喬佳利, 鄭曉彥, 高金輝

(1. 河南師范大學(xué) 電子與電氣工程學(xué)院, 河南 新鄉(xiāng) 453007; 2. 河南廣播電視大學(xué), 河南 鄭州 450008)

現(xiàn)有的交通信號(hào)燈[1-2]控制方法中,通過交通感應(yīng)策略[3-4],利用當(dāng)前的交通信息來優(yōu)化交通燈的設(shè)置,這一策略的關(guān)鍵是如何預(yù)測(cè)即將到來的車輛。一般來說有幾種方法, 第一種是使用路面環(huán)路探測(cè)器。然而,路面環(huán)路探測(cè)器需要部署較多,在安裝過程中,道路需要被拆除,流量通常會(huì)中斷,感應(yīng)回路由于其他結(jié)構(gòu)的原因也容易破碎,因此大規(guī)模部署不方便。 第二種是使用基于視頻的交通檢測(cè)系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)需要高度的人為干預(yù)。為此,提出了自動(dòng)化的基于視覺的方法[5-6]。與環(huán)路探測(cè)器相比,攝像機(jī)可以提供更多的車輛信息。然而,視頻圖像識(shí)別仍然是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。此外,一些環(huán)境因素也可能影響檢測(cè)的準(zhǔn)確性。 第三種是使用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)[7],這種方法有一些限制。其中一個(gè)問題是由于系統(tǒng)中可能存在大量的檢測(cè)節(jié)點(diǎn)[8],維護(hù)成本較高。此外,WSN系統(tǒng)的安全性難以保證。檢測(cè)節(jié)點(diǎn)可以被破壞,可以由攻擊者產(chǎn)生干擾信號(hào)來誤導(dǎo)控制節(jié)點(diǎn) 。 本文通過車聯(lián)網(wǎng)和霧計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),路邊接入網(wǎng)檢測(cè)即將到來車輛的流量信息傳送給控制平臺(tái),然后對(duì)交通燈進(jìn)行智能高效的控制,保證車輛與交通燈之間的通信。

1 系統(tǒng)構(gòu)成

基于霧計(jì)算的智能交通信號(hào)燈控制系統(tǒng),由車輛車載單元(OBU)(見圖1)和路邊接入網(wǎng)設(shè)備、車輛、交通信號(hào)燈、控制平臺(tái)和霧計(jì)算組成系統(tǒng),其架構(gòu)見圖2。車輛利用車載單元和路邊節(jié)點(diǎn)單元通信以此收集過往車輛信息,發(fā)送給控制平臺(tái),然后控制交通燈。這樣的車輛通信網(wǎng)絡(luò)是被稱為“VANETs”,一個(gè)VANET主要由4種實(shí)體組成:控制平臺(tái)(Ta),路邊單位(RSUs),嵌入OBUs(若干車載單元)的車輛和交通信號(hào)燈。

圖1 車載單元(OBU)

圖2 控制系統(tǒng)的架構(gòu)

控制平臺(tái)(Ta):Ta是一個(gè)完全信任的權(quán)威,它生成系統(tǒng)的全局參數(shù)。

路邊單位(RSUs):RSUs部署在路邊,以協(xié)助交通燈和車輛之間的通信。

交通信號(hào)燈:調(diào)整紅色和綠燈設(shè)置,以控制十字路口的交通流量。

車輛:車輛通過無(wú)線通信向路邊接入網(wǎng)設(shè)備報(bào)告其狀態(tài)信息,路邊接入網(wǎng)設(shè)備處理狀態(tài)信息并將信息傳遞給控制平臺(tái)進(jìn)行處理,控制平臺(tái)將處理的信息輸送給交通燈，實(shí)現(xiàn)各個(gè)方向的交通紅綠燈的控制。此外,假設(shè)每個(gè)車輛都配備了防篡改GPS,車輛的計(jì)算能力并不完全相同,所有的加密計(jì)算都是在可信設(shè)備中運(yùn)行的。

2 控制算法

霧計(jì)算[9]是云計(jì)算的延伸概念,由思科首創(chuàng)。霧計(jì)算是一個(gè)系統(tǒng)級(jí)的水平架構(gòu),在網(wǎng)絡(luò)的邊緣連續(xù)提供了從云到終端的計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。在霧計(jì)算中,用戶利用大量的最終用戶客戶端或接近用戶的邊緣設(shè)備來執(zhí)行計(jì)算和存儲(chǔ)的操作。在使用霧計(jì)算的交通信號(hào)燈控制方案中,交通燈可以作為一種霧裝置,根據(jù)收到的信息,控制平臺(tái)可以運(yùn)行一個(gè)流量調(diào)度算法來調(diào)整交通燈[10-11],該方法具有低延遲的特性,算法是用哈希碰撞[12]謎題構(gòu)造的。該算法由5個(gè)階段組成:系統(tǒng)設(shè)置,拼圖分配,驗(yàn)證,生成和決策。圖3為算法的階段組成演示圖。

圖3 算法的階段組成演示圖

在這個(gè)階段,Ta為系統(tǒng)中的車輛和交通燈生成系統(tǒng)參數(shù)。在輸入一個(gè)安全參數(shù)l,生成系統(tǒng)參數(shù)如下:

選擇一個(gè)對(duì)稱密鑰加密方案δSSK(.)/DSSK(.)；

選擇一個(gè)密碼散列函數(shù)SH:{0,1}*→{0,1}γ,γ是指定的密碼謎題硬度；

項(xiàng)目輸出系統(tǒng)參數(shù)(γ,δSSK(.)/DSSK(.),SH)。

系統(tǒng)中所有的車輛和交通燈都必須儲(chǔ)存系統(tǒng)參數(shù)(γ,δSSK(.)/DSSK(.),SH)?？紤]道路交叉點(diǎn)的場(chǎng)景,如圖4所示。

圖4 道路交叉點(diǎn)的場(chǎng)景演示圖

我們使用一個(gè)單一的交通燈Rπ表示多個(gè)交通燈。在每個(gè)時(shí)間段τ,紅綠燈Rπ生成一個(gè)k比特長(zhǎng)度的隨機(jī)種子ητ∈R{0,1}k,k是一個(gè)取決于l的參數(shù)。分發(fā)種子ητ給接近Rπ的車輛。交通燈Rπ具體方案如下:

產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)會(huì)話密鑰skτ,對(duì)稱密鑰加密方案的關(guān)鍵是δSSK(.)/DSSK(.)；

利用GeoLock映射函數(shù),根據(jù)監(jiān)測(cè)區(qū)域Li的位置計(jì)算GeoLock值；

計(jì)算C1=GeoLock⊕skτC2=δskτ(ητ),和廣播密文(C1,C2)。

在這個(gè)階段,車輛接近Rπ首先解密密文獲得謎題, 在協(xié)商時(shí)間內(nèi)解決難題并生成一個(gè)證明。當(dāng)車輛V1收到密文(C1,C2),它生成一個(gè)證明如下:

(1) 利用GeoLock映射函數(shù)計(jì)算GeoLock值；

(2) 計(jì)算skτ=GeoLock⊕C1,ητ=Dskτ(C2)；

(3) 找到(ζi,ζ,)∈{0,1}*滿足SH(ητ‖statusi‖ζi)=SH(ητ‖statusi‖ζi),statusi是狀態(tài)信息；

3 仿真結(jié)果與分析

在仿真中我們?cè)u(píng)估哈希沖突,構(gòu)建一個(gè)具有短輸出的散列函數(shù)。圖5顯示了哈希碰撞謎題的難度和時(shí)間解謎。當(dāng)哈希函數(shù)的輸出位長(zhǎng)度增加時(shí),發(fā)現(xiàn)沖突的平均時(shí)間呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。當(dāng)哈希函數(shù)的輸出位長(zhǎng)度即謎題的難度從5到27時(shí),發(fā)現(xiàn)碰撞的時(shí)間范圍即車輛進(jìn)行證明驗(yàn)證的時(shí)間延遲,從0.007 ms到87.0 s,該方案中協(xié)商的時(shí)間周期與解哈希碰撞謎題的時(shí)間有關(guān)。如果確定了哈希碰撞謎題的難度,經(jīng)過協(xié)商的時(shí)間周期可能比選擇的難度對(duì)應(yīng)的哈希碰撞謎題的時(shí)間要大,因此該方案滿足了霧設(shè)備的友好性,具有較低的延時(shí)性,可以更好進(jìn)行智能交通燈的控制。

4 結(jié)論

霧計(jì)算為智能交通信號(hào)燈控制提供了一種新的方法,該方法對(duì)數(shù)據(jù)傳輸量要求較小,具有快速處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的能力,提高本地的存儲(chǔ)和計(jì)算能力,消除數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。本文基于哈希函數(shù)提出了一種基于霧計(jì)算的智能交通信號(hào)燈控制方案。該方案中,交通燈即為一個(gè)霧化裝置,為了減少交通燈的計(jì)算和通信時(shí)間,交通燈只需要播放一個(gè)單一的字謎和執(zhí)行簡(jiǎn)單的操作就能夠高效地控制交通信號(hào)燈,為最終實(shí)現(xiàn)城市智能交通提供科學(xué)的信息基礎(chǔ)。