车载自组网服务质量与安全性能跨层联合优化理论与技术研究

Quality-of-service and security-strength are two inter-dependent and inter-constraint keys that affect the design of the protocols in vehicular ad-hoc networks. The behaviors of both systemic dynamics are closely related with the served vehicular applications and the experienced network contexts. This project aims to view the requirements of vehicular applications and the limitations of network resources as optimization constraints, the attributes of quality-of-service and security-strength as optimization subjects, and context-adaptively maximum the unity of opposites of quality-of-service and security-strength as an optimization objective. Firstly, we utilize Graph Description Language (DOT) to build a attribute-coupling-relationship graph that covers context awareness, quality-of-service, security-strength, and behavioral results within temporal, spatial and frequential domains, and further excavate a unity of opposites as optimization objective. Secondly, we employ Partially Observed Markov Decision Process (POMDP) to capture individual game dynamics with aims to maximize the benefit of itself driven by the autonomous control strategy. Thirdly, we use Partially Observable Markov Game (POMG) to modeling collective game dynamics with respective to populational income dominated by the collaborative control strategy. Finally, we apply Multi-Objective Genetic Algorithms (MOGA) to solve the individual game model and the collective game model with multiple objectives and multiple constraints. The current project comprehensively investigates the joint optimization of quality-of-service together with security-strength in vehicular ad-hoc networks under frequently changed contexts and constrained network resources, providing theoretical supports to the design of new communication protocols as well as new security protocols and their cross-layer control.

服务质量和安全性能是影响车载自组网协议设计的两个相互依赖却又彼此制约的关键指标，其系统动力学行为与车载应用和网络情景密切相关。本项目旨在以车载应用的要求和网络资源的限制为优化约束，以服务质量和安全性能的属性为优化对象，以自适应情景地最大化服务质量和安全性能的对立统一目标为优化目标，首先，运用DOT建立覆盖感知情景、服务质量、安全性能和行为结果在时间域、空间域和频率域的属性耦合关系图，挖掘对立统一的优化目标；其次，运用POMDP建立自主控制策略下、追求单车利益最大化的单体博弈动力学模型；再次，运用POMG建立协同控制策略下、追求多车利益最大化的群体博弈动力学模型；最后，运用MOGA求解多目标、多约束的单体、群体博弈动力学模型优化解集。本项目系统地研究了车载自组网服务质量和安全性能在快速改变和资源受限的车载应用和感知情景下的联合优化问题，为新通信协议和新安全协议的设计及跨层控制提供理论依据。

项目的背景.车载自组网服务质量和安全性能跨层联合优化理论与技术的研究已经开始起步，但依然属于十分开放的前沿课题，亟需深入系统地探索并从事开拓性的理论研究工作。车载自组网的应用和情景决定了服务质量和安全性能的耦合关系和优先顺序，需要为二者建立自适应情景的联合优化方法。.主要研究内容.（1）以感知情景、服务质量、安全性能和行为结果为研究对象的属性耦合关系.（2）以单车的服务质量和安全性能为研究对象的单体博弈动力学模型.（3）以多车的服务质量和安全性能为研究对象的群体博弈动力学模型.（4）以单体、群体博弈动力学模型为研究对象的多目标、多约束优化解集.重要结果. (1)提出了车联网位置隐私定量化衡量方法;(2)提出了基于优化和非合作博弈的车联网隐私匿名圈保护方法;(3)提出了基于非合作博弈的车联网吞吐量 和哈希长度的联合优化方法;(4)提出了一种车联网单播通信免秘钥协商的轻量化安全通信方法;(5)提出了基于非合作博弈的车联网有效信道容量和安全强度的联合优化方法；(6)提出了应用层数据价值驱动的跨层合作博弈的MAC层协议算法;(7)提出了距离驱动的车联网一致性计算方法；(8)提出了数据隐私定量化计算方法;(9)提出了车联网安全定量化计算方法；(10)提出了基于车辆权重的优先利益互惠MAC协议。.关键数据及其科学意义.本项目探索建立车载自组网服务质量和安全性能的跨层联合优化的新理论和新方法，为新通信协议和新安全协议的设计以及跨层控制提供理论依据，在自主控制策略和协同控制策略下根据实时变化的感知情景自适应地联合优化通信和安全协议的动力学行为，在车载应用要求和网络资源限制的多约束下达到服务质量和安全性能的动态平衡，提高整个车载自组网的可用性和可扩展性