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公开(公告)号：CN114266406B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111601256.4
申请日：2021-12-24
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/26 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F18/214
摘要： 本公开涉及一种基于联邦学习的大范围路网交通流状态预测方案，其特征在于，包括：步骤一、构建有向图；步骤二、建立初始模型；步骤三、随后使用反向传播算法更新训练参数；步骤四、使用联邦平均算法得到预测结果。基于上述方法，将大范围路网分解成若干子网，每个子网中的若干基站收集一段时间内一定范围内车辆的交通流特性，并且每一个基站当成联邦学习当中的一个参与者，让他们分别接收全局模型，在局部使用自己的数据集对当前子网交通流预测模型进行训练，随后再上传至服务器进行全局聚合，并由服务器进行路网未来状态进行预测。不仅能够有效的降低服务器的运算成本，还能够使模型的训练效率更高，预测效果更好。
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公开(公告)号：CN117313902B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311619800.7
申请日：2023-11-30
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于信号博弈的车辆编队异步联邦学习方法，包括：对车辆按照位置信息进行分组，获得车辆编队；服务器向车联网设备发送学习任务，并接收车辆编队发送的参与信号；服务器基于信号博弈的第一策略对所述参与信号进行识别以判断车辆编队是否为积极状态；若服务器判断车辆编队为积极状态，将全局模型发送给车辆编队；服务器接收车辆编队使用本地数据集训练完成的局部模型，基于所述局部模型以异步的方式对全局模型进行聚合。本发明能够实现在不完全信息的条件准确选择积极参与者，同时通过异步聚合方式降低通信开销，提高训练的效率，将二者结合能够提高模型训练的质量。
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公开(公告)号：CN114267168A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111600260.9
申请日：2021-12-24
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本公开涉及一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法，其特征在于，所述方法包括；步骤一：编队形成，分为三个子步骤：车辆登记、编队编组请求和编队头选举；步骤二：对优化问题模型进行求解，得到一组纳什均衡解；步骤三：在当前解是唯一纳什均衡解时，确定当前场景为最佳决策。本发明根据城市快速路环境下建立任务卸载方和编队方之间的模型，并且采用斯塔克伯格博弈模型构建了问题，使供给侧效用最大化。
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公开(公告)号：CN117118592A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311386010.9
申请日：2023-10-25
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： H04L9/00 , H04L9/08 , H04L9/40 , H04L67/12 , H04L67/1001 , H04L67/2869
摘要： 本发明公开了一种基于同态加密算法的车联网客户端选择方法及系统，包括服务器基于第一数据信息、第二数据信息和第三数据信息构建优化目标；服务器生成公钥和私钥，利用公钥对全局信息加密获得第一结果并发送至第三方机构；参与车接收公钥对私有信息加密得到第二结果并发送至第三方机构；第三方机构对第一结果和第二结果计算，得到密文序列并发送至服务器，所述密文序列包括与、 和 所对应的密文；服务器利用私钥对密文序列解密确定所述优化目标中 、 和；服务器通过搜索算法处理已知 、 和 优化目标确定最优用户选择策略。本发明在不完全信息条件下仍可以选择合适的客户端，保护用户隐私。
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公开(公告)号：CN116566607A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310594163.6
申请日：2023-05-24
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本公开属于安全加密技术领域，具体而言涉及一种适用于城市轨道交通系统网络传输安全加密方法，包括：密钥生成中心选择系统参数并生成公私密钥对；地车通信设备生成部分公私密钥对；地车通信设备的密钥生成中心生成地车通信设备的又一部分公私密钥对，形成完整公私钥对，地车通信设备并对完整公钥和完整私钥进行验证；基于设备待传输消息生成消息签名；消息发送方设备使用消息接收方密钥对待传输消息进行加密，形成加密数据并传输；消息接收方采用设备私钥对加密数据进行解密。通过上述设置以提高实时性。
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公开(公告)号：CN116389098A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310321323.X
申请日：2023-03-29
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本公开属于安全无线通信领域，具体而言涉及一种车联网环境下支持多接收者授权的跨域密文访问控制方法，所述方法包括：根据获取的车联网环境中的车辆信息和路侧单元信息，权威机构为车辆或路侧单元颁发其相应的私钥；发送方对路况信息加密，形成密码文本，并发送给原始接收方，所述发送方包括车辆或路侧单元，所述原始接收方为云服务器或无线电通信系统；授权代理单元接收所述密码文本并备份；原始接收方向授权代理单元发送授权令牌，所述授权代理单元转换密码文本，并将转换的密码文本嵌入相应的访问策略；新的接收方匹配所述访问策略，若匹配成功，则对转换的密码文本进行解密以恢复明文。通过上述方法以保证安全的同时提高效率。
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公开(公告)号：CN114266406A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111601256.4
申请日：2021-12-24
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本公开涉及一种基于联邦学习的大范围路网交通流状态预测方案，其特征在于，包括：步骤一、构建有向图；步骤二、建立初始模型；步骤三、随后使用反向传播算法更新训练参数；步骤四、使用联邦平均算法得到预测结果。基于上述方法，将大范围路网分解成若干子网，每个子网中的若干基站收集一段时间内一定范围内车辆的交通流特性，并且每一个基站当成联邦学习当中的一个参与者，让他们分别接收全局模型，在局部使用自己的数据集对当前子网交通流预测模型进行训练，随后再上传至服务器进行全局聚合，并由服务器进行路网未来状态进行预测。不仅能够有效的降低服务器的运算成本，还能够使模型的训练效率更高，预测效果更好。
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公开(公告)号：CN117118592B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311386010.9
申请日：2023-10-25
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： H04L9/00 , H04L9/08 , H04L9/40 , H04L67/12 , H04L67/1001 , H04L67/2869
摘要： 本发明公开了一种基于同态加密算法的车联网客户端选择方法及系统，包括服务器基于第一数据信息、第二数据信息和第三数据信息构建优化目标；服务器生成公钥和私钥，利用公钥对全局信息加密获得第一结果并发送至第三方机构；参与车接收公钥对私有信息加密得到第二结果并发送至第三方机构；第三方机构对第一结果和第二结果计算，得到密文序列并发送至服务器，所述密文序列包括与D(O||Vi)、T(P,i)和T(T,i)所对应的密文；服务器利用私钥对密文序列解密确定所述优化目标中D(O||Vi)、T(P,i)和T(T,i)；服务器通过搜索算法处理已知D(O||Vi)、T(P,i)和T(T,i)优化目标确定最优用户选择策略。本发明在不完全信息条件下仍可以选择合适的客户端，保护用户隐私。
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公开(公告)号：CN117313902A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311619800.7
申请日：2023-11-30
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于信号博弈的车辆编队异步联邦学习方法，包括：对车辆按照位置信息进行分组，获得车辆编队；服务器向车联网设备发送学习任务，并接收车辆编队发送的参与信号；服务器基于信号博弈的第一策略对所述参与信号进行识别以判断车辆编队是否为积极状态；若服务器判断车辆编队为积极状态，将全局模型发送给车辆编队；服务器接收车辆编队使用本地数据集训练完成的局部模型，基于所述局部模型以异步的方式对全局模型进行聚合。本发明能够实现在不完全信息的条件准确选择积极参与者，同时通过异步聚合方式降低通信开销，提高训练的效率，将二者结合能够提高模型训练的质量。
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公开(公告)号：CN114267168B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202111600260.9
申请日：2021-12-24
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本公开涉及一种应用于城市快速路环境下的编队资源分配方法，其特征在于，所述方法包括；步骤一：编队形成，分为三个子步骤：车辆登记、编队编组请求和编队头选举；步骤二：对优化问题模型进行求解，得到一组纳什均衡解；步骤三：在当前解是唯一纳什均衡解时，确定当前场景为最佳决策。本发明根据城市快速路环境下建立任务卸载方和编队方之间的模型，并且采用斯塔克伯格博弈模型构建了问题，使供给侧效用最大化。
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