车辆自组织网络移动模型和安全相关技术研究

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1、万方数据ResearchonMobilityModelandSecurity‘RelatedTechnologiesforVehicularAd_hOCNetworksDissertationsubmittedtoFudanUniversityInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofDoctorofPhilosophy论文指导小组成员：张世永教授钟亦平教授吴杰研究员吴承荣副教授万方数据摘要车辆交通是现代人类生活中的重要出行途径，而当前的交通系统存在种种问题，比较突出的如道路拥塞和安全问

2、题等。为提高道路行驶安全性以及通行效率，智能交通系统的研究成为关注热点，各国政府机关、科研机构以及企业单位都投入大量的精力进行研究和发展。车辆自组织网络技术(Vehicularad．hocnetworks，简称VAⅫ玎)是近年来发展起来的一种新型的无线移动网络技术，是智能交通系统的重要组成部分。本文的研究围绕车辆自组织网络的移动模型、信任管理机制和冗余安全数据消除机制等关键技术展开，主要做了以下四方面的工作：，·提出了VANET的综合移动模型REMM，其中的RPB行程规划子模型综合了实际地图和实时交通流量信息，相比目前主要的移动模型(STRAW

3、等)更能模拟现实交通情况。_提出基于神经网络的微运动模型NeMo，使车辆能够对驾驶行为进行自动学习，首次对基于VANET的无人驾驶辅助技术进行了探索。‘·提出了VANET信任管理机嗣]RATES。RATES在VANET信任管理领域首次提出了实体信任和数据信任的集成管理机制，该机制实现了在保护隐私的前提下了对车辆信任的有效管理。与已有信任管理机制相比，RATES使用改进的蚁群算法综合利用观察和反馈信息进行信任管理，提高了正确的信任概率，增强了对联合伪造数据攻击的免疫性。·提出了新型的能够消除冗余安全数据的信标协议TS—Beacon。基于能够对信标

4、协议数据进行有效分类的核函数TS-Kemel，使用支持向量机对信标协议报文按照发送者进行分类来识别发送者身份，从而让车辆发送信标协议时不用每次都附加冗余的安全数据，如数字签名和身份信息等，有效提高了信标协议的传输效率，降低了信标协议中安全数据的开销。本文的研究工作由国家自然科学基金项目(编号60672113和60803117)资助展开。关键词：车辆自组织网络；移动模型；信任管理；网络安全万方数据AbstractVehiculartrafficisanimportantmeansoftransportationinmodemhumanlife，b

5、utcurrenttrafficsystemhaveproblemssuchastrafficjamandlowtransportationsafetyetc．Toimprovethesafetyandefficiencyofroadtraffic，governments，researchfacili-ties，andenterprisesdevotealotoftheirenergiesintheresearchofIntelligentTrans-portationSystem(ITS)．Vehicularad-hocnetworks(VA

6、NET)isarecentlydevelopedadvancedwirelessnetworktechnology,alsoanimportantpartofITS．ThestudyofthisthesiscontainsresearchworksonVANETmobilitymodeling，trustmanagementandredundancysecuritydataeliminationmechanism．Thefourma’{orinnovationsofourworkarelistedbelow．·Proposedasynthesi

7、zedmobilitymodelREMM．REMMhasatripplanningsub—modelRPB，whichhasbetterperformancethanexistedmobilitymodelSTRAWetc．·Proposedaneutralnetworkbasedmicro．mobilitymodelNeMo．NeMocanmakevehicleslearntodrivebyitself．It’SafirstexplorationontheareaofVANETbasedDriverlessdrivingassistancet

8、echnology．·ProposedatrustmanagementmechanismRATES．Intheresearchareaoftrustm