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龍圖騰網(wǎng)獲悉華東交通大學申請的專利一種車聯(lián)網(wǎng)動態(tài)信任評估方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120238872B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510725227.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W12/122；該發(fā)明授權(quán)一種車聯(lián)網(wǎng)動態(tài)信任評估方法是由趙軍輝;廖龍霞;張青苗;李兆娣;葛平政設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種車聯(lián)網(wǎng)動態(tài)信任評估方法在說明書摘要公布了：一種車聯(lián)網(wǎng)動態(tài)信任評估方法，包括：獲取車輛的傳感器數(shù)據(jù)、通信行為數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)，然后進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)同步、特征提取，得到基礎(chǔ)物理特征和時序動態(tài)特征，分別將速度、通信頻率、速度方差和通信突發(fā)性作為第一特征、第二特征、第三特征和第四特征；基于四個特征，路側(cè)單元利用權(quán)重組合方式計算車輛的信任值，采用強化學習網(wǎng)絡動態(tài)調(diào)整第一特征、第二特征、第三特征和第四特征的權(quán)重；路側(cè)單元基于惡意節(jié)點比例和誤報率動態(tài)調(diào)整分類閾值；若車輛的信任值低于分類閾值，則判定車輛為惡意車輛；若車輛的信任值不低于分類閾值，則判定車輛為非惡意車輛。本發(fā)明能夠更加全面、準確、高效的進行車輛信任評估。

本發(fā)明授權(quán)一種車聯(lián)網(wǎng)動態(tài)信任評估方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種車聯(lián)網(wǎng)動態(tài)信任評估方法，其特征在于，包括： 步驟S1，獲取車輛的速度、加速度、轉(zhuǎn)向角、通信行為數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)，通信行為數(shù)據(jù)包括車輛發(fā)送消息的時間間隔、發(fā)送消息的邏輯一致性、消息的來源和目標節(jié)點，對速度、加速度、轉(zhuǎn)向角、通信行為數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)同步、特征提取，以得到基礎(chǔ)物理特征和時序動態(tài)特征，所述基礎(chǔ)物理特征包括速度和通信頻率，所述時序動態(tài)特征包括速度方差和通信突發(fā)性，通信突發(fā)性用于檢測通信頻率的突然變化，分別將速度、通信頻率、速度方差和通信突發(fā)性作為第一特征、第二特征、第三特征和第四特征； 步驟S2，路側(cè)單元基于第一特征、第二特征、第三特征和第四特征，利用權(quán)重組合方式計算車輛的信任值，其中，采用強化學習網(wǎng)絡動態(tài)調(diào)整第一特征、第二特征、第三特征和第四特征的權(quán)重； 步驟S3，路側(cè)單元基于惡意節(jié)點比例和誤報率動態(tài)調(diào)整分類閾值； 步驟S4，若車輛的信任值低于分類閾值，則路側(cè)單元判定車輛為惡意車輛；若車輛的信任值不低于分類閾值，則路側(cè)單元判定車輛為非惡意車輛； 步驟S2中，利用權(quán)重組合方式計算車輛的信任值的過程中，滿足下式： ； 其中，表示車輛在時刻的信任值，表示車輛在時刻的第特征，表示時刻第特征的權(quán)重，為平滑程度控制值，，、、、分別為時刻第一特征、第二特征、第三特征、第四特征的權(quán)重。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華東交通大學，其通訊地址為：330013 江西省南昌市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)雙港東大街808號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。