基于协同干扰的车联网通信信息泄露隐患消解

Communication information leakage is a critical security problem to be solved in vehicular networks. Nowadays, each car is equipped with plenty of sensors and the traffic flow is quite dense in urban areas. Thus, quantity of protential communication interference exists aomong the cars and the sensors. Exploring these protental inference, we propose to solve the communication informaiton leakage problem in vehicular networks via using the cooperative jamming technology. This project studies cooperative jamming in vehicular networks from three main aspects: cooperative jamming modeling, cooperative jamming scheme design, and cooperative jamming performance validation. Specifically, the novelty and the main contributions of this project are as follows,.(1) We are the first to propose a cooperative jamming model for vehicular networks which will pay considerable attention to the unique properties of the vehicular networks such as large-scale, high dynamic, on-road and traffic rule-following high speed driving. This model will be helpful for the study and application of cooperative jamming in vehicular networks;.(2) The affects of different communication scenarios on the design of cooperative jamming schemes are considered in this project. Two cooperative jamming schemes will be designed for two tipical communication scenarios, i.e. the single-packet transmission scenario and the multi-packet transmission scenario, which ensure successful transmission while preventing communication information leakage from eavesdroppers;.(3) This project will build a vehicular network simulation environment based on OMNET++ and build a vehicular network experimental platform basd on WARP V3. Both the simulation environment and the experimental platform will be used to validate the cooperative jamming performance.

车联网通信信息泄露是亟需解决的重要安全隐患。项目基于新型汽车装有大量传感器，城市车联网中车流密集，车-车之间、传感器-传感器之间潜在大量通信干扰的特性，提出合理利用这些干扰，基于协同干扰技术消解车联网通信信息泄露隐患。本项目重点从协同干扰模型建立、协同干扰方案设计、协同干扰性能验证三大方面对车联网通信中的协同干扰进行系统研究。具体研究内容及创新点包括：.（1）基于车联网大规模、高动态、且车辆沿交通道路、遵循交通规则高速移动的特性，首次建立符合车联网特性的协同干扰模型，利于车联网中协同干扰的研究及应用；.（2）考虑不同通信场景对协同干扰方案设计的影响，针对单包数据传输和多包数据传输两类典型场景设计协同干扰方案，保证车联网通信信息成功传输的同时不被窃听者窃取；.（3）分别基于OMNET++和WARP V3平台搭建车联网仿真环境及车联网实验平台，通过仿真和实验对协同干扰性能进行分析与验证。

车联网是智能交通系统的核心组成部分，通信信息泄露是车联网亟需解决的重要安全隐患。本项目基于协同干扰技术消解车联网中的通信信息泄露隐患，主要研究内容及成果包括：.1)基于车联网实用通信标准WAVE分析车联网通信特性，获取车联网用户在不同调制方式、编码率下，物理层数据包的时间结构及时间长度信息。该信息不仅可以用于本项目的研究，对后续涉及车联网通信时间问题的研究都具备参考意义。.2)基于分析获得的车联网通信特性，面向数据量较小的单包数据传输场景，制定了间歇性协同干扰方案，使得协同干扰用户能够以最小的能量消耗阻止不法用户窃取信息，为消解车联网通信信息泄露这一隐患提供了实用性强、能量消耗低的解决手段。本项目的研究可以根据不法用户的纠错能力、信号能量、通信信噪比、合法发送方所采用的调制方式、编码率等因素，自适应地给出最优的间歇性协同干扰方案，具有较好的自适应特性。.3)面向数据量较大的多包数据传输场景，制定了联合保密中继选择和协同干扰方案，首先通过保密中继选择方案为合法接收方指定通信信息传输时延短、通信信息泄露概率低的中继路径，然后调动协同干扰用户对中继路径的通信进行协同干扰，实现通信信息保密传输。.实验结果表明，与传统的连续性协同干扰方案相比，本项目提出的间歇性协同干扰方案能够在确保不法用户的误包率不低于80%的前提下，节省不低于34.5%的能量消耗；与其他三种中继选择方案相比，本项目所提出的保密中继选择方案在通信信息泄露概率和通信信息传输时延方面综合表现最优。本项目的研究能够为消解车联网中的通信信息泄露隐患提供实用、有效、低能耗的解决手段，也为其他网络中基于协同干扰的物理层安全研究提供了新的参考。

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