%A 李家印,郭文忠,李小燕,刘西蒙 %T 基于智能交通的隐私保护道路状态实时监测方案 %0 Journal Article %D 2020 %J 通信学报 %R 10.11959/j.issn.1000-436x.2020110 %P 73-83 %V 41 %N 7 %U {https://www.infocomm-journal.com/txxb/CN/abstract/article_170436.shtml} %8 2020-07-25 %X

为缓解道路的交通压力,减少道路拥堵现象的出现及避免交通事故的发生,结合安全、K最近邻(KNN)算法,提出了一种基于智能交通的隐私保护道路拥堵状态的实时监测(PPIM)算法。为了确保交通数据的安全,采用安全多方计算策略将数据内容随机分成独立的部分,通过不共谋的多服务器对数据分量进行存储和加密。为了提升道路状态监测的精度,提出了一种改进型的 KNN 交通监测算法,借助数据的相似度计算,获取衡量道路之间交通状态关系程度的相关值,并将其作为权重系数与传统的 KNN 算法进行整合。为加快密态数据的处理速度,设计了一系列的数据安全计算协议,实现了数据的安全处理。另外,利用真实的交通数据对该算法进行验证,实验结果表明改进型 KNN 算法有助于提高道路监测的准确度。实验分析表明,所提算法在保证数据的安全同时可以提高交通监测的精度。