1.本发明属于车联网数据传输技术领域，具体涉及一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法。
背景技术：2.随着自动驾驶技术的高速发展，智能交通系统中的车辆自组织网络(vehicular ad hoc network,vanet)能够显著提升系统安全性和用户满意度，因而受到了广泛的关注和研究。在vanet中，配备无线接口的车辆可以通过车对车(vehicle to vehicle,v2v)通信方式直接与附近的车辆通信；同时，也可以与固定的路边单元(road side unit,rsu)进行通信，称为车辆对基础设施(vehicle to infrastructure,v2i)通信方式。当车辆高速移动时，拓扑持续变化，v2v和v2i通信方式下存在传输链路不稳定甚至中断的问题，该问题已成为面向应用的vanet亟待解决的瓶颈问题。与此同时，伴随着智慧城市的逐步实现，城市通信网络中对人行为和偏好的研究与分析显得尤为重要，车联网发展亦是如此。
3.在线社交网络作为社交网络最为流行的应用场景，社交网络中最常见的应用就是基于社交数据收集的行为分析预测。在用户登录社交软件或搜索引擎等应用时，提供数据服务的应用会通过社交网络数据整合模块进行登录账户用户名、登录时间、实时位置等信息的收集。而后，这些数据会被授权给社交媒体软件使用，这些应用通过加标签等方式对用户数据进行分类分析，并针对不同种类的用户进行“个性化推荐”。仅考虑上述分类分析方法已经无法满足未来车联网中对于数据共享目标群体所进行的个性化推荐以及安全性保证。
4.如今，区块链技术正朝着高效、安全、便捷的方向演进。跨链技术、扩展技术和核心技术是发展的有力支撑。以区块链传输专用网络(blockchain transmission network,btn)、共识算法、智能合约框架为代表的核心技术稳步发展的同时，云链融合、隐私计算、物联网及数字身份等的区块链扩展技术在快速发展。于是，近年来国内外学者纷纷将区块链的技术引入车联网中。
5.车联网系统中存在节点隐私信息泄露、节点间数据链路不稳定等问题，采用激励机制对系统进行优化能够一定程度解决上述问题。激励机制是指通过特定的方法与管理体系，将各方利益最大化的过程。在传统的激励机制中，使用统一均价进行激励是最为普遍的方式。但是该方案存在激励不足的缺点。一种动态定价激励机制考虑了共享的内容流行度、内容大小、链路质量和链路中断概率，结合缓存策略提高了系统的内容交付率和命中率。一种将缓存策略与激励机制相结合，通过建立动态博弈模型的方法，解决了运营商和移动用户间利益冲突问题。但是，上述激励机制方式中都未将自私度量化考虑进博弈中，仅从侧面对车辆用户的参与度进行了评估，且并不能很好的解决诸如节点隐私泄露、节点间数据链路不稳定等问题。
6.综上所述，为了解决以上问题，采用基于区块链技术辅助的车载社交网络融合架构，在数据共享过程中，考虑车辆自私度，设计出更符合实际的激励机制更能满足当下车联
网的快速发展。
技术实现要素：7.针对现有技术存在的不足，本发明提出了一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法，该方法包括：构建车载社交网络体系架构，包括物理层、社交关系层和区块链层；在车载社交网络体系架构中，车辆根据激励机制进行数据共享；其中，车辆包括簇头车辆和簇员车辆；
8.车辆根据激励机制进行数据共享的过程包括：
9.簇员根据用户体验质量和购买内容的单价构建簇员的效益函数；
10.簇头根据基站给簇头发放的奖励金额、簇头的能耗开销和簇头的算力损耗构建簇头的效益函数；
11.基站根据基站给簇头发放的奖励金额、簇员购买内容的单价和基站的能耗开销构建基站的效益函数；
12.采用三方-四阶段stackelberg博弈迭代算法对簇员的效益函数、簇头的效益函数和基站的效益函数进行求解，得到使系统效益最大化的数据共享决策；
13.车辆根据数据共享决策进行数据共享。
14.优选的，构建簇员的效益函数的过程包括：根据内容流行度、车辆自私度和数据包传输率计算簇员的用户体验质量；根据内容成本、内容流行度和车辆自私度计算簇员购买内容的单价；根据用户体验质量和购买内容的单价计算簇员的效益函数。
15.进一步的，计算簇员的效益函数的公式为：
[0016][0017]
s.t.u
cm
≥0
[0018][0019]
其中，u
cm
表示簇员的效益，qoe表示簇员的用户体验质量，m(x)表示簇员购买内容x的单价，ω
x
表示内容x的大小，k表示车辆传输数据包的单位大小，pdr
x,i
表示车辆vi传输内容x时的数据包传输率，s
x,i
表示车辆vi转发内容x时自私度，r(x)表示内容x的流行度排名，x表示内容数量，c(x)表示内容x的成本，r
min
表示最小内容排名，r
max
表示最大内容排名，表示内容集合。
[0020]
优选的，构建簇头的效益函数的过程包括：根据簇员购买内容的单价和车辆自私度计算基站给簇头发放的奖励金额；根据车辆下行传输速率、车辆的传输发送功率和内容的大小计算簇头的能耗开销；根据车辆计算能力、车辆自私度和传输内容时需要的计算资源量计算簇头的算力损耗；根据基站给簇头发放的奖励金额、簇头的能耗开销和簇头的算力损耗计算簇头的效益函数。
[0021]
进一步的，计算簇头的效益函数的公式为：
[0022][0023]
s.t.u
ch
≥0
[0024][0025]
其中，u
ch
表示簇头的效益，p(x)表示基站给簇头发放的奖励金额，e
ch
表示簇头的能耗开销，e
cost
表示簇头的算力损耗，m(x)表示簇员购买内容x的单价，s
x,i
表示车辆vi转发内容x时自私度，u表示自私度影响因子，pi表示车辆vi的传输发送功率，ω
x
表示内容x的大小，ri表示车辆vi的下行传输速率，θ表示能耗稀疏，fi表示车辆vi的计算能力，cy
x
表示处理排名为r(x)的内容时所需的计算资源量，s
x,imin
表示车辆vi转发内容x时的最小自私度，s
x,imax
表示车辆vi转发内容x时的最大自私度，表示内容集合。
[0026]
优选的，构建基站的效益函数的过程包括：根据基站传输能量消耗速率和基站下行传输速率计算基站的能耗开销；根据基站给簇头发放的奖励金额、簇员购买内容的单价和基站的能耗开销计算基站的效益函数。
[0027]
进一步的，计算基站的效益函数的公式为：
[0028]ubs
＝m(x)-p(x)-e
bs
[0029]
＝(1-ln(s
x,i
+u))
·
m(x)
·-r
s,d
·
l
[0030]
＝(1-ln(s
x,i
+u))
·
c(x)
·sx,i
·
(r(x)/x)-r
s,d
·
l
[0031]
s.t.u
bs
＞0
[0032][0033]
其中，u
bs
表示基站的效益，m(x)表示簇员购买内容x的单价，p(x)表示基站给簇头发放的奖励金额，e
bs
表示基站的能耗开销，s
x,i
表示车辆vi转发内容x时自私度，u表示自私度影响因子，r
s,d
表示基站下行传输速率，l表示基站传输能量消耗速率，c(x)表示内容x的成本，r(x)表示内容x的流行度排名，x表示内容数量，c
min
表示内容x的最小成本，c
max
表示内容x的最大成本，表示内容集合。
[0034]
优选的，车辆根据激励机制进行数据共享的过程还包括：进行数据共享前，车辆生成元数据索引并将索引打包发送给基站；基站接收元数据索引，开启信息共享智能合约并达成共识；其中，元数据索引包括时间戳、数据信息描述、数据所有者信息、存储地址、信息索引和历史共享记录。
[0035]
本发明的有益效果为：本发明基于区块链辅助的vsn架构，针对社交车辆数据共享过程中理性数据转发者存在自私行为的问题，设计了一种价格激励方法实现社交车辆的数据共享过程；本发明在保证集群稳定性的前提下，数据的安全性得到了有效的保证，并且数据共享的个性化得到了相应的提升，使簇员车辆cm的用户体验质量qoe逐渐趋于平稳，同时考虑了内容流行度和节点自私度进行动态定价，对簇头车辆ch的激励效果较好，进而可以为cm提供较好的服务质量，实用性高，具体良好的应用前景。
附图说明
[0036]
图1为本发明中社交网络与车辆网络对应关系示意图；
[0037]
图2为普通车载社交网络架构示意图；
[0038]
图3为本发明中车载社交网络体系架构示意图图；
[0039]
图4为本发明中博弈模型示意图；
[0040]
图5为本发明中内容排名策略对用户体验质量的影响仿真图；
[0041]
图6为本发明中内容排名策略对簇员的效应函数的影响仿真图。
具体实施方式
[0042]
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。
[0043]
对于车载社交网络体系架构，社交属性对建立稳定链接的非常重要，因此，对车联网与社交网络之间的对应关系进行挖掘，是建立车载社交网络架构的重要一环。如图1所示，社会关系、兴趣爱好和活动规律是联结两种网络架构的纽带。首先，社交网络中拓扑结构由社会关系所维系和扩展，同时也可以根据社会关系进行拓扑结构的预测。而后，系统可以根据社交网络中用户的兴趣爱好进行信息推荐等操作。不同用户多样的兴趣爱好也催生了各类以用户为中心的应用，对网络应用的发展起到了推动作用。最后，通过对移动用户社会行为规律的挖掘可以实现相同兴趣社区的发现。这些具有特定标签的数据也能够帮助人们对不同的移动方式进行建模和研究。
[0044]
基于上述对应关系，车载社交网络的架构如图2所示，由下至上分别展示了车联网中实体车辆映射为社交网络层中的节点及节点间的关系。车联网中，位置相近的车辆被划分到了用虚线框出的同一组中。然而，由图中可知，物理位置相近的车辆可能具有不同的兴趣点，如顶层社交网络所示，具有相同兴趣或具有社交关系的人被分成了3组。由此架构图可以清晰看出车载社交网络的优势，即可以在一个网络中同时体现出车辆实体的物理位置属性、车辆驾驶者或乘客之间的社交属性。
[0045]
为了实现社交车辆的人性化分簇、激励自私车辆数据传输以及保证车辆隐私信息安全可信的存储与共享，本发明提出了一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法，所述方法包括：构建车载社交网络体系架构，在车载社交网络体系架构中，车辆根据激励机制进行数据共享。
[0046]
如图3所示，本发明的车载社交网络体系架构分为三层，分别为：物理层、社交关系层和区块链层，涉及四类角色，分别是可信中心(trusted authority,ta)、车辆用户(vehicle user,vu)、基站和区块链。
[0047]
对本发明中的车载社交网络体系架构的描述如下：
[0048]
(1)物理层：a)车辆作为通信节点通过建立v2v、v2i链路与车辆或者基站进行资源交互；b)基站作为路边通信单元为车辆提供信息资源；同时作为分布式数据库存储车辆的隐私状态等数据。在车载社交网络中，车辆的兴趣点与活跃度两个社交属性被考虑进系统。为了实现车辆信息的全局可查询，由基站维护的区块链层被构建。其中，车辆包括簇头车辆和簇员车辆。
[0049]
(2)社交关系层：由车辆映射出的虚拟节点构成。物理层中的车辆触发分簇过程
后，社交关系层中的节点会进行动态、实时的映射，直观展示社交相似性、活跃度在簇头选举过程中的影响与作用。
[0050]
(3)区块链层：由区块链节点构成，区块链节点由基站进行维护。车辆的分簇、状态等隐私信息经过簇头加密后发送至基站，基站将其存储至本地数据库的同时添加索引。为了实现车辆信息的全局可查询，基站通过存储证明达成节点共识，将加密内容的索引存储至新的区块中，进而构成区块链。其中，全局可查询的实现分为三步：首先，车辆对基站发出查询请求；而后，基站通过智能合约访问区块链中存储的索引；最后，基站按照获取到的索引信息进行数据查询与获取。
[0051]
车载社交网络体系架构的角色的描述如下：
[0052]
(1)可信中心：绝对可信机构，在系统初始化阶段，ta将对车辆用户和基站进行身份注册和密钥发放。初始化后，ta将保持离线状态，避免影响区块链的去中心化。当出现恶意行为时(例如恶意驱动程序发送伪造数据)，ta将会跟踪恶意数据发送者撤销其身份认证。
[0053]
(2)车辆用户：车载社交网络中最小的通信单元，可分为簇头、簇员、未定义车辆三种状态车辆。文本、图片、音视频等多媒体数据在车辆用户和基站之间进行交互，簇头、簇员与基站通过一种定价方案进行数据交易。
[0054]
(3)基站：在路边间隔分布，是存储所有区块数据的完整节点。交易过程中的信息索引将被基站存至区块链上，大量的交易数据则会被存储在配备的移动边缘计算(mobile edge computing,mec)服务器中。
[0055]
(4)区块链：区块链可以被视为一个节点分散且可靠的平台，可以保证数据的完整性。各类实体的注册信息会在区块链上发布，以确保车辆用户和基站轻松查询到存储在区块链上的信息。交易索引信息以链的形式被存储，确保共享数据的真实性、有效性及不可篡改性。
[0056]
在车载社交网络体系架构中，车辆根据激励机制进行数据共享的过程包括如下内容：
[0057]
系统首先进行初始化，各类实体(基站、车辆用户)会向ta进行身份注册成为合法实体，同时进行密钥的分发，包含公钥和私钥用于身份认证；
[0058]
由于自身存储空间有限，首先车辆用户会将一些路况信息、道路周边娱乐信息和自身较感兴趣的数据传给临近的基站。此时，这些数据是匿名且加密的，同时会附上数据提供者的数字签名。同一数据提供者会对不同的原始数据使用不同假名，通过降低数据间的关联度实现数据的安全及车辆用户的隐私保护。
[0059]
车辆作为数据提供者会优先选择道路上临近的基站进行数据分享，车载社交网络架构下，车辆的意志体现了人的意志，因此，具有相似兴趣爱好的车辆将会主动接近。使用活跃度感知的社交车辆分簇算法，得到负责与基站bs进行诉求沟通的簇头车辆ch，必须由ch转发获得数据的簇员车辆cm，以及一些未能成簇的未定义车辆ud。当簇ci具有某种相似的数据需求时，ch会作为代表向bs发起请求。
[0060]
车辆根据激励机制向基站发送原始数据即共享信息，基站收到车辆发来的原始数据后，将数据进行数据整合并打包成块，触发数据存储智能合约(smart contract for data storage,scds)，经过存储空间证明的机制达成节点共识。打包后的数据块将会存至
区块链下的本地mec服务器中，同时生成原始数据存储地址列表存至链上。
[0061]
进行数据共享前，车辆生成元数据索引并将索引打包发送给基站；基站接收元数据索引，开启信息共享智能合约(smart contract for information sharing,scis)，基站对元素索引进行验证，而后通过工作量证明机制达成共识并达成共识；其中，元数据索引包括时间戳、数据信息描述、数据所有者信息、存储地址、信息索引和历史共享记录。
[0062]
本发明的激励机制包括以下内容：
[0063]
假设道路上部署有m个bs，表示为每个bs都配备有mec服务器。假设道路上有n辆车，表示为车载社交网络中，不同基站内存有关于不同兴趣点的内容x＝{ω
x
,cy
x
}，ω
x
代表内容x的大小，cy
x
表示传输内容x所需的计算资源量即cpu周期数。基站、簇头和簇员间的内容请求交易过程如图4所示，由于车辆在道路上处于高速移动状态，数据传输链路不稳定，根据分簇算法，可以获得持续时间长、兴趣相似度高、距离较近的车辆集群。进一步，在稳定集群内进行数据的转发及共享。在ch发送共享信息前，首先需要针对数据进行bs与ch之间的定价。为了克服ch的自私性及转发数据的惰性，需要bs对其进行价格激励。通过求得最优价格策略即共享决策，实现系统效益最大化，采用数据共享决策进行数据共享，其具体过程包括以下内容：
[0064]
簇员根据用户体验质量qoe和购买内容的单价构建簇员的效益函数；具体的，根据内容流行度、车辆自私度和数据包传输率计算簇员的用户体验质量，计算公式为：
[0065]
qoe＝ln[ω
x
/k
·
(1-pdr
x,i
·sx,i
·
r(x)/x)]
[0066]
其中，qoe表示簇员的用户体验质量，ω
x
表示内容x的大小，k表示车辆传输数据包的单位大小，pdr
x,i
表示车辆vi传输内容x时的数据包传输率，s
x,i
表示车辆vi转发内容x时自私度，r(x)表示内容x的流行度排名，x表示内容数量。
[0067]
根据内容成本、内容流行度和车辆自私度计算簇员购买内容的单价，计算公式为：
[0068][0069]
其中，m(x)表示簇员购买内容x的单价；c(x)表示内容x的成本，c(x)为基站进行定价；表示内容集合。
[0070]
根据用户体验质量和购买内容的单价计算簇员的效益函数，计算公式为：
[0071][0072]
s.t.u
cm
≥0
[0073][0074]
其中，u
cm
表示簇员的效益，r
min
表示最小内容排名，r
max
表示最大内容排名。
[0075]
簇头根据基站给簇头发放的奖励金额、簇头的能耗开销和簇头的算力损耗构建簇头的效益函数；具体的，根据簇员购买内容的单价和车辆自私度计算基站给簇头发放的奖励金额；计算公式为：
[0076]
p(x)＝m(x)
·
ln(s
x,i
+u)
[0077]
其中，p(x)表示基站给簇头发放的奖励金额，u表示自私度影响因子。
[0078]
根据车辆下行传输速率、车辆的传输发送功率和内容的大小计算簇头的能耗开
销；计算公式为：
[0079][0080]ri
＝b log2(1+snr
i,j
)
[0081]
snr
i,j
＝p
ihi,j
/n0[0082]
其中，e
ch
表示簇头的能耗开销，pi表示车辆vi的传输发送功率，ri表示车辆vi的下行传输速率，b表示信道带宽，h
i,j
表示传输信道增益，n0表示高斯白噪声功率。
[0083]
根据车辆计算能力、车辆自私度和传输内容时需要的计算资源量计算簇头的算力损耗；计算公式为：
[0084]ecost
＝θ
·fi2
·
(1+s
x,i
)
·
cy
x
[0085]
其中，e
cost
表示簇头的算力损耗，θ表示能耗稀疏，fi表示车辆vi的计算能力，cy
x
表示传输的内容x时所需的计算资源量。
[0086]
根据基站给簇头发放的奖励金额、簇头的能耗开销和簇头的算力损耗计算簇头的效益函数；计算公式为：
[0087][0088]
s.t.u
ch
≥0
[0089][0090]
其中，s
x,imin
表示车辆vi转发内容x时的最小自私度，s
x,imax
表示车辆vi转发内容x时的最大自私度。
[0091]
基站根据基站给簇头发放的奖励金额、簇员购买内容的单价和基站的能耗开销构建基站的效益函数；具体的，根据基站传输能量消耗速率和基站下行传输速率计算基站的能耗开销，计算公式为：
[0092]ebs
＝r
s,d
·
l
[0093]rs,d
＝b log2(1+snr
i,j
)
[0094]
snr
i,j
＝p
s,dhi,j
/n0[0095]
其中，e
bs
表示基站的能耗开销，r
s,d
表示基站下行传输速率，l表示基站传输能量消耗速率，p
s,d
表示基站下行传输发送功率。
[0096]
根据基站给簇头发放的奖励金额、簇员购买内容的单价和基站的能耗开销计算基站的效益函数，计算公式为：
[0097]ubs
＝m(x)-p(x)-e
bs
[0098]
＝(1-ln(s
x,i
+u))
·
m(x)
·-r
s,d
·
l
[0099]
＝(1-ln(s
x,i
+u))
·
c(x)
·sx,i
·
(r(x)/x)-r
s,d
·
l
[0100]
s.t.u
bs
＞0
[0101][0102]
其中，c
min
表示内容x的最小成本，c
max
表示内容x的最大成本。
[0103]
采用三方-四阶段stackelberg博弈迭代算法对簇员的效益函数、簇头的效益函数
和基站的效益函数进行求解，得到使系统效益最大化的数据共享决策；其具体过程包括如下内容：
[0104]
由于三方的策略会互相影响，故建立三方-四阶段stackelberg主从博弈模型。使用逆向归纳法分别对两对主从关系，ch、cm主从关系和bs、ch主从关系进行纳什均衡分析与证明，将实现系统效益最大化的三方策略集按照四阶段博弈进行求解，其中，r
*
(x)表示实现系统效益最大化的内容x的流行度排名，表示实现系统效益最大化的车辆vi转发内容x时自私度，c
*
(x)表示实现系统效益最大化的内容x的成本。
[0105]
cm作为ch、cm主从关系中的跟随者，需要先给出一个最优决策。cm的效益方程为多元函数，求解其极值需要对其二阶偏导hessian矩阵进行判断和证明。
[0106]
当矩阵的秩det(h)＞0且迹trace(h)＜0时，实对称hessian矩阵是负定的。cm效益方程的hessian矩阵为：
[0107][0108]
矩阵中非对角元素对称，主对角元素之和为负，因此trace(h)＜0。矩阵的秩可以通过下式求得：
[0109][0110]
根据系统初始化参数设置，第一项远大于第二项，故det(h)＞0。因此，hessian矩阵是负定的。
[0111]
负定函数是凸函数，可通过求其一阶偏导jacobian矩阵得临界点，cm效益函数的jacobian矩阵如下：令j＝0，可以推导出三个博弈变量r(x)、s
x,i
和c(x)之间的固定关系，得到cm的纳什均衡策略：
[0112][0113][0114]
其中，r
*
(s,c)表示在内容成本和车辆自私度制约下的内容x的流行度排名。
[0115]
cm的目标是选择排名为r
*
的内容。至此，四阶段博弈的第一阶段结束。
[0116]
由于ch与cm和bs之间均存在主从关系，此处将分别对两段关系进行博弈分析。
[0117]
首先，ch作为cm的领导者，基于跟随者cm做出的最优决策r
*
，ch将做出相应的决策。将第一阶段博弈得到的cm纳什均衡表达式代入ch的效益函数中，得到简化后的ch效益函数：
[0118][0119]
s.t.u
ch
≥0
[0120][0121]
至此，第二阶段的博弈完成。
[0122]
而后，ch作为bs的跟随者，需要给出最优决策s
*
，即通过数学方法找到多元函数的极值点。
[0123]
闭区间内连续实变函数是凸函数。当成本最优策略c给定时，可以通过令ch效益函数u
ch
一阶导数为零求得极值点。ch效益函数一阶导数、二阶导数分别为：
[0124][0125][0126]
观察可知，二阶导数值衡为负，则效益函数是凸函数。令一阶导数为零，可以得到极值点。综上，ch的纳什均衡表达式为：
[0127][0128]
其中，s
*
(c)表示在内容成本制约下的ch的自私度，即ch做出的最优策略。
[0129]
至此，第三阶段博弈完成，ch最优策略已给出。
[0130]
bs作为ch的领导者，将在第四阶段根据ch的最优策略给出自己的最优成本策略；将cm的纳什均衡策略表达式和ch的纳什均衡表达式代入bs效益函数中，得到简化后的bs效益函数：
[0131]
[0132]
s.t.u
bs
＞0
[0133]
由ch纳什均衡表达式的一阶导数可知，其值衡为正，则函数是单调递增的。将限制条件带入可得在c
min
＜c
*
＜c
max
条件下的极小值c
min
和极大值c
max
。
[0134]cmin
＝θ
·fi2
·
cy
x
·
pdr
x,i
(s
min
+u)-pdr
[0135]cmax
＝θ
·fi2
·
cy
x
·
pdr
x,i
(s
max
+u)-pdr
[0136]
最后求解获得bs的最优策略c
*
，即实现系统效益最大化的内容x的成本。至此，第四阶段博弈结束。
[0137]
车辆根据数据共享决策进行数据共享即cm根据数据共享决策挑选内容x，做出内容选择决策r
*
(x)，并向bs付款。完成交易后将自动触发信息共享智能合约scis，bs将交易记录保存至区块链进而实现全局共享。
[0138]
通过仿真分析自私度激励因子对博弈过程的影响并确定其取值，本发明对博弈过程的bs、ch和cm三方效益函数随三方策略变化的影响进行仿真，将本发明所提激励机制与参与度激励算法、转发率算法和均价算法进行对比分析，证明所提激励机制的优势。
[0139]
不同激励机制下cm的用户服务质量qoe随内容排名策略增加的变化趋势如图5所示。四种激励机制下，qoe都呈上升趋势。根据上述分析可知，内容的价格与排名成正比，排名越高ch转发的自私度会越低，cm的获得的qoe就越高。随着内容排名降低，ch的自私度增加，cm的qoe逐渐趋于平稳。观察可知，本发明算法表现较好，这是因为本发明所提激励机制同时考虑了内容流行度和节点自私度进行动态定价，对ch的激励效果较好，进而可以为cm提供较好的服务质量。对应地，均价激励算法表现最差。参与度激励算法中，虽然通过动态定价激励了ch的参与度，但未考虑用户自私度的影响。转发率激励算法确定激励值时考虑了内容流行度的影响，但并未考虑节点的自私度，故qoe较低。内容排名由高到低变化过程中对ch效益函数的影响趋势如图6所示。四种激励算法下的效益函数曲线都呈上升趋势。其中，均价激励算法表现最差，这是因为在本发明的博弈过程中，三种策略互相制衡。如果ch每次收到的激励总是相同，其自私度会变得不可控，导致收益效果变差。转发率激励算法和参与度激励算法都是因为只考虑了内容流行度和节点自私性，没有像本发明所提算法同时考虑内容排名、内容成本和节点自私度，导致效果并非最优。
[0140]
仿真结果表明，本发明所提方法能够较好的克服车辆自私度，实现较为可靠的数据转发。
[0141]
本发明基于区块链辅助的vsn架构，针对社交车辆数据共享过程中理性数据转发者存在自私行为的问题，设计了一种价格激励方法实现社交车辆的数据共享过程；本发明在保证集群稳定性的前提下，数据的安全性得到了有效的保证，并且数据共享的个性化得到了相应的提升，使簇员车辆cm的用户体验质量qoe逐渐趋于平稳，同时考虑了内容流行度和节点自私度进行动态定价，对簇头车辆ch的激励效果较好，进而可以为cm提供较好的服务质量，实用性高，具体良好的应用前景。
[0142]
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。
技术特征：1.一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法，其特征在于，包括：构建车载社交网络体系架构，包括物理层、社交关系层和区块链层；在车载社交网络体系架构中，车辆根据激励机制进行数据共享；其中，车辆包括簇头车辆和簇员车辆；车辆根据激励机制进行数据共享的过程包括：簇员根据用户体验质量和购买内容的单价构建簇员的效益函数；簇头根据基站给簇头发放的奖励金额、簇头的能耗开销和簇头的算力损耗构建簇头的效益函数；基站根据基站给簇头发放的奖励金额、簇员购买内容的单价和基站的能耗开销构建基站的效益函数；采用三方-四阶段stackelberg博弈迭代算法对簇员的效益函数、簇头的效益函数和基站的效益函数进行求解，得到使系统效益最大化的数据共享决策；车辆根据数据共享决策进行数据共享。2.根据权利要求1所述的一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法，其特征在于，构建簇员的效益函数的过程包括：根据内容流行度、车辆自私度和数据包传输率计算簇员的用户体验质量；根据内容成本、内容流行度和车辆自私度计算簇员购买内容的单价；根据用户体验质量和购买内容的单价计算簇员的效益函数。3.根据权利要求2所述的一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法，其特征在于，计算簇员的效益函数的公式为：s.t.u
cm
≥0其中，u
cm
表示簇员的效益，qoe表示簇员的用户体验质量，m(x)表示簇员购买内容x的单价，ω
x
表示内容x的大小，k表示车辆传输数据包的单位大小，pdr
x,i
表示车辆v
i
传输内容x时的数据包传输率，s
x,i
表示车辆v
i
转发内容x时自私度，r(x)表示内容x的流行度排名，x表示内容数量，c(x)表示内容x的成本，r
min
表示最小内容排名，r
max
表示最大内容排名，表示内容集合。4.根据权利要求1所述的一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法，其特征在于，构建簇头的效益函数的过程包括：根据簇员购买内容的单价和车辆自私度计算基站给簇头发放的奖励金额；根据车辆下行传输速率、车辆的传输发送功率和内容的大小计算簇头的能耗开销；根据车辆计算能力、车辆自私度和传输内容时需要的计算资源量计算簇头的算力损耗；根据基站给簇头发放的奖励金额、簇头的能耗开销和簇头的算力损耗计算簇头的效益函数。5.根据权利要求4所述的一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法，其特征在于，计算簇头的效益函数的公式为：
s.t.u
ch
≥0其中，u
ch
表示簇头的效益，p(x)表示基站给簇头发放的奖励金额，e
ch
表示簇头的能耗开销，e
cost
表示簇头的算力损耗，m(x)表示簇员购买内容x的单价，s
x,i
表示车辆v
i
转发内容x时自私度，u表示自私度影响因子，p
i
表示车辆v
i
的传输发送功率，ω
x
表示内容x的大小，r
i
表示车辆v
i
的下行传输速率，θ表示能耗稀疏，f
i
表示车辆v
i
的计算能力，cy
x
表示处理排名为r(x)的内容时所需的计算资源量，s
x,imin
表示车辆v
i
转发内容x时的最小自私度，s
x,imax
表示车辆v
i
转发内容x时的最大自私度，表示内容集合。6.根据权利要求1所述的一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法，其特征在于，构建基站的效益函数的过程包括：根据基站传输能量消耗速率和基站下行传输速率计算基站的能耗开销；根据基站给簇头发放的奖励金额、簇员购买内容的单价和基站的能耗开销计算基站的效益函数。7.根据权利要求6所述的一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法，其特征在于，计算基站的效益函数的公式为：u
bs
＝m(x)-p(x)-e
bs
＝(1-ln(s
x,i
+u))
·
m(x)
·-r
s,d
·
l＝(1-ln(s
x,i
+u))
·
c(x)
·
s
x,i
·
(r(x)/x)-r
s,d
·
ls.t.u
bs
＞0其中，u
bs
表示基站的效益，m(x)表示簇员购买内容x的单价，p(x)表示基站给簇头发放的奖励金额，e
bs
表示基站的能耗开销，s
x,i
表示车辆v
i
转发内容x时自私度，u表示自私度影响因子，r
s,d
表示基站下行传输速率，l表示基站传输能量消耗速率，c(x)表示内容x的成本，r(x)表示内容x的流行度排名，x表示内容数量，c
min
表示内容x的最小成本，c
max
表示内容x的最大成本，表示内容集合。8.根据权利要求1所述的一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法，其特征在于，车辆根据激励机制进行数据共享的过程还包括：进行数据共享前，车辆生成元数据索引并将索引打包发送给基站；基站接收元数据索引，开启信息共享智能合约并达成共识；其中，元数据索引包括时间戳、数据信息描述、数据所有者信息、存储地址、信息索引和历史共享记录。
技术总结本发明属于车联网数据传输技术领域，具体涉及一种车联网中基于区块链和激励机制的数据共享方法；该方法包括：构建车载社交网络体系架构，在车载社交网络体系架构中，车辆根据激励机制进行数据共享，过程包括，构建簇员的效益函数；构建簇头的效益函数；构建基站的效益函数；采用三方-四阶段Stackelberg博弈迭代算法对簇员的效益函数、簇头的效益函数和基站的效益函数进行求解，得到使系统效益最大化的数据共享决策；车辆根据数据共享决策进行数据共享；本发明使簇员车辆的用户体验质量逐渐趋于平稳，同时考虑了内容流行度和节点自私度进行动态定价，对簇头车辆的激励效果较好，进而可以为簇员车辆提供较好的服务质量。可以为簇员车辆提供较好的服务质量。可以为簇员车辆提供较好的服务质量。
技术研发人员：张海波 徐蓬勃 刘子琪 刘开健
受保护的技术使用者：重庆邮电大学
技术研发日：2022.04.22
技术公布日：2022/7/5
