自组车际网中的信息管理

1、车辆自组网中的信息管理摘要：车辆自组网（VANET）是一个基于车辆对车辆，车辆对基础设施和混合架构的高度移动的自组织网络。最近，自组织车际网由于在安全性、舒适性、商业、娱乐方面的广泛应用获得了来自工业和学术界的大量关注。信息管理需要科学和技术来进行通信、容差、存储、译码、多模式交互、收集、汇总、校验、传送等等。在自组织车际网中，信息可以分为安全的和不安全的。司机或汽车信息安全要求在应用时提供智能的交通服务，例如识别弯曲道路、交通拥堵、意外事故发生地、碰撞警告、环境条件、接近的车辆等。安全应用方面最主要的担忧是可靠性、安全性、信赖、实时传输和延时。这篇论文提出了最新的信息管理技术在车辆自组网中与

2、安全相关的应用的研究成果，这一成果包括信息收集、汇总、校验和传输，并且还对未来研究的发展提供了指导。关键字：车辆自组网、信息收集、信息聚合、信息校验、信息传播1、 介绍车辆自组网(VANET)是移动自组网的一种，是智能交通系统的一部分，一些独特的特点如：地理位置约束拓扑、随机移动性和车辆密度、不同通道容量等组成了车辆自组网，使它作为移动车辆自组网的一个独特的研究领域。这些特点也构成了一些挑战，关于介质访问、物理通信、译码、路径选择、拥堵控制、容错性、多模式交互、端对端数据传输、安全性、机密性、仿真和实现平台、安全信息管理等。本文专注于信息管理技术，由于VANETS基本发展到可以提供安全措施以及

3、给司机公众和乘客提供智能信息，这些信息变得非常重要。信息管理可以分为三个基本的VANETS交通通信的构架：车与车、车与设施和混合构架。最近又提出了第四个构架：车辆与乘客或行人的通信。这些构架由图1描述。每种架构解释如下：V2V通信是ITS中重要的组成部分。它确保车辆可以和其他车辆进行通信。车辆也许位于视线范围之外甚至在几辆装有多跳网络的车辆的可转发的无线电范围之外。V2V通信的情况如图1（a）所示。V2I通信是车辆与高速公路/路测设备间信息或数据的无线交换，初步计划取得广泛的安全性、移动性和环境收益。V2I的通信架构如图1（b）。V2I通信希望配备最低水平的设施来达到最大限度的安全应用。混合构

4、架结合了V2V和V2I通信的架构，如图1（c）.车辆与乘客通信（V2P）允许行进中的车辆与路边行人之间直接及时的交流。通过口袋无线设备，乘客们可以轻松地在路边节点加入VENTS，并且共享出行需求，例如通过无线电在VANETS中请求搭顺风车，或叫出租车。通过传送这些请求，一旦找到匹配的车辆，司机可以决定是否提供相应的服务，尤其是搭载乘客或货物。研究工作提出应对困难进行充分的调查，如车辆呼叫、建立一个出行历史模型来预测车辆去向，建立典型查询传输体制来匹配目标车辆。实际的出行调查和仿真表明，这项工作在临时拼车和叫出租车时是非常实用有效的。现在，我们简单的展示一下VANET概念和技术的发展。20世纪8

5、0年代早期，日本的JSK提出了内部车辆通信（IVC）。之后加利福尼亚先进交通技术的研究团队和欧洲一司机都演示了将两辆或更多车辆电力联结成为火车的技术。在欧洲，国际标准组织（ISO）成立了技术委员会来发展ITS的架构，包括VANET，这些标准由电力电子工程协会、欧洲电话通信标准协会、欧洲标准和社会自动化工程委员会制定。欧洲工程师Cartalkzow正在调查基于内部车辆通信的安全舒适性驾驶问题。一些主要汽车制造商已经投资给内部车辆网。奥迪、宝马、戴姆勒克莱斯勒、菲亚特、雷诺和大众联合成立了一个非营利组织叫C2CCC，该组织致力于通过内部车辆通信方法，在将来逐渐提高道路安全和效率的工程。IEEE也形

6、成了IEEE802.11p任务组和1609标准，它提供了车用环境无线存取技术。该simTDResearch项目通过研究和测试车辆对-X通信及其应用的目的是安全和智能化的移动性。车辆到-X通信是车辆之间以及车辆与基础设施之间的信息交换。InsimTD现实交通情景位于黑森州法兰克福市附近的一个大型试验基础设施基地。SCOREF项目通过民主化的通信技术基础设施/车辆和车辆/车辆来改善交通流量和道路安全。驾驶实施和C2X通信（DriveC2X）的评价（驾驶C2X通信的实现和评估）技术在欧洲开展合作系统的全面评估。功能的测试和评估是在几个欧洲测试点的合作系统进行，有关于交通流，车辆管理，当地的危险警报，

7、驾驶辅助，互联网接入和本地信息服务。2003年12月，美国联邦通信委员会（FCC）批准了75 MHz的频谱用于专用短程通信（DSRC）和由此产生的DSRC系统预计将在北美国的第成为一个大规模的车载网络。DSRC被设计用来提供架构在节点内的车辆网络相互之间以及与基础设施进行通信。在DSRC，随后专门为WAVE，（全球定位系统）GPS功能的车辆都配备了车载单元，可以互相通信，通过V2V通信传播信息。本文的其余部分安排如下。我们在第2节讨论车载自组网的信息管理。2、信息管理在本节中，我们将讨论信息管理特别是安全信息管理的概念和必要性。汽车安全已经从基本的安全带和照明发展到高科技的安全功能，可帮助驾驶

8、员完全避免事故的发生。保证任何人可以舒适而自由移动的安全可靠的运输，对车载自组网的中安全信息是必要的。安全最优先考虑的司机和乘客。一个安全的车辆显然是要保持里面的人的安全司机，乘客和行人的安全在许多国家对汽车产业的和政府是重大的挑战。重视汽车安全的主要原因是不断增加的交通事故。车载自组网的安全信息精确地随着时间和信息传递发生的地点的地理区域相关联。因此安全信息必须保持“闪闪发光”。车载自组网VANET安全应用服务分类的一些例子如表1所示。司机服务被视为车载自组网典型和最值得的直接影响道路安全的应用。客运服务可以通过使用道路援助和预警信息得到提高。信息服务类包含应用程序试图以通讯方式改善或简化驾

9、驶。车载自组网也旨在支持公共服务，例如警察或紧急恢复单位的工作。事实上，车载自组网的主要设计目标是提高驾驶的安全性，减少交通事故。安全信息管理的重要的组成部分有收集，汇总，信任和安全，校验和传输。如今，车辆都装备有一个或多个通信或能够收集信息的计算设备，收集例如车辆的位置和速度，交通密度，事故发生，道路状况等信息。从附近的车辆以及从遥远的车辆接收汇总信息是为了消除冗余和重复的数据。这有利于减少所需信息的量，并减少所需带宽。表一：VANETs安全应用服务的概述。从其他车辆接收到的信息必须是可靠的，经过身份验证和即时的。因此，信息需要不断地验证和确认，汇总和验证安全信息传播/散布车辆。图2描述了本

10、文要讨论的一个完整的信息安全管理机制的分类。据我们所知，我们已经列出并给出了已提到的采集，汇总，验证和传输机制的概述。该机制在接下来的章节中会简要解释。3、信息采集为了给司机提供有用的信息，访问车辆网络的数据已经成为一个主要的问题。车辆使用不同类型的传感装置来收集司机驾驶环境的信息（速度，加速度，温度，座椅情况等），以提供更安全，更高效，更舒适的驾乘感受。最新的车辆装有传感器，全球定位系统，导航设备，个人数字助理（PDA）等，这些能够收集来自环境的信息，以提供一种更安全，更有效的和舒适的驾驶体验。为了给司机和乘客提供资料，收集过程是一个重大问题。高效的信息收集机制应具有以下特点：（1）信息收集

11、过程中不得与网络干扰，例如，不应该要求司机和乘客启动/采集数据。（2）必须加以考虑车辆异构流动模式。（3）安全信息的路径在一个节点快速移动的高度动态网络中。（4）一般安全信息并非针对特定的目的地。（5）信息必须依赖于周围环境的准确和最新的信息。（6）在一定的距离和/或时间之外的信息无关紧要。（7）信息收集算法必须有容错性。（8）即使一些车流被断开，高效的信息收集算法也不能中断。在下面的章节中，我们讨论了一些需要解决的研究工作和开放的研究问题。3.1基于数据采集的车载设备/传感器与服务器通信的数据收集平台是为了收集车辆的GPS数据点流量监控。在交通数据采集平台上，每个车辆都配备有GPS模块和无线

12、通信接口，并将检测到的GPS数据发送给服务器。在这方面的一个具有挑战性的问题是，如果大量的车辆同时上传他们的GPS数据，无线网络并不能提供用于同步网络连接足够的网络资源。准确或安全的VANET应用要求高精度的车辆定位。射频识别（RFID）辅以准确定位系统，利用差分全球定位系统（DGPS）的概念，以提高GPS定位精度。在RFID辅助系统中，车辆得到两种类型的数据进行定位：从GPS接收器接收的GPS坐标，和通过RFID通信的物理位置。然后，计算GPS的误差，并将其分享给相邻车辆，以帮助他们纠正不准确的GPS坐标。红，彭提出了一个被称为基于模型的数据采集（）的框架，用来减少数据传输和车辆上报GPS数

13、据点的数量。MDC框架在服务器和车辆间协作执行。在车辆处，给出一系列的GPS数据点，模型函数会推导出原始的GPS数据点。每辆车上传能描述它活动的一些参数，而不是报告所有位置信息。车辆通常沿着一组直线路段前进。线性回归(LR)算法用于确定一组线函数来表示运动的车辆。通过观察时空局部性的流量数据，用内核回归（KR）算法来得到一组内核函数来模拟一系列的速度读数。由于交通数据的时空局部性特征，提出了一种网络聚集机制来确定一个组，并且每个组中，只有一辆车辆需要报告交通数据，从而进一步减少同时连接的数量。Rashidet提出了紧急车辆通道清理技术和得到实时的信息资源的方法。电子紧急刹车灯（EEBL）安全应

14、用会在紧急刹车时发送警告消息。该EEBL应用程序是一个合作的自适应巡航控制系统（CACC），它使用网络提供的信息来自动刹车的车，如果驾驶员没有做出反应的警告中集成。此外，一个信息聚合方案，提出分析复育的好处连同网络负载的随之增加。该EEBL应用程序是一个协同自适应巡航控制系统（CACC），如果驾驶员没有对警告做出反应，它将使用网络提供的信息来自动刹车。此外，一个信息聚合方案提出将一同分析再传输和网络负载随之增加的好处。该协议被比作没有再传输和再传播的协议。Mouftah等人讨论了.一个有效的无线传感器网络(WSN)体系结构在智能车辆系统收集信息中的要求.混合传感器和车载网络(HSVN)要求无线

15、传感器网络和VANETs提供道路安全合作。3.2 基于信息采集的路由协议Nzouonta等人为城市VANET提出了使用车辆交通信息路由协议(RBVT)。RBVT协议,即,被动协议(RBVT-R)和主动式协议(RBVT-P)创建了路径，这些路径由一系列交叉路口组成,他们有很高的概率和的车辆实时交通信息的网络连接 。地理运输业务被用来传输道路交叉路口间的数据包。这种机制降低了单个节点移动的路径的灵敏度。在冲突最大的密集网络中，转发机制使用分散式接收器为基础的中继段选择进行了优化。这是基于涉及到到非均匀无线电传播的多目标优化函数。RBVT-R和RBVT-P协议与有关MANETs的协议相比较，MANE

16、Ts协议如无线自组网按需平面距离矢量路由协议 (AODV), 优化的链路状态路由协议(OLSR),贪婪周边无状态路由(GPSR)和一个VANETs协议,即地理源路由(GSR)。从两方面分析这些协议的性能：障碍城市环境与无障碍城市环境：结果表明，该RBVT协议在数据传输和平均延迟方面效果更好。考虑到性能分析, 吞吐量是主要需求时RBVT-R是更好的选择,但如果VANET是延迟敏感的则RBVT-P效果更好。Manviet等人讨论分析了AODV，DSR，和VANET环境下群体智能路由协议的性能。Delot等提出了GeoVanet，即基于地理位置路由协议的分布式哈希表（DHT），以确保查询的发送者可以

17、得到一致的答案。在GeoVanet中，司机可以查询其他车辆共享的信息。查询信息在网络中迅速传播。利用VANET进行远程车辆计算后,将结果交付给发出查询的车辆。GeoVanet给司机提供了在车载自组网中收集和共享数据的解决方案。GeoVanet的实验评估表明，高达80的可用的查询结果可以传递给用户。奥利维拉等讨论在一个高速公路上形成VANET的场景时，对异或为基础的在快速移动条件下的路由协议进行性能分析。XORi,异或协议的改进版本修改协议的信息收集过程以适应特定的VANETs拓扑的动态特性。Shibata等人提出了一种自主和合作收集交通堵塞统计数据的方法来估计每辆车通过使用车辆间通信到达目的地

18、的时间。在高速公路上建议选择两车之间的路线最优中继段，以提高路由寿命。Johnson等人对将短延时内容使用高效率的多跳V2V与路边资讯站协作，分发（多路传输）到车辆密集的高速公路网络的问题进行了说明。3.3 基于采集的信息提取提取机制允许用户给一组车发送查询问题，以便找到所需的信息。Kakkasageri和Manvi认为：安全信息收集的基础是提取策略。为了从VANET中其他车辆提取必要的安全信息提出了多智能体系统模型。提取策略的重大挑战是给车辆迅速移动的VANET环境下需要信息的车辆传递信息。马丁内斯等提出在驾驶员警告系统中一辆受损的车辆发送警告消息，其余车辆进行消息扩散。通过扩散受损车辆发送

19、的警告消息，来告知在以802.11p协议为基础的车辆自组网中的其余车辆。其主要目的是发送具有高可靠性和低时延性的车辆安全信息。这篇文章进行了灵敏度研究，以评估现有车辆广告系统变化的影响。3.4 其他采集机制在车载自组网，通常车辆使用无线接入点短连接到互联网。大部分的连接时间需要通过动态主机设置协议（DHCP）获取网络协议（IP）地址。IP传送协议，可用于降低获取IP地址（Arnold等，2008）的开销。在IP协议传递时，随着IP获取时间和开销的减少，车辆的可用连接时间不断增加。 集中收集协议（CGP）是一种基于分层和地理数据采集的跨层协议。CGP从VANET的所有节点收集数据，以提供以下不同

20、种类的智能交通系统（ITS）服务：（1）收集所有节点的位置和速度信息的实时交通信息服务。（2）客户追踪地理定位服务（EET管理）。（3）检测停车场空位服务。（4）特殊情况预警，如，多辆车突然减速。（5）实时燃料消耗和污染指标显示。（6）监控服务，监控路面并记录周围车辆的车牌号。卡利斯坎等人提出基于车辆之间交换信息的模型来预测停车场占用率。（2007年）。雷斯塔等人研究讨论在车载自组网多跳紧急消息的传播动力学。（2007年）。阿德勒和Strassberger（2006）进行了应用需求和在车载自组网近距危险警告的综合分析。表2列出了上述所讨论的信息收集机制基于以下标准的功能总结：目标，特征，及假设

21、。在质量，优先级，成功率，时延，移动性和响应时间方面的汇总协议的性能比较列于表3中。3.5 开放的研究问题信息收集仍是车载自组网研究人员重要的研究领域，因为在车载自组网传输的大量消息是安全信息。最新的信息采集算法需要解决以下具体问题：基于收集的车载设备/传感器:VANET可以安装了汽车装备车载设备和传感器。与传统无线网络不同,VANETs不受诸如内存,处理,存储,和能源的局限性。但网络密度等因素变化,生成的数据量和移动的车辆使其不可行直接采用传统的无线网络解决方案。在这方面,一些具体问题,仍然需要更好的解决方案如下：l 不同的车辆的车载设备/传感器信息从可以组合为了消除冗余,减少传输的数量,提

22、高车载设备/传感器信息的质量。l 车载设备/传感器应该有低信道利用率的协议以保证车辆系统访问安全信息。车载设备/传感器必须保证准确检测信息型，车辆定位，危险路况等，并在当网络密度低时，保持可靠的通信连接。l 传感器部署在路边单元应该及时缓冲并向过往的车辆交付信息。l 车辆需要智能车载设备和传感器提供某些支持数字化的属性，如信息的类型，车辆位置等。这将减少车载设备和传感器的处理时间。基于信息收集的路由协议：有一些路由协议用于车辆之间的通信和安全信息收集。VANETs给与采集结合的路由带来了独有的挑战，因为它的固有特性如:移动性，短的连接时间等。研究团体已经确定VANETs许多路由策略,但需要为V

23、ANETs开发基于收集的路由协议。一些具体的开放研究问题如下：l 路由协议的信息收集整合需要准确的地理信息。因此，收集的信息应该是准确的。l 和所有的路由机制问题一样，路由协议应该收集那些接近目的地，以便转发数据包，并进行有效通信的车辆的地理信息。l 路由协议结合信息收集任务有一些问题，在城市中评估时，因为在城市环境中存在的障碍可能中断通信。因此信息收集机制和路由不应该受到这种类型障碍的影响。l 安全信息消息的优先级是基于采集路由的一个主要问题。源汽车应该沿最短路径转发安全信息到所有目的地。由于车辆的动态移动性，从源车辆到目的车辆的距离将不再与传统的最短路径路由获得的距离相同。l 选择有效的货

24、运车辆也是一个在VANETs安全信息收集中主要的问题。虽然涉及的所有相邻车辆成本计算到目标车辆似乎最有效的方法,但开销是客观的。在密集VANETs,这开销会由于重复传输可能更高。基于提取的采集：提取基于信息采集模型允许用户发送请求到一组车辆得到所需的信息。在这样的查询方案中,需要解决的一些挑战如下：l 提取模型依靠请求- 响应策略。对于这样的策略，主要的挑战在于对节点快速移动的VANET中的收件人路由不同的结果。提取模型应确保查询的发送者瞬间即在有界的时间内得到一个一致的答案。l 需要建立智能搜索机制或查询语言来查询大量的车辆之间感兴趣的信息。l 所需的所有车辆在VANET需要智能,也就是说,

25、车辆应该能够理解指令，制定路线和处理查询信息。l 在低密度和高密度网络中提取安全信息是一项艰巨的任务。高效的基于信息收集协议的提取需要考虑车辆、道路情况、车辆的流动性等因素，这些因素对扩展性有较大影响。l 收到查询消息后，车辆必须能够验证由车辆发送的查询消息。随着验证，基于模型的提取极其需要像身份验证，数据完整性，匿名性和可用性的安全和隐私保护机制。l 车载自组网中无线带宽的可用性是有限的。通常根据提取机制收集过程中的安全信息，需要高带宽。考虑VANET特定的约束，提取收集机制，像向前/向后碰撞警告，变道辅助等应用为基础的安全信息，必须知道信道利用率。因为，这类应用需要频繁的汇总，因为他们有约

26、束时间。4信息聚合车辆必须传递在其覆盖区域内由邻居发送到其他邻居的信息。如果发送的数据包包含类似的信息，这增加了车辆需传送数据包的数量。因此，应用信息聚合技术来减少这种冗余。信息聚合是一种有趣的方法, 通过结合多个相同的事件的相关信息到一个聚合信息从而大幅降低了传输的数据包数量。聚合允许车辆进行合并，更新或删除一些信息，因为它们可能重复，相似或过期。例如，如果两车非常接近对方并以相对速度移动，关于两车的记录可以用小误差的单个记录替代。Dietzelet等人讨论了通用的建模方法和识别聚合的要求和概念。聚合机制的缺点是通过车载传感器减少信息失真。基本上，聚合技术是优化带宽/存储使用的一种方式。信息

27、聚合是用信息的准确性折衷的方法整合不同车辆发送的不同信息。因为车辆的高机动性和高数量,聚合机制呈现为一项艰巨的任务。部分信息的聚集机制特定的性质如下所述。（1）聚集过程相对于所述计算和通信成本，成本应降低。（2）信息不能因聚合而发生丢失。（3）汇总信息应减少冗余或重复的信息的概率。（4）聚合过程中应根据车辆的位置和发出信息的时间，整合信息。（5）聚合应是渐进性的。 （6）聚合信息应该是可以互换的。在下面的章节中，我们讨论一些仍需要加以解决的聚集和开放性的研究问题。4.1集中聚合在集中聚合中，单个节点集中汇总数据。这将自动导致中心节点附近过多的通信开销。一些集中聚合的方法如下。Liu和Chiga

28、n为安全的VANET提出事件驱动的无定型信息聚合（SLMA）。SLMA通过减少有限延迟的通信开销来提高信息的准确性。SLMA使用多级水平并行融合模型提供高可靠性并消除因结构聚合和维护产生的数据包交换。采用贝叶斯融合算法能够有效地实现道路上精确事件检测。Defude等提出基于车载自组网中数据聚合与移动P2P架构共享交通事件。基本上VES PA是用来处理和传输任何类型的事件如意外，紧急制动，可用停车位等。VESPA基于聚合方案的重点是如何利用车辆间的数据交换，产生可用信息，由司机之后使用。在文章中给出的解决方案是将过期的数据聚合起来。此方法可在没有邻近的车辆传达相关数据时提供给车辆。Dietzel

29、等提出了侧重于灵活的决策指标的结构自由聚合方案。 （2009年）。模糊逻辑规则以定性指标为基础来决定聚合方案，如因聚合引起的品质损失。没有必要定义固定的路段，一层或一组节点的聚合结构。因此，方案的结构是自由的。但聚合方案需要分配更宽的带宽为了高状态熵的延伸。4.2完全分布式聚合完全分布式的聚合机制中每个节点在本地聚合数据。完全分布式的聚合是非常强大的，但随着节点越来越多会导致通信成本成倍增长。希等人（2009）提出了对数回归分析对原始数据的在线分析处理（OLAP）。本文讨论无需访问原始数据的OLAP查询的对数回归模型中的数据重组和压缩。OLAP基于压缩方案，保留必要信息压缩每个基本单元为小压缩

30、的数据块，来支持逻辑回归模型的聚合。基于聚合方案的OLAP支持流数据的实时对数回归分析。Yu等人提出了一个被称为追赶的自适应转发延时控制方案。追赶计划，动态地改变附近的报告转发速度，更好的收集和聚合信息。赶超计划基于一个分布式学习算法。基于算法学习，每辆车从实地观测信息中提取和选择延时。赶超计划的仿真结果表明，在实现延迟和通信开销之间的良好折衷下，冗余报告的数量可以减少。4.3分组/分簇的聚合分组/分簇的聚合是不同组数据的多个节点的聚合。分组/分簇的聚合是车载自组网中最杰出最合适的策略，因为它通过并行聚集数据，减少了数据通信的费用。在VANET中车辆的分组/分簇的是一种设计机制,因为它提高了系

31、统性能,并减小VANET拓扑动态性。Rawshdeh and Mahmud提出在相似移动性模式下车辆分组的多标准簇头选择技术。这项技术可以使用车辆动态确定其适用性集群。这种方法需要速度、位置和方向,为了准确地识别节点显示相似的流动模式和一个集群中的群体。车辆分簇包括以下几个阶段：（1）分割成最少的网络集群。（2）车辆分组的基础是相似的移动性。（3）使用多指标选择技术，以确定他们是否适合成为簇头。Kakkasageri Manvi和Kakkasageri Manvi为VANET中安全信息聚合提出了多主体驱动的动态分簇方案，该方案需考虑车辆的速度、方向, 和其他车辆的连接程度和流动模式。簇内成员根

32、据动态簇类车辆的相对速度和方向而确定。选择簇头基于连接度，平均车速和离开道路交叉口时间派生的稳定度。簇头基于移动模式预测未来簇内成员关联。簇头公布簇内成员的移动模式。具有相似的流动性模式的成员可以在通过路口后与簇头重新连接。谢里夫等人2009年讨论了基于集群的自组织协议（CSP）和集群聚集协议（CGP）（主动和被动的协议）。 CSP和CGP跨层并按照地理分组将道路永久性智能分成相邻的节段。积极的解决方法，CSP，可用于安全性问题，或提供服务保障。反馈方法，CGP，主要是用来执行数据收集和聚合。车载自组网基于聚类汇总数据的压缩在形成的车辆进入集群。簇的大小估计帧的大小在车辆知道之前提前分配汇总数

33、据和距离给车辆。这项工作的主要贡献是优化簇的大小，以平衡局部视图的长度和预期帧的大小。但无法考虑车辆在相反的方向上行进的情况。易卜拉欣和Weigle提出了扩展CASCADE，即，公路交通信息车载自组网准确的聚合方案。CASCADE使得无线信道有效利用，同时提供各车辆需要的高精确度数据，在车辆的到达之前展示一个区域，并且能够组合其他车辆簇的数据，以进一步扩大其覆盖区域。基于区域的位置服务管理协议（RLSMP）利用聚集和地域集群，以尽量减少位置更新和车辆位置查询消息的数量。RLSMP提高了网络的可扩展性，但导致了的数据包碰撞，重传和延时增加的问题。Kakkasageri和Manvit提出使用车辆的

34、可信度来衡量车载自组网的安全信息聚合（2011A，B）。该方案使用在逻辑上聚合的车辆使用一组静态或动态的参数。车辆聚合的可信度做法如下：（1）可信度的计算基于收集的安全信息。（2）用回归算法计算聚合可信度。（3）修订可信度改善聚合的质量。（4）根据修订参数确定最终结果。Raya等人为车载自组网的安全应用提出了信息聚集和分组通信。在这种方法中，消息被安全地分发给选定的环境类似的车辆。使用安全的信息聚合，信息的可靠性也增加了。对于给定事件，分组安全信息给接收者提供更多证据。分组通信的安全聚合机制虽然没有提供完整的解决方案，但集中解决了安全性方面的问题。4.4基于分层的聚合Lochert等提出了对于

35、使用全球知名的地图数据细分免费的停车位分层数据聚合方案。 （2007年） 。使用Flajolet - Martin在论文中的设想的主要优点是实现了用概率计算，但对重复的免费停车位总数不敏感。因此聚集可以任意组合和重新组合停车位而不计为多次。Lochert等研究了有限的带宽和基于VANET交通相关信息的最小初始挑战。为了最大限度地减少所需的总带宽，提出了一个通过多层近似道路网络的层次结构的特定聚合方案。在早期部署阶段用遗传算法来确定路侧单元最佳位置，以应对高度分区的VANET。Tan等人讨论了，以移动平均线（MA），指数平滑法（ES），自回归均线（ ARIMA）模型和神经网络（ NN ）模型为基

36、础的交通流预测的聚集机制。MA，ES和ARIMA模型预测L三个相关时间序列。不同模型的预测结果作为聚合的基础阶段。4.5其他聚合机制Picconi等人提出聚合有两种方法，句法聚合和语义聚合。语法聚和减少信息标题的开销，语义聚合是减少信息的具体内容并通过减少内容减少所占带宽。文章中提供了检测到攻击者故意传播错误记录的解决方案，但文章仅考虑了如速度，位置等车辆信息，而不能用于诸如事故信息的事件。Dietzel 等人讨论了适合于VANETs中应用的语义数据聚合的安全机制。米勒（2008）讨论了超车检测（SVD）算法，聚合所有区域内的车辆的速度和位置数据，以确保网络上的准确表示。 休门等人讨论了在车载

37、自组网中聚集协议理论上的可扩展性。在这些文献中作者表明，数据速率按降低与信息源距离的平方降低。网内聚合是一种有效的对网络隐私敏感信息的聚合方案，这些信息只附近的车辆能获得,而距离远的车辆无法获得。Dietzel基于度量框架,讨论了网络聚合中增强隐私性的方法。阿德勒等人提出在VANETs中对消息扩散使用自组织和消息效益测定技术 (2006)。整个网络中用了根据消息内容来选择最相关的信息的效用评估概念。在本文中作者表明,相关性较高的消息被发送的几率更高。Kim等人（2010年），作者展示了由于车辆行为不端导致的少数恶意邮件的过滤过程。消息过滤模式充分利用多种信息来源的补充，构建多源检测模型，使得驾

38、驶员收到经确认后发出的警报。过滤模型基于阈值曲线和确定事件曲线。阈值曲线意味着一个事件的重要性，根据相对司机的位置来判断。确定事件曲线表示接收信息的置信水平。当事件超过阈值时触发警报。Viejo的等发表了产生车辆的通知系统。这个系统能安全防范外部和内部攻击者发送虚假消息的行为。使用基于多特征的认可机制阻碍内部攻击。该系统还确保了志愿的车辆产生赞同信息时不会损害自己的隐私。Zhu等人提出了聚合紧急消息验证（AEMA）计划，以验证是否为紧急事件。（2008年）。AEMA利用句法聚集和加密聚合技术来降低传输成本，并采用高效的紧急消息验证批处理验证技术。埃奇勒等人讨论了如果几个消息显示相同的事件下预警

39、数据的汇总。（2006年）。这项工作利用撤销的消息，即，当车辆进入没有检测到危险区域，但是根据所存储的聚合信息知道这有危险。沙等研究了角色分化的合作性欺骗的数据检测机制，即，RD4，及时发现并在车载自组网滤波器中滤掉虚假数据。（2010年）。在RD4机制中，传感器安装后它承担了几个传感器的作用。RD4只侧重于不涉及安全特性的数据质量。莫利纳 - 吉尔等人提出了聚合任何类型的信息如道路事故的聚合计划，这些信息涉及到驾乘更舒适等方面。（2010年）。计划考虑到了汇聚节点不同方面的功能，如发现障碍物的车辆在道路上自动生成一个警告消息。这篇文章通过组合由不同车辆产生关于同一问题的提醒的聚合信息提供了安

40、全保障功能。 表4中提供目前在VANET的聚合方法总结。评价聚合协议的性能指标概括于表5中。4.6 开放性研究问题信息聚合机制大大降低了传输成本。近日，车载自组网信息聚合吸引了大量的研究关注。但像考虑实际中VANET的情况下，有效聚合车辆的选择，可扩展性，路况，延迟和冗余的权衡，这些问题仍未解决。具体研究考虑因素如下。集中聚合：因为下列车载自组网具体特性，设计有效的聚集算法相当困难：与邻居车辆的连接，地理位置，车辆聚集能力和可靠性等。车辆聚合问题及解决总结在下表：l 中央聚合的智能聚集算法必须权衡减少冗余和增加延迟。l 安全信息是延迟敏感的。为了汇总两个安全信息，它们必须在同一时间传送到中央聚

41、合车辆。l 选择聚合车辆提供最大的“聚集效益”，进行有效的安全信息汇总也是一个迫切的问题。l 对于车载自组网，道路情况既有城市道路又有高速公路。高速公路有很大的部分通常形成多车道公路。车辆在高速公路场景中的移动性更重要的是这个城市场景。专为城市场景中的聚集算法可能不是因为网络的续航时间适合于高速公路的情况。因此，高效，快速的决策集中聚集算法是必要的公路场景基于车载自组网。完全分布式的聚合：在车载自组网，信息通常是“定期”事件驱动消息是一个不安全的情况，而不是某一时间安全的生活的认识。对于稀疏VANET场景分布式聚合，安全信息将反复播放，以提高可靠性和连通性。这会导致频繁地发布的数据的聚集。完全

42、分布式聚集算法是车载自组网能够提高网络的可扩展性，避免重复的极为需要的算法。分组/分簇的聚集：大多数最近提出的车载自组网集群机制摘录自移动自组网络（MANET）。但是，这些机制只考虑位置或方向，不考虑车辆之间的速度差。因而有必要重新研究为车载自组网的聚类机制通过考虑速度，位置和车辆的方向。基于分层聚合：基于分层聚合通常所有车辆参与聚集过程。车辆可能智能或非智能。智能车辆具有相对较强的计算资源，典型地访问到汽车的车载传感器，并且执行一些交通安全和驾驶舒适性的应用程序。与此相反，非智能车辆是用有限的计算能力，具有成本效益的设备。许多研究工作的安全信息聚合假设所有的车辆在VANET系统是智能车辆。考

43、虑到在VANET系统中的所有车辆智能汽车太理想化了。非智能车辆与智能车辆兼容性是在车载自组网聚集过程的一项重要任务。在非智能车辆的应用和通信领域，聚集逻辑执行不可用。因此，必需考虑一个有效的与非智能车辆聚合的方案。这种算法智能车辆必须提供应用，即能够识别邻近的聚合器的车辆并接收转发给它的高速缓存的数据。5. 信息校验信息校验是确保信息的规定要求有足够的正确和完整的过程。车辆之间提供可靠的信息交流是车载自组网应用中取得成功的关键。也对用户隐私的保护是一个非常重要的问题。因此，信息的收集，聚合和传输过程之前校验是至关重要的。信息验证过程的特点如下。（1）信息确认必须由合法/认证的车辆来完成。（2）

44、验证车辆识别过程应该很简单。（3）验证后，信息应保持其私密性。（4）有效的验证过程中必须确定有缺陷或恶意信息的来源。（5）验证过程中产生的计算开销必须是最低。（6）对于密集车载自组网方案，验证过程应快速且高效。5.1身份验证校验萧等人提出了两个高效的广播认证方案用于车载自组网，快速认证（FastAuth）和选择性身份验证（SelAuth）。（2011A，B）。FastAuth定期固定单跳信标消息。SelAuth保证了多跳应用中，一个错误的签名可能会迅速传播，影响大量车辆。SelAuth快速隔离提供的恶意发件人。车载自组网中关键验证的威胁是虚假数据注入，也就是说，攻击者散布虚假信息，扰乱其他司机

45、的行为。车载网络中的信息驱动的业务有效的攻击虚假数据注入。曹等人讨论证明相关的 - （POR），证明该事件报表产生器是真正的有关其曾报道的事件。（2008）。该POR是通过收集来自证人的车辆以合作的方式达成共识来实现的。不能提供该POR攻击事件报告的将被忽视，使得网络免受伪造数据干扰。Calandriello等提出基于化名认证机制。（2007年）。该机制能降低安全开销，即使在恶劣的网络设置下仍能保留稳健性运输的安全，。拉赫曼和Hengartner提出AutoCore，在车载自组网自动崩溃报告应用程序提供身份验证的数字视频和遥测数据。通过的车辆无论是参与或在坠机现场，都可用于通过调查来重建导致了

46、坠机事件的数据。张某等人提出了叫做RAISE的 RSU辅助消息认证方案。（2008年a，b）所示。受限制股份单位负责核实车辆发送的消息的真实性，并通知后面的车辆。RAISE采用为维护用户隐私，其中消息不能与一个共同的车辆相关联的kanonymity属性。在没有受限制股份单位的情况下，车辆会根据自己的计算能力合作以概率验证这些消息。5.2基于阈值的校验大多数的车载自组网应用程序依赖于节点到节点的通信。这有可能侵入恶意数据流量。与此同时，轻松获得通过车载自组网所提供的信息是数据验证的严峻的安全目标。提出了Golle等检查VANET数据的有效性的评估方案（2004）。在这种方法中对可能的解释为其可能

47、存在恶意数据的节点进行搜索。符合节点的模型VANET的得分和节点接收数据,由最高得分解释。为了确定事件的有效性，或防止紧急警报的滥用，确定车辆的报告事件的数量是否大于阈值或为车载自组网的重要机制。因为许多应用程序依靠设定的阈值达成车辆之间的协议。萧等人提出了用于车载自组网的高效，安全的基于阈值的事件验证协议。（2011A，B）。Chen等人提出了AThreshold匿名公告（TAA）服务，使用直接匿名认证和一次性匿名身份验证，以同时实现的可靠性和看似矛盾的目标隐私和可审计性。5.3其他验证机制Park等人提供了在车载网络中切实可行的供可靠的车辆信誉度方法。（2011年）。根据每天在车载自组网预

48、定义的常量轨迹的现象，路侧基础设施依赖于同一组驶经车辆反复日常观察。有了这个长期的信誉，成绩都很显著。达扎等人提出了一种用于车辆产生的通知的系统。 （2009年）。该系统能安全防范外部和内部攻击者试图发送虚假消息。内部攻击使用的是门限特征受阻机制。在车载自组网的关键优化技术是缓存车辆在本地存储经常访问的数据项。因为车辆没有存储空间的限制，它是数据项的高速缓存的一个较少问题。Lim等人给出缓存失效算法，需要底层的位置管理策略的优势，减少广播业务的数量和对应的查询延迟。杰马等完成VANET中使用地理路由的验证和网络移动性（NEMO）评价。地理为基础的路由协议（GeoNetworking）和IPv6

49、 NEMO的结合成一个单一的通信架构（IPv6的GeoNetworking）是关键的车载自组网络（VANET）。NEMO管理互联网接入以及车辆和互联网之间通信的连续性。基于地理位置的数据转发需要的车辆与基础设施之间的信息的有效传播。一些在车载自组网的数据验证计划的总结在表6中。验证协议的性能指标列于表7。5.4开放性研究问题车载自组网的具体要求，使安全信息验证问题难以解决，这使得验证领域成为一个有意义的研究课题。安全信息验证是开放的，活跃的研究领域。更多的实践性、开放性研究问题如下：基于身份验证的验证：在认证机制中，数字签名或证书通常被添加到安全信息中。添加数字签名或证书，保证每个安全信息的计

50、算开销最小。由于车辆要验证数字签名或证书要一个快速与实时性保证。为了达到这一目的，必须采用先进的加密算法。基于阈值的验证：大多数基于阈值的验证方案的车载自组网是通过无线网络。这样的协议是低效的，因为它们被设计为低移动性的设备。但VANET要求快速，准确的验证算法的安全信息，考虑到车辆的速度，位置等的验证安全信息主要问题是在采用机理。在基于阈值的验证过程通常认为车辆接收到的信息的一个子集。这可能会导致从该行为不端的车辆的引进恶意数据。查明和消除这种类型汽车产生的恶意数据是具有挑战性的问题。6. 信息传播信息传播可以定义为传播关于它自身和关于其他车辆的信息。每次车辆接收由另一车辆播出的信息，它相应

51、地更新其存储的信息并按照转发信息到下一个广播周期，届时其广播的最新信息。车载自组网的应用程序需要某些数据在一个地理区域内的所有条件下都能传播。这样做的原因是，减小该信息与到该位置的距离的相关性。Chen等人讨论了在车载自组网的安全信息传播方法。（2008年）。许多传播协议的车载自组网是基于以下技术：基于洪水，广播，邻居知识交流和聚类的方法。最近，提出了移动系统的一些传播和广播协议。数据传播技术，车辆必须能够互相通信，成功地确保安全和交通管理应用程序的功能。在异构的通信环境中多种无线接入技术可供选择，其中信息是关键成员之间传播方式的一个重大问题，最终影响驾驶安全。数据传播的目的是传输信息给目标收

52、件人，同时满足了一些设计要求。收敛时间和数据的寿命，以及横跨车辆系统数据运输的可靠性是重要的考虑因素。车载自组网的信息交换发生在车辆（车辆间通信）之间，用一个自组织的方式，并与路边基站的使用所谓的DSRC链路连接（齐默尔曼等人，2005）。Kakkasageri等人讨论了不同类型的信息传播方法在。 （2012年）。在VANET稳健和高效的传播策略设计是因为以下特征的具有挑战性的任务：（1）必须保证信息的活力。（2）信息的机制必须为密集和稀疏的车载自组网高效工作。（3）信息的传播战略应是鲁棒针对在车辆的发射信号功率电平的变化。（4）信息传播过程中一定要智能识别目标的传播区域，即车辆向同一方向运动

53、，向相反的方向，还是两个方向同时有车辆。 6.1基于转发的传播莫雷诺等人任为车载自组网的通信设备的主要职责是数据转发。（2006年）。转发（PCF）和以信息为中心的转发（ICF），目的是在车载自组网环境中传播信息。信息转发职责驻留在应用层协议，并利用信息的修改，汇聚和无效的应用程序的能力。分组为中心的转发功能是在网络协议层中实现快速传播高优先级（生命安全的）信息。不能处理用于提高网络的连通性低成本节点的安全相关信息。Greene等人提出在车辆自组网络驱动程序的信息传播的实用程序，这种方法使用特定于应用程序的实用程序的描述,这是减少到更简单和更紧凑的微型程序近似。这些微型程序与数据传播指导关键决

54、策例如，将数据，进入基础设施网络和存储数据后转发。Sommer等人提出分布式方案即，自适应交通信号灯（ATB）。（2011年）。ATB采用自适应信标，依据信息效用度量和信道质量。ATB使消息比泛滥为基础的方法传播更广泛（在普及率方面）。6.2基于广播的传播库贝克等人讨论在VANET满足用于安全应用的时延要求广播协议的可靠性机制。 （2010年a，b）伪确认（包）是用来将其从邻居处听到连续的重播用于多跳广播传输。作为广播报文在网络的每一跳都有转播动态时隙。等到动态时隙时间到期接收广播，然后重播从而确认自己和前一跳之间的联系。如果前一个跳没有转播，它重复转播。动态时隙在各个节点在本地创建，并且不需

55、要全局时钟。斯拉维克和马哈古卜（2010）讨论了随机广播作为车载自组网的解决方案。指示节点根据重传的概率重播消息随机播放。在这个方案证实了的连续渗滤和随机播放的数学科学之间的联系。具体来说,连续介质渗流的临界渗流阈值转换成无线广播上下文。韦格纳等人提出AutoNomos，分散交通信息系统，它适合于数据发布协议的评估。 （2007年）。优化和自适应自动施放方案用于各种动态拓扑。杨等人讨论了搭载合作重复的方法在车载自组网可靠的广播安全信息应用。重复接收原始传输邻居在原始传输的区域丢失的信息。重复是用新生成的消息搭载使得没有额外消息被带入到网络中。佐丹奴等人讨论城市车载自组网的传播模型即，CORNE

56、R。（2010年）。,只需要道路拓扑信息提供一个良好的计算复杂度之间的权衡和逼真的模拟，CORNER就能实现一个重量轻的传播模型。CORNER提供的路径损耗的城市场景中两个节点的相对位置的函数。为每对新车模型考虑三种可能的情况：视距（LOS），非视距，沿路径一角（NLOS1）和非视距沿路径有两个角（NLOS2）。 通过广播交换车辆中的状态信息提高了车辆的主动安全性（Yang等，2008）。文章提出了一种信道自适应广播方法。它通过使用支持标准的序列号机制完全依赖于可在每辆车信道状态发现的信息。6.3基于推送传播Brickley等人讨论了在异构车载无线环境中传播数据通信架构。 （2007年）。基于

57、策略的解决方案，提供给传播数据及其应用。基于策略的解决方案考虑了应用需求和无线运营商的质量。这决定了信息可以以最有效和高效的方式传播到相关的收件人。在这项工作中，基于推送的ITS应用被认为是传播政策的分析。需要更高层次的合作应用程序可能无法从这种传播方式得到好处。这项工作是“合作车辆基础设施系统”项目（CVIS）（，）的一部分。该CVIS项目是基于ITS混合架构的方法。在CVIS，该架构使用长至中等范围（CALM）通信标准连续空中接口（www.calm.hu）来实现。CALM旨在提供支持的新兴ITS应用的用户透明，持续的沟通。它结合互补的媒体，允许车辆使用

58、车载和基础设施通信技术本地可用的最佳组合。Kakkasageri等人，Kakkasageri和Manvi（2011A中的B）和Kakkasageri等建议一种基于模型的代理，包括重磅静态认知（BDI）和轻量移动代理的集成安全信息收集和传播。 （2011年）。认知代理模型执行推（收集/存储和传播）和拉（收集/存储）基于信息的相关性，批判性和重要性收集信息。6.4基于路由协议传播Ducourthial等提出了高度动态的网络如车载自组网的依托基础条件的通讯的路由机制。 （2007年）。一定条件下，发送信息而不是地址（或位置）用于传送或接收。Santaet人通过一个实验平台评估描述车载自组网的多跳路由

59、。 （2009年）。加富尔等人完成了路由协议的审查简介的文字和视频数据。（2010年）。基于质量的视频数据流在VANET路由协议比较研究了这项工作。Park等人被描述了采用网络编码多媒体类型（例如，视频，音频）安全信息传播。Giudici为车载自组网的数据传播提出了基于位置的路由算法，即能利用从地理信息系统和有关车辆的沿着街道空间分布来实现这两个街道的拓扑信息，从而更好地执行路由决策，。Schnaufer等提出了协议元素自组织通信协议（SLOPE）在应用和通信领域留下了与网络分层和单独共同的协议的做法和协议。李等人专门设计了城市监控MobEyes,伺机利用节点移动性扩散接收到邻居车辆之间的数据总结和