隐私方面，可以借助区块链去中心化、透明化、防篡改等特性，保证通信中传输信息的安全性；依托深度强化学习的等级评分机制，选择主动矿工，避免区块链系统受到其他第三方攻击；采用双边的信道分割子信道方法，减少了网络中的通信延迟。这种平台的设置目的不仅确保了网络中通信节点数据的安全性，同时借助降低网络通信的子信道上传方法，保证了通信中的网络时延。

发明内容

本发明的主要内容是一种适用于车联网环境下数据传输与防护并行的群体感知方法，主要包括区块链中矿工选择机制和智能传输系统的集成。其采用的技术方案为：1)智能传输系统集成，包括系统注册及初始化、设备层、边缘层和云计算层间设备的搭建及具体通信模式；2)矿工选择：包括区块链中主动矿工的选择；3)子信道访问：包括子信道的选取和分配。

本发明采用的技术方案为适用于车联网环境下数据传输与防护并行的群体感知方法，该方法的实现步骤如下：

步骤S1:系统注册及初始化；

步骤S2：基站负载平衡设计；

步骤S3：设备层搭建及信息传输；

步骤S4：边缘层搭建及区块生成；

步骤S5：云计算层搭建及信息传输；

步骤S6：主动矿工机制选择；

步骤S7：子信道选择及信息传输。

上述技术方案中，在步骤S1中，假设该系统中注册中心完全可信安全，其主要负责路边单元(RSU)和车辆在系统中进行注册；车辆可以通过所属的真实身份信息在注册中心中进行注册，进而进行服务访问；路边单元主要承担区块链中矿工的角色，为车辆安全存储上传的采集信息提供可靠和安全的通信环境。具体注册过程如下：

步骤S101：每个申请对象(包括车辆和RSU)生成两对密钥，即(PK

步骤S102：申请对象创建一条关于其身份信息的消息(例如， (PK

步骤S103：注册中心收到消息后，用自己的私钥对签名的信息进行解密，并用公钥PK

步骤S104：注册中心对PK

上述技术方案中，在步骤S2中，为了更好地采集信息并降低基站的负载，车辆根据其所在的位置进行划分，选择簇头节点(Cluster Head，CH)，同一簇类中除了簇头车辆，其余车辆都可作为簇内成员使用。具体操作过程如下：

步骤S201：簇内的车辆成员需要对自己所属的车辆信息进行采集，并将其采集后的信息上传至簇头节点；

步骤S202：簇头节点对簇内其他车辆采集的信息进行精确提取，通过基站转发至交通管理系统；

步骤S203：交通管理系统对从基站转发过来的信息进行验证，向车辆发送路况信息。

上述技术方案中，在步骤S3中，簇内成员通过车辆网中的通信信道将收集的消息上传到簇头节点。由于通道和车辆不可信，如何确保簇内成员上传的消息已被簇头节点接收，并确保信息安全。车辆运用从系统注册阶段生成的匿名帐户进行通信，以保护其隐私。具体通信过程如下：

步骤S301：簇内成员感知到紧急情况(例如，交通事故或者拥堵)，该成员即可生成一条消息来报告这些情况(例如，(time||location||description))，然后创建一笔交易来记录发送的信息。具体交易信息如下：

Pre_hash(Current_hash,CM_account,CM_signature,Time_stamp,

Message,CH_account,CH_signature,Fee)

其中，Pre_hash和Current_hash分别是由簇内成员节点生成的上一次交易和当前交易的哈希值；CM_account和CM_signature分别是簇内成员的帐户和签名信息；Time_stamp是交易事务生成的时间戳；Message是簇内成员生成的消息；Fee是簇内成员为区块链中的矿工提供的交易费用；

步骤S302：簇内成员通过使用其私钥对交易中的消息进行签名来填充 CM_signature，并将消息和交易发送给所属的簇头节点；

步骤S303：当簇头节点收到对应的交易信息后，验证簇内成员的签名来确保消息的有效性和完整性，如果簇内成员通过验证，则簇头节点对该交易进行签名，并将此签名交易信息返回给簇内成员；

步骤S304：簇内成员对簇头的签名进行验证(即，交易消息已被簇头节点成功接收)，通过其最近的RSU将交易上传到区块链支持的网络进行验证和存储。

上述技术方案中，在步骤S4中，由于车辆的计算能力和存储能力有限，由区块链启用的每个RSU充当矿工。其中，矿工可分为主动矿工和备用矿工，主动矿工参与验证生成的区块。在每一轮中，主动矿工由车辆投票进行选择，其他矿工则作为备用矿工。每个主动矿工依次担任区块管理者，负责交易的审计和区块的生成。具体区块生成和共识过程如下：

步骤S401：RSU在其通信范围内接收从簇内成员上传的交易信息，并将接收到的交易信息转发给当前区块管理者；

步骤S402：区块管理者对收到的交易信息进行校验(校验交易的结构，交易中簇头节点和簇内成员的签名等)，并将校验后的交易信息存储在区块链的交易池Q中。每个区块管理者仅生成一个块，具体如下：

Pre_block_hash(Current_block_hash,Index,Block_time_stamp,Merkel_root)

其中，Index是区块的高度；

步骤S403：区块管理者使用其私钥对生成的区块进行签名，并通过共识算法将该区块广播给其他的主动矿工；

步骤S404：接收到区块的主动矿工首先验证区块管理者的签名，然后验证交易是否存储在区块中(计算此交易到默克尔树根的哈希值，并将计算出的哈希值与区块链头中的根进行比较)；

步骤S405：每个主动矿工广播其校验结果，并与其他主动矿工的校验结果进行比较。由于RSU是半可靠的，假设有f位恶意主动矿工。如果主动矿工在对比验证结果时，发现有2f的验证结果相同，则主动矿工与其他矿工的验证结果一致，该主动矿工将通过单播方式将比较结果转发给区块管理者；

步骤S406：区块管理者收到具有相同结果的2f+1个比较结果后，区块链网络即可达成共识，随后区块管理者将广播一条消息，通知所有矿工是否将区块存储在区块链中。

上述技术方案中，在步骤S5中，具体的通信过程如下：

步骤S501：簇头节点将生成的消息上传到基站(BS)；

步骤S502：基站采用非正交多址接入的方式将信息转发给交通管理系统；步骤S503：交通管理系统对上传的交易信息进行校验，如果信息通过校验，则簇头节点发送的通知信息属实，交通管理系统通过RSU和注册中心将事件通知车辆。

上述技术方案中，在步骤S6中，为了选择适当的主动矿工，进行区块链交易，根据深度强化学习中的动作空间(区块链执行环境)，运用基于等级的主动矿工选择机制，从RSU中选择特定的主动矿工。具体操作如下：

步骤S601：每个簇内成员(车辆)分别将交易信息以及权益证明值上传到最近的RSU；

步骤S602：簇内成员(车辆)基于两个方面给出其与RSU的正向交互等级。第一，判断交易信息是否存储在区块链中；第二，计算RSU接收权益证明值结果的时间间隔；

步骤S603：车辆在每次交易结束前对初始随机的主动矿工进行投票，并根据历史交互记录为每个RSU提供一个局部等级，为其设置不同的权重(局部等级越大，权重越大)；

步骤S604：每个RSU向其他车辆广播其局部等级；

步骤S605：RSU通过1减去车辆局部等级和其他车辆平均局部等级之间的差值与其最大值的比值来评估某一车辆的局部等级可靠性；RSU的等级可以表示为所有交互车辆的平均局部等级；

步骤S606：根据RSU的局部等级，更新主动矿工；

步骤S607：主动矿工根据交易信息计算区块链的传输延迟和安全性；

步骤S608：验证节点生成对应交易奖励，并触发下一个状态，检查区块链是否满足约束限制，更新深度强化学习中的原始网络和目标网络信息。

上述技术方案中，在步骤S7中，通过基于双边匹配的方法来分配基站的子信道，以最小化所有信道的最大上传延迟。具体操作如下：

步骤S701：每个信道拥有一个由当前轮中所有信道的最大传输延迟评估的子信道的递减偏好列表；

步骤S702：每个信道根据该偏好列表请求最优子信道；

步骤S703：判断信道中是否可以成功上传其消息。如果可以成功上传，则可以占用请求的子信道。否则，仅当被请求子信道中的信道的优先级低于被请求信道的优先级时，被请求信道才能占用被请求子信道；

步骤S704：重复执行步骤S703，直到可以将合适的子信道分配给所有信道。

综上，运用区块链技术保护车联网中各参与车辆的隐私数据信息，将通知信息进行上链处理。同时，结合深度强化学习选择网络中的主动矿工，减少网络被攻击的可能性，并根据子信道分配方法，减少网络中整体的通信延迟，提升网络吞吐量。借助这种方式，一方面保证了车辆信息的安全性；另一方面，减少了区块链网络中上传交易信息所产生的传输延迟。

附图说明

图1：车联网环境下数据传输与防护并行的群体感知方法整体结构图

图2：主动矿工选择模式图

图3：RSU与主动矿工、区块大小、通信时延以及网络吞吐量的关系图

图4：非正交多址接入通信时延对比图

具体实施方式

下面结合相关附图对本发明进行解释和阐述：

为了使本发明的目的、技术方案及特点更加清晰，下面将结合附图对本发明进行进一步细化和说明。一种车联网环境下数据传输与防护并行的群体感知方法整体结构图如图1所示。

本发明设计了一种车联网环境下数据传输与防护并行的群体感知方法，保护了车联网中各节点设备的数据隐私性，减少了通信中信息的传输延迟。具体步骤如下：

步骤S1：系统注册及初始化

注册中心主要负责路边单元(RSU)和车辆在系统中进行注册，具体注册过程如下：

步骤S101：每个申请对象(包括车辆和RSU)生成两对密钥，即(PK

步骤S102：申请对象创建一条关于其身份信息的消息(例如， (PK

步骤S103：注册中心收到消息后，用自己的私钥对签名的信息进行解密，并用公钥PK

步骤S104：注册中心对PK

步骤S2：基站负载平衡设计

为了更好地采集信息并降低基站的负载，车辆根据其所在的位置进行划分，选择簇头节点，同一簇类中除了簇头车辆，其余车辆都可作为簇内成员使用。具体操作过程如下：

步骤S201：簇内的车辆成员需要对自己所属的车辆信息进行采集，并将其采集后的信息上传至簇头节点；

步骤S202：簇头节点对簇内其他车辆采集的信息进行精确提取，通过基站转发至交通管理系统；

步骤S203：交通管理系统对从基站转发过来的信息进行验证，向车辆发送路况信息。

步骤S3：设备层搭建及信息传输

车辆运用从系统注册阶段生成的匿名帐户进行通信，以保护其隐私。具体通信过程如下：

步骤S301：簇内成员感知到紧急情况(例如，交通事故或者拥堵)，该成员即可生成一条消息来报告这些情况(例如，(time||location||description))，然后创建一笔交易来记录发送的信息。具体交易信息如下：

Pre_hash(Current_hash,CM_account,CM_signature,Time_stamp,

Message,CH_account,CH_signature,Fee)

其中，Pre_hash和Current_hash分别是由簇内成员节点生成的上一次交易和当前交易的哈希值；CM_account和CM_signature分别是簇内成员的帐户和签名信息；Time_stamp是交易事务生成的时间戳；Message是簇内成员生成的消息；Fee是簇内成员为区块链中的矿工提供的交易费用；

步骤S302：簇内成员通过使用其私钥对交易中的消息进行签名来填充 CM_signature，并将消息和交易发送给所属的簇头节点；

步骤S303：当簇头节点收到对应的交易信息后，验证簇内成员的签名来确保消息的有效性和完整性，如果簇内成员通过验证，则簇头节点对该交易进行签名，并将此签名交易信息返回给簇内成员；

步骤S304：簇内成员对簇头的签名进行验证(即，交易消息已被簇头节点成功接收)，通过其最近的RSU将交易上传到区块链支持的网络进行验证和存储。

步骤S4：边缘层搭建及区块生成

矿工可分为主动矿工和备用矿工，主动矿工参与验证生成的区块。在每一轮中，每个主动矿工依次担任区块管理者，负责交易的审计和区块的生成。具体区块生成和共识过程如下：

步骤S401：RSU在其通信范围内接收从簇内成员上传的交易信息，并将接收到的交易信息转发给当前区块管理者；

步骤S402：区块管理者对收到的交易信息进行校验(校验交易的结构，交易中簇头节点和簇内成员的签名等)，并将校验后的交易信息存储在区块链的交易池Q中。每个区块管理者仅生成一个块，具体如下：

Pre_block_hash(Current_block_hash,Index,

Block_time_stamp,Merkel_root)

其中，Index是区块的高度；

步骤S403：区块管理者使用其私钥对生成的区块进行签名，并通过共识算法将该区块广播给其他的主动矿工；

步骤S404：接收到区块的主动矿工首先验证区块管理者的签名，然后验证交易是否存储在区块中(计算此交易到默克尔树根的哈希值，并将计算出的哈希值与区块链头中的根进行比较)；

步骤S405：每个主动矿工广播其校验结果，并与其他主动矿工的校验结果进行比较。由于RSU是半可靠的，假设有f位恶意主动矿工。如果主动矿工在对比验证结果时，发现有2f的验证结果相同，则主动矿工与其他矿工的验证结果一致，该主动矿工将通过单播方式将比较结果转发给区块管理者；

步骤S406：区块管理者收到具有相同结果的2f+1个比较结果后，区块链网络即可达成共识，随后区块管理者将广播一条消息，通知所有矿工是否将区块存储在区块链中。

步骤S5：云计算层搭建及信息传输

在云计算层，具体的通信过程如下：

步骤S501：簇头节点将生成的消息上传到基站(BS)；

步骤S502：基站采用非正交多址接入的方式将信息转发给交通管理系统；步骤S503：交通管理系统对上传的交易信息进行校验，如果信息通过校验，则簇头节点发送的通知信息属实，交通管理系统通过RSU和注册中心将事件通知车辆。

步骤S6：主动矿工机制选择

运用基于等级的主动矿工选择机制，从RSU中选择特定的主动矿工。具体操作如下：

步骤S601：每个簇内成员(车辆)分别将交易信息以及权益证明值上传到最近的RSU；

步骤S602：簇内成员(车辆)基于两个方面给出其与RSU的正向交互等级。第一，判断交易信息是否存储在区块链中；第二，计算RSU接收权益证明值结果的时间间隔；

步骤S603：车辆在每次交易结束前对初始随机的主动矿工进行投票，并根据历史交互记录为每个RSU提供一个局部等级，为其设置不同的权重(局部等级越大，权重越大)；

步骤S604：每个RSU向其他车辆广播其局部等级；

步骤S605：RSU通过1减去车辆局部等级和其他车辆平均局部等级之间的差值与其最大值的比值来评估某一车辆的局部等级可靠性；RSU的等级可以表示为所有交互车辆的平均局部等级；

步骤S606：根据RSU的局部等级，更新主动矿工；

步骤S607：主动矿工根据交易信息计算区块链的传输延迟和安全性；

步骤S608：验证节点生成对应交易奖励，并触发下一个状态，检查区块链是否满足约束限制，更新深度强化学习中的原始网络和目标网络信息。

步骤S7：子信道选择及信息传输

通过基于双边匹配的方法来分配基站的子信道，以最小化所有信道的最大上传延迟。具体操作如下：

步骤S701：每个信道拥有一个由当前轮中所有信道的最大传输延迟评估的子信道的递减偏好列表；

步骤S702：每个信道根据该偏好列表请求最优子信道；

步骤S703：判断信道中是否可以成功上传其消息。如果可以成功上传，则可以占用请求的子信道。否则，仅当被请求子信道中的信道的优先级低于被请求信道的优先级时，被请求信道才能占用被请求子信道；

步骤S704：重复执行步骤S703，直到可以将合适的子信道分配给所有信道。

实验环境如下：

本发明通过实验验证本文提出的车联网环境下数据传输与防护并行的群体感知方法的实际效果，实验环境为win10(64位)主机，16G内存，因特尔i7-8700 处理器，3.2Ghz运行频率，英伟达GTX1050显卡。采用自主获取的车联网传感器中的数据集，通过对不同数量的RSU、簇头节点的数量对通信中的传输延迟进行测试。

假设每个基站中有10个子信道，每个子信道的带宽为2MHz，RSU的频率为 10到30GHz，每辆车的发射功率为100mW。从图3(a)和(b)中可以明显看出，当RSU的数量固定时，运用深度强化学习的算法意味着选择更多主动矿工以收敛到最优，并且当Q(交易池中的交易数)增加时，由于受交易池中交易时间的约束，可以选择更多的交易以形成区块。当Q固定时，主动矿工的数量随着 RSU数量的增加而增加，而区块大小在小范围内波动。

从图3(c)中可以看出，对于固定数量的RSU，区块链中信息传输的延迟随着Q的增加而增加，这是因为更主动的矿工和更大的区块会导致更高的延迟。当 Q固定时，区块链延迟随着RSU数量的增加而增加，并且主动矿工数量的增加也会产生更高的延迟。从图3(d)可以看出，当RSU的数量固定时，区块链的吞吐量可随着Q的增加而增加。究其原因是虽然较大的Q会导致较大的延迟，但巨大的区块大小会对区块大小和区块链传输延迟的比率造成极大影响。当Q固定时，区块链的吞吐量随着RSU数量的增加而减少，这是因为区块的大小波动很小。然而，传输延迟的增加则会导致区块链吞吐量下降。

当簇头节点的数量增加时，非正交多址接入(NOMA)的上传延迟总是低于正交频分复用(OFDM)，如图4所示。这是因为在OFDM中，大量的簇头节点会导致排队延迟增加。而每个子信道可以为NOMA中的多个簇头节点提供服务，因此可以极大地减少排队延迟。

所发明设计的平台以通过区块链对用户隐私进行匿名保护。其中，车辆和RSU 可以在RA中注册匿名帐户，这可以防止隐私数据泄露、攻击者识别车辆和RSU 的真实身份。通过使用基于等级的主动矿工选择机制可以有效识别攻击者，如，恶意RSU并未将簇内成员上传的交易信息转发给区块管理者。如果恶意车辆对某个RSU的评分过高或过低，则恶意车辆的可靠性接近0，可以轻松识别出攻击者身份。

综合上述实验，验证了车联网环境下数据传输与防护并行的群体感知方法，一方面通过运用区块链技术对车联网中车辆上传的信息进行上链操作，保护了节点信息的安全性。另一方面，借助深度强化学习和子信道上传交易信息，减少了主动矿工被攻击的可能性及通信中的传输延迟。