嚴(yán)嘉正，馬占海，薛曉慧

（1.國網(wǎng)青海省電力公司信息通信公司，青海西寧 810008；2.國網(wǎng)青海省電力公司，青海西寧 810008）

車聯(lián)網(wǎng)通常通過無線的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，但是由于汽車的運(yùn)行速度較快，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸出現(xiàn)了延時問題。因此，數(shù)據(jù)實時傳輸成為車聯(lián)網(wǎng)的一個核心問題，而一個有效的路由協(xié)議就顯得尤為重要。目前，國內(nèi)外學(xué)者對車聯(lián)網(wǎng)的路由算法進(jìn)行了深入的研究。目前提出的基于5G 蜂窩網(wǎng)輔助的數(shù)據(jù)傳輸方法，利用5G 蜂窩網(wǎng)輔助技術(shù)，對車聯(lián)網(wǎng)中的信息進(jìn)行了分類。為了減少通信鏈路中斷率，使用傳輸時延不靈敏的總線輔助路由算法，傳輸車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)[1]；還有學(xué)者提出的基于線程池技術(shù)的數(shù)據(jù)傳輸方法，根據(jù)基于空間數(shù)據(jù)傳輸?shù)南到y(tǒng)工作流程，采用線性化的方法將其分為四個部分，并分別計算了線程池的數(shù)目、建立了相應(yīng)的同步傳輸過程的邏輯順序，通過使用空間數(shù)據(jù)加密的同步算法來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，加快數(shù)據(jù)同步傳輸[2]。然而，在車聯(lián)網(wǎng)中，當(dāng)采用磁盤作為數(shù)據(jù)同步設(shè)備時，會出現(xiàn)數(shù)據(jù)同步傳輸時間長的問題[3]。針對這一問題，提出了基于目錄哈希樹的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)同步傳輸方法仿真研究。

1 車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺自助分析監(jiān)測

車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺自助分析監(jiān)測，包括以下步驟：

步驟1：抽取車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺所提供的地圖信息，主要包括社會和環(huán)境信息[4-5]；

步驟2：對比車聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的時間特性與群體特性；

步驟3：設(shè)定條件，可自動搜尋滿足要求的資料；

步驟4：根據(jù)分析的地區(qū)和數(shù)據(jù)特征，自動生成推薦報告。

為了決定同步發(fā)送的時間，必須進(jìn)一步分析推薦報告的邏輯處理時間，處理邏輯時序圖如圖1所示。

圖1 處理邏輯時序圖

在數(shù)據(jù)同步時隊列中會出現(xiàn)工作混亂的問題，從而造成了程序上的錯誤，這是由于主線程和工作線程在選擇隊列任務(wù)時會產(chǎn)生混亂。所以，利用關(guān)鍵區(qū)域技術(shù)，可以同時讀取和寫入兩個線程的操作[6-7]。主線程必須時刻了解已知的任務(wù)進(jìn)展情況，但若直接監(jiān)控主線程，則一般會鎖定主線程[8]。同時采用查詢線程的方式，對其進(jìn)行監(jiān)測，并向主機(jī)反饋監(jiān)測結(jié)果，以此保證同步傳輸效率。

2 數(shù)據(jù)同步傳輸仿真

2.1 構(gòu)建目錄哈希樹

以上述監(jiān)測的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺自助分析結(jié)果為基礎(chǔ)，構(gòu)建數(shù)據(jù)同步傳輸?shù)哪夸浌?。因為子?jié)點的哈希值需要利用父節(jié)點哈希值決定，所以結(jié)合深度遍歷算法，依次遍歷目錄樹，以此計算子節(jié)點的哈希值[9]。然后統(tǒng)計全部計算結(jié)果，再回溯到父節(jié)點，完成目錄哈希樹構(gòu)建。具體步驟如下所示。

步驟1：指定一個目錄的開始路徑，初始化根的查詢點，然后將其壓入stack。此時的stack 是一個目錄遍歷輔助容器，通過該容器確定目錄的開始路徑[10]；

步驟2：循環(huán)檢查stack 的狀態(tài)，如果stack 不是空的，則執(zhí)行步驟3。如果stack 是空，則表示未發(fā)現(xiàn)任何可以進(jìn)行哈希運(yùn)算的節(jié)點，這表示哈希樹已被構(gòu)造。返回到目錄哈希樹的根位置，并從這個循環(huán)中退出[11]；

步驟3：讀取棧頂找點，當(dāng)查詢點的flag 值是0時，代表了該節(jié)點完成首次掃描。然后判斷是否存在子節(jié)點，并計算哈希值[12]。此時，將flag 值更改為1，執(zhí)行步驟4。如果節(jié)點的flag 值是1，說明這個節(jié)點已經(jīng)進(jìn)行了二次掃描，并且已經(jīng)通過了一個目錄，說明子節(jié)點尋找哈希值，繼續(xù)執(zhí)行步驟5；

步驟4：在指定的路徑下遍歷目錄，若路徑類型是檔案形式，則停止遍歷；若路徑類型是目錄形式，則依序初始化檔案或目錄父節(jié)點，并將節(jié)點依次壓入stack 中[13]；

步驟5：計算節(jié)點的哈希值，當(dāng)一個節(jié)點是一個文件或者一個空文件夾時，依據(jù)其文件名稱和上次的修改時間來計算哈希值，然后插入到哈希列表中。若N個資料夾為資料夾，則在查詢點的哈希清單上按順序合并清單中的散列值。通過運(yùn)算產(chǎn)生的哈希拼接字串，獲得尋點的哈希值[14]。當(dāng)計算結(jié)束時，從stack 中刪除錯誤的位置，由此構(gòu)建一個完整的目錄哈希樹。

2.2 基于目錄哈希樹數(shù)據(jù)同步傳輸流程設(shè)計

目錄哈希樹控制結(jié)構(gòu)造成客戶端不能進(jìn)行直接交互。因此，要實現(xiàn)分布式的目錄同步，就必須在客戶端和中央節(jié)點（云）間進(jìn)行雙向同步，即客戶端將本地文件的更改定時與中央節(jié)點進(jìn)行同步[15]。同時，分析了中心節(jié)點上其他客戶端的同步改變，并在當(dāng)?shù)剡M(jìn)行牽引，使其他客戶端的目錄拷貝同步[16]。圖2 為基于目錄哈希樹的數(shù)據(jù)同步傳輸流程。

圖2 基于目錄哈希樹的數(shù)據(jù)同步傳輸流程

根據(jù)圖2 所示的同步傳輸流程，設(shè)計了車輛道路切換、緊急路況兩種情況下的數(shù)據(jù)同步傳輸方式。

2.2.1 車輛道路切換情況下的數(shù)據(jù)同步傳輸

在同一道路上，有不同方向的交通工具。在作決策時，交通節(jié)點和中繼節(jié)點必須了解前方同一條道路上車輛的運(yùn)行情況，而另一條道路上的交通流則會嚴(yán)重影響到其判斷。所以，按照車輛的行進(jìn)方向以及道路的不同，將同一道路、同一方向的轉(zhuǎn)接位置作為一個節(jié)點，從而避免無關(guān)干擾，提高數(shù)據(jù)通信的可靠性。

車輛道路切換情況下的數(shù)據(jù)同步傳輸步驟為：

通信雙方A 和B 通過某條線路獲取密鑰公用參數(shù)，則在所選路徑上向通信方B 傳輸車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，該過程需要進(jìn)行同步數(shù)據(jù)傳輸加密處理：當(dāng)通信一方接收到車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)后，根據(jù)隨機(jī)數(shù)判斷數(shù)據(jù)是否重放，如果是，則直接剔除，反之，則需通過對方公鑰重新簽名并核實。

通信方A 通過數(shù)據(jù)密鑰加密傳輸車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，并假設(shè)需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包為m，該數(shù)據(jù)包經(jīng)過加密處理后，得到的數(shù)據(jù)密文為：

式中，nk表示第k個需要加密的數(shù)據(jù)。

發(fā)送方將密文分解成i個子數(shù)據(jù)包，同時在數(shù)據(jù)包中添加相關(guān)參數(shù)，則：

式中，s表示會話序號；r表示塊表示；ti表示時間戳。通信方B 接收的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流程：根據(jù)會話序號認(rèn)證空間數(shù)據(jù)，通過認(rèn)證結(jié)果根據(jù)塊標(biāo)識，對數(shù)據(jù)包進(jìn)行解碼處理，并恢復(fù)成明文數(shù)據(jù)包狀態(tài)，實現(xiàn)車輛道路切換情況下的數(shù)據(jù)同步傳輸。

2.2.2 緊急路況情況下的數(shù)據(jù)同步傳輸

在車輛行駛過程中，容易出現(xiàn)車輛突然發(fā)生故障、事故等特殊情況的問題，基于此，設(shè)計的緊急路況下的數(shù)據(jù)同步傳輸步驟如下。

為了抑制車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸受到威脅，需識別威脅目標(biāo)等級。如果使用xi表示威脅目標(biāo)，那么當(dāng)j個目標(biāo)同時發(fā)起攻擊時，需要根據(jù)選定的參數(shù)屬性，使用量化函數(shù)手段，將威脅目標(biāo)進(jìn)行規(guī)格化處理，并將其轉(zhuǎn)換為量化矩陣形式。

假設(shè)任意目標(biāo)針對不同威脅等級對應(yīng)隸屬度矩陣，將威脅級別隸屬度作為權(quán)重，能夠求取威脅目標(biāo)和等級之間的差別，使用加權(quán)歐氏距離，可表示為：

式中，vih表示威脅目標(biāo)xi的h級別隸屬度；qjh表示屬性j隸屬威脅h級別的規(guī)范函數(shù)；wj表示屬性j的權(quán)重。

按照最小二乘法原則，式（3）的計算結(jié)果是最小的，為了獲取最佳隸屬度矩陣和規(guī)范矩陣，構(gòu)建威脅目標(biāo)識別模型，如式（4）所示：

通過式（4）可以快速判斷威脅數(shù)據(jù)的相關(guān)特性，進(jìn)而實現(xiàn)威脅數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)識別。

3 仿真測試

3.1 仿真界面

為了驗證基于目錄哈希樹的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)同步傳輸方法仿真的實用性，通過KDD-CUP99 威脅測試數(shù)據(jù)源，利用Matlab 仿真工具，在XP 操作系統(tǒng)中，使用2.6 GHz 的處理器進(jìn)行仿真操作。圖3 為車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸異常檢測界面。

圖3 車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸異常檢測界面

通過圖3 確定威脅目標(biāo)，并從KDD-CUP99 威脅測試數(shù)據(jù)源中任意抽取五個數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真測試。

3.2 仿真結(jié)果與分析

仿真模擬雙向道路交通路況、T 型道路交通路況和十字道路交通路況，在這三種路況下，分別使用基于5G 蜂窩網(wǎng)輔助的數(shù)據(jù)傳輸方法、基于線程池技術(shù)的數(shù)據(jù)傳輸方法和基于目錄哈希樹的傳輸方法，對比分析仿真結(jié)果。

3.2.1 雙向道路交通路況模擬

在雙向道路交通模擬路況下，三種方法的數(shù)據(jù)傳輸時間如表1 所示。

表1 雙向道路交通路況下三種方法數(shù)據(jù)傳輸時間

由表1 可知，使用基于5G 蜂窩網(wǎng)輔助的數(shù)據(jù)傳輸方法和基于線程池技術(shù)的數(shù)據(jù)傳輸方法，均比基于目錄哈希樹的傳輸方法所耗費時間要長，最大時間差分別為2.98×10-3s 和7.23×10-3s。

3.2.2 T型道路交通路況模擬

在T 型道路交通模擬路況下，三種方法的數(shù)據(jù)傳輸時間如表2 所示。

表2 T型道路交通路況下三種方法數(shù)據(jù)傳輸時間

由表2 可知，使用基于5G 蜂窩網(wǎng)輔助的數(shù)據(jù)傳輸方法和基于線程池技術(shù)的數(shù)據(jù)傳輸方法，均比基于目錄哈希樹的傳輸方法所耗費時間要長，最大時間差分別為16.35×10-3s 和13.90×10-3s。

3.2.3 十字道路交通路況模擬

在十字道路交通模擬路況下，三種方法的數(shù)據(jù)傳輸時間如表3 所示。

表3 十字道路交通路況下三種方法數(shù)據(jù)傳輸時間

由表3 可知，使用基于5G 蜂窩網(wǎng)輔助的數(shù)據(jù)傳輸方法和基于線程池技術(shù)的數(shù)據(jù)傳輸方法，均比基于目錄哈希樹的傳輸方法所耗費時間要長，最大時間差分別為6.72×10-3s 和3.98×10-3s。

通過上述分析結(jié)果可知，使用基于目錄哈希樹的傳輸方法，車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)同步傳輸時間較短。

4 結(jié)束語

為了提高車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)同步傳輸效率，提出了基于目錄哈希樹的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)同步傳輸方法仿真，通過構(gòu)建威脅目標(biāo)識別模型，抑制車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸威脅。通過仿真實驗，驗證了該方法具有高效傳輸效果。同時，所提出的仿真方法也可用于其他分布式數(shù)據(jù)的同步、沖突檢測。下一步研究將探討在雙向同步傳輸時增加備份的可行性，以減少對網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求，并提高傳輸速度。