V2V通信中基于身份的条件隐私保护认证方案

在车联网中,只有确保交通信息在车辆之间安全的交互,才能保证乘客的安全和高效的交通管理.因此,安全和隐私问题是车联网中研究的热点.典型的攻击包括恶意的第三方修改和转发拦截消息等,当前最好的解决方案使得验证者能够验证所接收消息的来源,并在接收它们之前对消息的完整性进行检查.因为车辆的车载单元计算能力和存储容量都是有限的,这些方案没有充分解决在高流量密度区域中车辆通信时验证多条消息的效率问题.因此,该文提出了一种在V2V通信中基于身份的条件隐私保护认证方案.同时,文中方案支持批量签名验证,使得每辆车能够同时认证大量签名消息.通过性能评估,相比于类似的方案,文中方案在计算效率方面更高效.     

基于超声TOA的环境感知

针对超声波传感器测量过程中方位角存在不确定性的问题，提出了一种基于超声反射波到达时间（Time of Arrival，TOA）的目标距离及方位角的测量方法，并据此发展了基于超声探测的环境感知方法.基于混合高斯拟合对回波信号进行处理，消除了信号串扰问题，提高了目标距离和方位信息的测量精度.基于传感器波束角的特性，实现了不同距离下目标的同时测量.通过引入“不确定度”，构建信度分配函数，采用DSmT（Dezert-Smarandache Theory）方法进行数据融合，实现地图更新.搭建了实验装置与实验环境，并对相关方法进行了实验验证，实验结果表明，通过135次测量即可实现对环境基本轮廓的建图，建图误差在3 cm以内.