一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法

摘要

本发明属于车联网技术领域，具体涉及一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法，该方法包括：系统根据车辆用户的状态，执行不同的共享策略，即行驶中的车辆通过路边单元将路况数据上传到边缘计算服务器，并记录到区块链中；系统中的数据请求者可下载最新的共享信息表，根据数据提供者的声誉值选择信息源，并在使用信息后对该车辆进行反馈；停泊中的车辆可向系统共享资源；系统根据使用车辆资源的结果对该车辆用户进行反馈；边缘计算服务器根据所有的反馈结果对车辆声誉值进行聚合更新，并写入区块链中；本发明采用边缘计算和区块链技术将车联网中用户获取的信息和闲置的资源进行安全和高效的共享，提高了网络的信息和资源利用效率。

权利要求

1.一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法，包括：构建基于区块链的车联网边缘计算网络，该网络包括云层、共识层和边缘层；其特征在于，该方法包括：车辆用户向系统进行注册，系统根据注册用户的车辆状态分别执行行驶共享策略和停泊共享策略；

执行行驶共享策略包括处于行驶状态的车辆将实时路况信息上传到系统的区块链中；

数据请求者向系统发送数据请求；系统验证数据请求者的身份信息后将区块链中的最新路况信息发送给数据请求者；数据请求者根据数据提供者的声誉值选择信息源，并在共享结束后对该数据提供者进行主观反馈；

执行停泊共享策略包括处于停泊状态中的车辆向系统共享资源；系统节点根据用户的资源共享结果对该车辆用户进行主观反馈；

边缘计算服务器根据所有节点的主观反馈结果对车辆用户的声誉值进行聚合与更新，主观反馈包括信息共享的主观反馈结果和资源共享的主观反馈结果；具体包括：采用主观逻辑映射算子分别对信息共享的主观反馈结果和资源共享的主观反馈结果进行计算，得到信息交互的本地意见和资源交互的本地意见；采用主观逻辑的折扣算子对信息交互的本地意见和资源交互的本地意见进行融合，得到融合意见；计算主观逻辑的三权重，并对三权重进行融合，所述三权重包括交互频率、时间时效性以及轨迹相似度；根据融合后的三权重和融合意见得到组合推荐意见；根据组合推荐意见对车辆用户中的声誉值进行更新；将更新后的声誉值与设置的声誉阈值进度对比，将低于声誉阈值的车辆进行删除；

主观逻辑映射算子的表达式为：

其中，bi→j表示用户i和用户j的信任程度，ui→j表示用户i和用户j的不确定度，α表示正面反馈事件数，β表示负面反馈事件数，di→j表示用户i和用户j的不信任程度，Si→j表示数据成功传输的概率，i表示服务请求者，j表示服务提供者；

对信息交互的本地意见和资源交互的本地意见进行融合的权重融合公式为：

其中， 表示资源交互过程中对车辆j的信任度，δi→j表示信息交互过程中车辆i对车辆j的意见权重；

组合推荐意见的公式为：

其中， 表示组合推荐意见对车辆j的信任度， 表示组合推荐意见对车辆j的不信任程度， 表示组合推荐意见对车辆j的不确定度，X表示所有有过交互的车辆集合，表示资源和信息交互过程的融合权重， 表示资源和信息交互过程中对车辆j的融合信任程度， 表示资源和信息交互过程中对车辆j的融合不信任程度， 表示资源和信息交互过程中对车辆j的融合不确定度。

2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法，其特征在于，车辆用户向系统进行注册的过程包括：车辆用户向网络的边缘层的路边单元发送注册信息；

路边单元将注册信息发送给共识层的边缘计算服务器；MEC服务器对注册信息进行收集打包，再将打包后的注册信息发送给云层，即云服务商；云服务商向车辆管理所获取车辆的电子身份信息和法律信息，并根据电子身份信息、法律信息对车辆用户的注册信息进行审核，若审核通过，则将该车辆信息加入许可证书列表中，并向该车辆颁发身份证书和区块链密钥对；将最新的许可证书列表发送到所有的MEC服务器和路边单元；若审核失败，则车辆用户注册失败。

3.根据权利要求1所述的一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法，其特征在于，处于行驶状态的车辆用户将实时路况信息上传到系统中的过程包括：行驶状态的车辆通过传感器设备获取路况信息，所述路况信息包括天气情况、交通情况以及停车占用率；车辆用户采用密钥对路况信息进行加密，并将加密后的路况信息发送给路边单元；路边单元将接收的路况信息转发给MEC服务器；MEC服务器定期接收路边单元转发的数据，并将接收的数据进行集成，得到数据块；将所述数据块上传到区块链中进行存储。

4.根据权利要求1所述的一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法，其特征在于，数据请求者向系统发送数据请求的过程包括：数据请求者向系统发送数据请求；系统对数据请求者的身份进行验证，若验证失败，则不响应该请求，若验证成功，则向该用户发送最新的共享信息；数据请求者根据数据提供者的声誉值对数据提供者进行筛选；系统自动生成智能合约，并根据智能合约向数据请求者发送经过公钥加密后的数据；数据请求者采用自己的私钥对加密后的数据进行解密，并向数据提供者支付车辆币；数据请求者根据所得信息对数据提供者进行主观反馈。

5.根据权利要求1所述的一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法，其特征在于，处于停泊状态中的车辆用户向系统共享资源的过程包括：停泊的车辆可继续连接到路边单元，以向系统共享闲置资源；停泊状态的车辆向系统发送可用资源量；系统根据可用资源量下发任务，并自动生成智能合约；车辆用户执行对应下发的任务，并将结果返回；车辆用户执行完对应的任务后系统根据智能合约向车辆支付车辆币，并根据任务完成情况对车辆用户进行主观反馈。

6.根据权利要求1所述的一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法，其特征在于，对声誉值进行更新的公式为：

其中，Tj表示车辆j的最终声誉， 表示组合推荐意见对车辆j的信任程度， 表示组合推荐意见对车辆j的不确定度，γ表示不确定系数。

说明书

一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法

技术领域

[0001] 本发明属于车联网技术领域，具体涉及一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法。

背景技术

[0002] 首先，车联网的概念源于物联网，即车辆物联网，以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，并借助新一代信息通信技术，实现V2X(Vehicle to Everything)之间进行无线通讯和信息交互的大系统网络，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。接着，边缘计算是一种分布式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。相对于中心化的云计算，边缘计算更靠近数据源，具有移动性支持、位置感知、低延迟和可扩展等特征。然后，区块链是一种分布式数据存储系统，该技术具有不可篡改性，透明性和去中心化等特性，区块链可以分为三种：公有链、私有链和联盟链。公有链是完全去中心化的，私有链是强中心化的，而联盟链介于两者之间，是弱中心化的。但是联盟链因为更小的成本、更好的隐私保护、更灵活的管理等优点，而得到了广泛的应用。

[0003] 随着科技和经济的发展，全球汽车总数在飞速的增长，而车辆的车载设备可以提供海量的数据来源。同时，有数据表明超过70％的普通车辆每天停泊时间超过20小时。可见，数量庞大的停泊车辆群体是巨大的分布式资源池。

[0004] 但是，车辆仍无法单独支持海量数据存储和大规模数据共享，车辆生成的数据变得越来越细分和复杂，这增加了数据传输的负担。

发明内容

[0005] 为解决以上现有技术存在的问题，本发明提出了一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法，该方法包括：构建基于区块链的车联网边缘计算网络，该网络包括云层、共识层和边缘层；车辆用户向系统进行注册，系统根据注册车辆用户的状态分别执行行驶共享策略和停泊共享策略；

[0006] 执行行驶共享策略包括处于行驶状态的车辆将实时路况信息上传到系统的区块链中；数据请求者向系统发送数据请求；系统验证数据请求者的身份信息后将区块链中的最新路况信息发送给数据请求者；数据请求根据数据提供者的声誉值选择信息源，并在共享结束后对该数据提供者进行主观反馈；

[0007] 执行停泊共享策略包括处于停泊状态中的车辆向系统共享资源；系统节点根据用户的资源共享结果对该车辆用户进行主观反馈；

[0008] 边缘计算服务器根据所有节点的主观反馈结果对车辆用户的声誉值进行聚合与更新，主观反馈包括信息共享的主观反馈结果和资源共享的主观反馈结果。

[0009] 优选的，车辆用户向系统进行注册的过程包括：车辆用户向网络的边缘层的路边单元(Road‑Side Unit,RSUs)发送注册信息；路边单元将注册信息发送给共识层的边缘计算服务器；移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)服务器对注册信息进行收集打包，再将打包后的注册信息发送给云层，也即云服务商；云服务商向车辆管理所获取车辆的电子身份信息和法律信息，并根据电子身份信息、法律信息对车辆用户的注册信息进行审核，若审核通过，则将该车辆信息加入许可证书列表中，并向该车辆颁发身份证书和区块链密钥对；将最新的许可证书列表发送到所有的MEC服务器和路边单元；若审核失败，则车辆用户注册失败。

[0010] 优选的，处于行驶状态的车辆用户将实时路况信息上传到系统中的过程包括：行驶状态的车辆通过传感器设备获取路况信息，所述路况信息包括天气情况、交通情况以及停车占用率；车辆用户采用密钥对路况信息进行加密，并将加密后的路况信息发送给路边单元；路边单元将接收的路况信息转发给MEC服务器；MEC服务器定期接收路边单元转发的数据，并将接收的数据进行集成，得到数据块；将所述数据块上传到区块链中进行存储。

[0011] 优选的，数据请求者向系统发送数据请求的过程包括：数据请求者向系统发送数据请求；系统对数据请求者的身份进行验证，若验证失败，则不响应该请求，若验证成功，则向该用户发送最新的共享信息；数据请求者根据数据提供者的声誉值对数据提供者进行筛选；系统自动生成智能合约，并根据智能合约向数据请求者发送经过公钥加密后的数据；数据请求者采用自己的私钥对加密后的数据进行解密，并向数据提供者支付车辆币；数据请求者根据所得信息对数据提供者进行主观反馈。

[0012] 优选的，处于停泊状态中的车辆用户向系统共享资源的过程包括：停泊的车辆可继续连接到路边单元，以向系统共享闲置资源；；车辆用户向系统发送可用资源量；系统根据可用资源量下发任务，并自动生成智能合约；车辆用户执行对应下发的任务，并将结果返回；车辆用户执行完对应的任务后系统根据智能合约向车辆支付车辆币，并根据任务完成情况对车辆用户进行主观反馈。

[0013] 优选的，边缘计算服务器根据所有的主观反馈结果对车辆用户的声誉值进行聚合与更新的过程包括：采用主观逻辑映射算子分别对信息共享的主观反馈结果和资源共享的主观反馈结果进行计算，得到信息交互的本地意见和资源交互的本地意见；采用主观逻辑的折扣算子对信息交互的本地意见和资源交互的本地意见进行融合，得到融合意见；计算主观逻辑的三权重，并对三权重进行融合，所述三权重包括交互频率、时间时效性以及轨迹相似度；根据融合后的三权重和融合意见得到组合推荐意见；根据组合推荐意见对车辆用户中的声誉值进行更新；将更新后的声誉值与设置的声誉阈值进度对比，将低于声誉阈值的车辆进行删除。

[0014] 进一步的，主观逻辑映射算子的表达式为：

[0015]

[0016] 其中，bi→j表示用户i和用户j的信任程度，ui→j表示用户i和用户j的不确定度，α表示正面反馈事件数，β表示负面反馈事件数，di→j表示用户i和用户j的不信任程度，Si→j表示数据成功传输的概率，i表示服务请求者，j表示服务提供者。

[0017] 优选的，对信息交互的本地意见和资源交互的本地意见进行融合的权重公式为：

[0018]

[0019] 其中， 表示资源交互过程中对车辆j的信任度，δi→j表示信息交互过程中车辆i对车辆j的意见权重。

[0020] 优选的，组合推荐意见的公式为：

[0021]

[0022] 其中， 表示组合推荐意见对车辆j的信任度， 表示组合推荐意见对车辆j的不信任程度， 表示组合推荐意见对车辆j的不确定度，X表示所有有过交互的车辆集合， 表示资源和信息交互过程的融合权重， 表示资源和信息交互过程中对车辆j的融合信任程度， 表示资源和信息交互过程中对车辆j的融合不信任程度， 表示资源和信息交互过程中对车辆j的融合不确定度。

[0023] 优选的，对声誉值进行更新的公式为：

[0024] Tj＝bj+γuj

[0025] 其中，Tj表示车辆j的最终声誉， 表示组合推荐意见对车辆j的信任程度，表示组合推荐意见对车辆j的不确定度，γ表示不确定系数。

[0026] 本发明的有益效果：

[0027] 本发明采用区块链技术将车辆用户获取的资源进行进行存储，提高了数据资源存储的安全性；本发明提供了一种新的车辆用户声誉值更新聚合方法，采用主观逻辑映射算子对信息和资源共享交互的反馈进行计算，得到本地意见；采用主观逻辑的折扣算子对两种本地意见进行融合，得到融合意见；采用权重融合算子的对三权重算法进行融合，得到信息和资源共享交互的融合权重；最后通过融合的三权重对融合意见进行加权，得到推荐意见，并根据推荐意见对车辆声誉值进行更新，采用该方法提高了用户声誉值更新的准确性。

附图说明

[0028] 图1为本发明的系统框架图；

[0029] 图2为本发明的系统流程图。

具体实施方式

[0030] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0031] 针对车辆仍无法单独支持海量数据存储和大规模数据共享，车辆生成的数据变得越来越细分和复杂的问题；本申请将车联网边缘计算和区块链的结合，一方面，将区块链并入车联网边缘计算增强了安全性、隐私性和资源的自动使用；采用区块链技术，可以在边缘节点上构建分布式控制，区块链以透明的方式保护数据和规则在其生命周期中的准确性、一致性和有效性。另一方面，车联网边缘计算融入区块链带来了强大的分散网络和丰富的网络边缘计算和存储资源，为区块链计算资源管理引入了更经济的方法。边缘服务器还为区块链系统提供强大的存储容量，以及独立和保密的环境。

[0032] 一种基于区块链的车联网边缘计算共享方法的具体实施方式，该方法包括：构建基于区块链的车联网边缘计算网络，该网络主要包括云层、共识层和边缘层；车辆用户向系统进行注册，获得通过后，系统会根据注册车辆的状态分别执行行驶共享策略和停泊共享策略；执行行驶共享策略包括处于行驶状态的车辆用户将实时路况信息上传到系统中；系统中的数据请求者可下载最新的共享数据块，根据数据提供者的声誉值选择信息源，并在使用信息后对该车辆进行主观反馈，包括正面反馈和负面反馈；执行停泊共享策略包括处于停泊状态中的车辆用户可以向系统共享闲置的资源；系统根据停泊状态下的车辆用户的资源共享结果对该车辆用户进行主观反馈，包括正面反馈和负面反馈；边缘计算服务器根据所有节点的主观反馈结果对用户的声誉值进行聚合与更新，车辆用户的主观反馈结果包括信息共享的主观反馈结果和资源共享的主观反馈结果。

[0033] 基于联盟区块链的车联网的结构如图1所示，该系统架构一共分为三层：从上到下依次为云层、共识层和边缘层。其中云层为云服务商，共识层由MEC服务器组成，边缘层由路边单元和系统中的车辆组成。其中路边单元作为区块链网络的轻节点，只负责连接和数据传输；MEC服务器作为全节点，即为共识节点，负责管理某一区域系统的运行和初级管理，并运行区块链共识算法。云服务商则负责整个系统的授权和管理。车辆则是分为行驶和停泊两种状态，跟据不同状态分别实现安全的数据共享和资源共享。

[0034] 一种基于联盟区块链技术的车辆资源管理方法的具体实施方式，包括：云服务商管理整个联盟区块链，负责该系统的身份验证、授权和访问管理，而系统中的路边单元和MEC服务器为车辆提供传输、计算和验证辅助等服务，车辆则需要注册成功后才能加入系统中；即：车辆用户向基于联盟区块链的车联网进行注册的过程包括：车辆用户向网络的边缘服务层的路边单元发送注册信息；路边单元将注册信息发送给MEC服务器；MEC服务器对注册信息进行收集打包，并将打包后的注册信息发送给云服务商；云服务商向车辆管理所获取车辆的电子身份信息法律信息，并根据电子身份信息法律信息对车辆用户的注册信息进行审核，若审核通过，则将该车辆信息加入许可证书列表中，且云服务商向该车辆颁发身份证书核区块链密钥对，将最新的许可证书列表下发至所有的MEC服务器和路边单元；若审核失败，则车辆用户注册失败。

[0035] 一种基于联盟区块链技术的车辆资源管理方法的具体实施方式，车辆用户向基于联盟区块链的车联网进行注册的过程包括：

[0036] S1.1：边缘服务层的路边单元接受车辆的注册信息，再将数据发送给MEC服务器，由MEC服务器将收集后的数据进行整理后再转发送给云服务商，由云服务商负责审核；其中数据整理包括对接收的数据进行去停用词和删除重复词处理。

[0037] S1.2：云服务商通过车辆管理部门得到车辆的电子身份和法律文件，并根据电子身份和法律文件进审核和登记；

[0038] S1.3：将通过审核的车辆信息加入许可证书列表中(包括白名单和黑名单)，之后云服务商给对应车辆颁发身份证书和区块链的公钥/私钥对，并将最新的信息列表下发至所有的MEC服务器和路边单元。

[0039] 行驶状态的车辆用户将路况信息上传的区块链中进行储存的过程包括：行驶状态的车辆用户获取路况信息，所述路况信息包括天气情况、交通情况以及停车占用率；车辆用户采用密钥对路况信息进行加密，并将加密的路况信息发送给路边单元；路边单元接收到加密后的路况信息后将该信息转发给MEC服务器；MEC服务器将定期接收到的数据进行集成，得到数据块，并将数据块广播到其他边缘服务器进行验证；若验证通过后，将该数据上传到区块链中对应的地址进行存储。其具体的步骤包括：

[0040] S2.1：行驶的汽车通过自身的传感器等设备收集各种原始数据，原始数据包括道路的天气情况、交通状况、停车场占用率等信息；将原始数据分享给对应的路边单元RSU，由RSU收集整理再上传到MEC服务器中存储。为了安全和隐私保护，数据应该是匿名的，并且应该被加密并附有数据提供者的数字签名。

[0041] S2.2：作为数据聚合器的MEC服务器，将定期将接收到的原始数据集成到一个数据块中，并将该数据块广播给其他边缘节点进行验证。在一个新的数据块被插入到不可变的车辆区块链之前，边缘节点之间应通过智能合约的存储证明机制达成共识。本地控制器为每个数据提供者生成原始数据的存储地址列表。最后MEC服务器将信息放在其本地安全存储位置。

[0042] 关于存储资源贡献的存储证明：在一段时间内，每个车辆边缘集群中对存储空间贡献最大的MEC节点将获得车辆币奖励，这是鼓励边缘节点为本地存储提供足够存储空间的激励。车辆币可用于边缘节点的升级和更新。

[0043] S2.3：数据请求者首先从特定范围内的路边单元RSU下载车辆区块链中的最新数据块，并通过信息索引搜索他们感兴趣的数据。数据请求者根据自己的实际需要和数据提供者的信誉选择最优的提供者，然后生成智能合约。

[0044] S2.4：RSU收到请求后，首先验证数据请求者的身份，然后将上传数据的假名私钥、数据请求者的公钥等信息发送到附近的MEC服务器上。

[0045] S2.5：MEC服务器首先验证数据请求者的证书，再找到车辆区块链中其需要的共享数据信息，然后共享数据会用数据请求者的公钥进行加密，然后该数据将直接发送给请求者。

[0046] S2.6：在获得共享数据之后，数据请求者支付车辆币给提供者，并且生成数据共享事件的记录，并将此记录作为数据块添加到区块链中。此外，每辆车都有一个钱包账户来存储和管理个人汽车币。在支付过程中，为了保护隐私，使用随机的假名作为某辆车的钱包账户的公钥，命名为钱包地址，代替钱包账户的真实地址来保护隐私。钱包账户和相应的钱包地址之间的映射关系记录在受信任的权限中。

[0047] S2.7：交易结束后，数据请求者根据数据的实际情况，反馈给系统一个信誉值，MEC服务器将其所有交易和更新后声誉值打包成区块，再将区块广播到网络以达成共识。经过共识程序后，区块被记录到区块链中。

[0048] 处于停泊状态中的车辆用户向系统共享资源的过程包括：停泊的车辆可继续连接到路边单元，以向系统共享闲置资源；停泊状态的车辆向系统发送可用资源量；系统根据可用资源量下发任务，并自动生成智能合约；

[0049] 车辆用户执行对应下发的任务，并将结果返回；车辆用户执行完对应的任务后系统根据智能合约向车辆支付车辆币，并根据任务完成情况对车辆用户进行主观反馈。具体的步骤包括：

[0050] S3.1：每辆汽车在进入停泊状态后，可以选择继续连接到系统，以便闲置资源的共享。

[0051] S3.2：每辆车向系统发送其可用资源量。

[0052] S3.3：系统根据车辆的声誉值和可用资源量选择车辆，再下发任务，并生成智能合约嵌入到区块链系统中。

[0053] S3.4：触发智能合约后，资源提供者执行任务，将计算结果返回给服务器，以检查完整性和正确性；之后，MEC服务器记录该交易，其中包括签名、声誉值和计算结果判断。

[0054] S3.5：MEC服务器据车辆在资源交易过程中的表现更新其声誉值，然后将其所有交易打包成区块，再将区块广播到网络以达成共识；经过共识程序后，区块被记录在区块链账本中。

[0055] 边缘计算服务器根据所有的主观反馈结果对车辆用户的声誉值进行聚合与更新的过程包括：采用主观逻辑映射算子分别对信息共享的主观反馈结果和资源共享的主观反馈结果进行计算，得到信息交互的本地意见和资源交互的本地意见；采用主观逻辑的折扣算子对信息交互的本地意见和资源交互的本地意见进行融合，得到融合意见；计算主观逻辑的三权重，并对三权重进行融合，所述三权重包括交互频率、时间时效性以及轨迹相似度；根据融合后的三权重和融合意见得到组合推荐意见；根据组合推荐意见对车辆用户中的声誉值进行更新；将更新后的声誉值与设置的声誉阈值进度对比，将低于声誉阈值的车辆进行删除。

[0056] 主观逻辑算法包括主观逻辑的映射算子、主观逻辑的融合算子以及主观逻辑的折扣算子。具体的计算公式包括：

[0057] 主观逻辑的映射算子的表达式为：

[0058]

[0059] 其中，bi→j表示用户i和用户j的信任程度，ui→j表示用户i和用户j的不确定度，α表示正面反馈事件数，β表示负面反馈事件数，di→j表示用户i和用户j的不信任程度，Si→j表示数据成功传输的概率，即通信质量；i表示服务(信息或者资源)请求者、j表示服务(信息或者资源)提供者。其中，bi→j,di→j,ui→j∈[0,1]且bi→j+di→j+ui→j＝1。

[0060] 通过主观逻辑的映射算子，可以根据信息共享与资源共享过程中的反馈，得到主观逻辑的意见。

[0061] 根据主观逻辑的映射算子得到的意见，设系统节点A对车辆i的意见为车辆i对车辆j的意见为 两者对j的融合意见定义为 根据主观逻辑的折扣算子可得：

[0062]

[0063] 三权重包括交互频率、时效性以及轨迹相似度，其计算的公式为：

[0064] 交互频率IF：

[0065]

[0066] 其中，Ni→j表示在一段特定的时间窗口内，车辆i与车辆j的交互总数， 表示车辆i与其他节点M的平均交互频率。

[0067] 时效性T：

[0068]

[0069] 其中，η和∈是预设的参数，可以调整时效性的作用。ti表示共享信息使用完的时间点，tj表示共享信息上传的时间点。

[0070] 轨迹相似度Sim：

[0071]

[0072] 其中，Sspeed表示轨迹的速度相似度，Sdir表示轨迹的方向相似度。

[0073] 速度和方向相似度公式为：

[0074]

[0075] 其中， 表示车辆i轨迹的速度或方向， 表示车辆j轨迹的速度或方向。

[0076] 根据三权重计算本地意见的声誉权重的公式为：

[0077]

[0078] 其中，IFi→j表示车辆用户i和车辆用户j的交互频率，Tji表示车辆用户i和车辆用户j的时间时效性， 表示车辆用户i和车辆用户j的轨迹相似度。

[0079] 根据权重公式和折扣算子，权重融合公式表示为：

[0080]

[0081] 其中， 表示资源交互过程中对车辆j的信任度，δi→j表示信息交互过程中车辆i对车辆j的意见权重。

[0082] 根据权重融合公式和折扣算子，得到组合推荐意见的公式为：

[0083]

[0084] 其中，X表示所有有交互的车辆的集合。

[0085] 通过资源共享过程得到的声誉 和信息共享过程得到的声誉 通过主观逻辑的折扣算子得到 接着通过计算交互频率、时效性以及轨迹相似度得到两车间三权重。然后通过权重融合公式得到最终的权重公式。最后，根据融合后的权重公式与折扣公式得到组合推荐意见 最终意见的表达式为：

[0086]

[0087] 其中，Tj表示车辆j的最终声誉，γ为不确定度系数，默认为0.5。

[0088] 以上所举实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所举实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。