为提高浮动车数据中异常数据检测能力及不同载客状态下的模型检测分析能力,提出基于S-DTA-IIForest(Summation&Difference Third Order Average&Improvement-Isolation Forest)的浮动车数据异常检测算法。构建由相邻两项求和(S...为提高浮动车数据中异常数据检测能力及不同载客状态下的模型检测分析能力,提出基于S-DTA-IIForest(Summation&Difference Third Order Average&Improvement-Isolation Forest)的浮动车数据异常检测算法。构建由相邻两项求和(S)、三阶求和平均差分(DTA)的二维度空间SDTA特征向量;提出差额累计更新和动态区分辨识的改进孤立森林IIForest算法,通过设置停止阈值参数,避免当出现新样本异常值分数大于停止阈值时,仅更新样本不更新孤立森林模型的问题,设计每个二叉树区分辨识度参数,区分辨识度位于停止区间时停止二叉树生长,提高算法收敛性能,以ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积AUC(Area Under ROC Cure)、F1-score为指标对模型精度进行对比分析,并以重庆市中心城区学府大道开展实例验证。结果表明:本文S-DTA-IIForest组合算法AUC、F1-score分别为86.63%、0.89,AUC较传统孤立森林IForest(Isolation Forest)提高32.4%,运行效率提高1.29%,具有收敛速度更快、精度更高的优势,载客条件下模型AUC、F1-score较未载客分别提高7.7%、10.8%,组合算法对载客数据有更高的检测精度,且未载客状态数据异常率较载客状态增加71.4%,未载客数据异常率更高。展开更多
为了解决车载自组织网络(vehicular ad hoc network, VANET)上的通信协议可能存在的节点冒充、数据伪造、真实身份泄露等问题,同时考虑到现有隐私保护认证协议存在身份管理成本大、协议性能与用户数量呈负相关、签名长度长等不足,提出...为了解决车载自组织网络(vehicular ad hoc network, VANET)上的通信协议可能存在的节点冒充、数据伪造、真实身份泄露等问题,同时考虑到现有隐私保护认证协议存在身份管理成本大、协议性能与用户数量呈负相关、签名长度长等不足,提出一种车联网中格上基于身份的隐私保护协议。通过数字签名实现身份认证和数据鉴别,基于环上容错学习(ring learning with errors, RLWE)困难问题对用户身份进行匿名化保护,基于小整数解(small integer solution, SIS)困难问题和拒绝采样技术对消息进行数字签名认证。理论分析证明,提出的协议具有抗量子攻击的特性,满足车联网中的安全需求,在提高计算和通信效率的同时减小了签名长度。仿真结果表明,提出的协议性能满足国内车联网通信相关指标要求。展开更多
针对车联网中高通信需求和高移动性造成的车对车链路(Vehicle to Vehicle,V2V)间的信道冲突及网络效用低下的问题,提出了一种基于并联门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型...针对车联网中高通信需求和高移动性造成的车对车链路(Vehicle to Vehicle,V2V)间的信道冲突及网络效用低下的问题,提出了一种基于并联门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型的车联网信道分配算法。算法以降低V2V链路信道碰撞率和空闲率为目标,将信道分配问题建模为分布式深度强化学习问题,使每条V2V链路作为单个智能体,并通过最大化每回合平均奖励的方式进行集中训练、分布式执行。在训练过程中借助GRU训练周期短和LSTM拟合精度高的组合优势去拟合深度双重Q学习中Q函数,使V2V链路能快速地学习优化信道分配策略,合理地复用车对基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路的信道资源,实现网络效用最大化。仿真结果表明,与单纯使用GRU或者LSTM网络模型的分配算法相比,该算法在收敛速度方面加快了5个训练回合,V2V链路间的信道碰撞率和空闲率降低了约27%,平均成功率提升了约10%。展开更多
文摘为提高浮动车数据中异常数据检测能力及不同载客状态下的模型检测分析能力,提出基于S-DTA-IIForest(Summation&Difference Third Order Average&Improvement-Isolation Forest)的浮动车数据异常检测算法。构建由相邻两项求和(S)、三阶求和平均差分(DTA)的二维度空间SDTA特征向量;提出差额累计更新和动态区分辨识的改进孤立森林IIForest算法,通过设置停止阈值参数,避免当出现新样本异常值分数大于停止阈值时,仅更新样本不更新孤立森林模型的问题,设计每个二叉树区分辨识度参数,区分辨识度位于停止区间时停止二叉树生长,提高算法收敛性能,以ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积AUC(Area Under ROC Cure)、F1-score为指标对模型精度进行对比分析,并以重庆市中心城区学府大道开展实例验证。结果表明:本文S-DTA-IIForest组合算法AUC、F1-score分别为86.63%、0.89,AUC较传统孤立森林IForest(Isolation Forest)提高32.4%,运行效率提高1.29%,具有收敛速度更快、精度更高的优势,载客条件下模型AUC、F1-score较未载客分别提高7.7%、10.8%,组合算法对载客数据有更高的检测精度,且未载客状态数据异常率较载客状态增加71.4%,未载客数据异常率更高。
文摘为了解决车载自组织网络(vehicular ad hoc network, VANET)上的通信协议可能存在的节点冒充、数据伪造、真实身份泄露等问题,同时考虑到现有隐私保护认证协议存在身份管理成本大、协议性能与用户数量呈负相关、签名长度长等不足,提出一种车联网中格上基于身份的隐私保护协议。通过数字签名实现身份认证和数据鉴别,基于环上容错学习(ring learning with errors, RLWE)困难问题对用户身份进行匿名化保护,基于小整数解(small integer solution, SIS)困难问题和拒绝采样技术对消息进行数字签名认证。理论分析证明,提出的协议具有抗量子攻击的特性,满足车联网中的安全需求,在提高计算和通信效率的同时减小了签名长度。仿真结果表明,提出的协议性能满足国内车联网通信相关指标要求。
文摘针对车联网中高通信需求和高移动性造成的车对车链路(Vehicle to Vehicle,V2V)间的信道冲突及网络效用低下的问题,提出了一种基于并联门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型的车联网信道分配算法。算法以降低V2V链路信道碰撞率和空闲率为目标,将信道分配问题建模为分布式深度强化学习问题,使每条V2V链路作为单个智能体,并通过最大化每回合平均奖励的方式进行集中训练、分布式执行。在训练过程中借助GRU训练周期短和LSTM拟合精度高的组合优势去拟合深度双重Q学习中Q函数,使V2V链路能快速地学习优化信道分配策略,合理地复用车对基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路的信道资源,实现网络效用最大化。仿真结果表明,与单纯使用GRU或者LSTM网络模型的分配算法相比,该算法在收敛速度方面加快了5个训练回合,V2V链路间的信道碰撞率和空闲率降低了约27%,平均成功率提升了约10%。
