(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211353863.8 (22)申请日 2022.11.01 (71)申请人 国网天津市电力公司电力科 学研究 院 地址 300384 天津市滨 海新区华苑产业区 海泰华科四路8号 申请人 国网天津市电力公司 　 国家电网有限公司 　天津大学 (72)发明人 祖国强　李大帅　赵越　蔡绍堂　 刘晓楠　杨挺　王浩鸣　贺春　 徐科　张弛　张利　戚艳　李磊　 (74)专利代理 机构 天津盛理知识产权代理有限 公司 12209 专利代理师 王来佳(51)Int.Cl. H04L 67/12(2022.01) H04L 41/142(2022.01) H04L 9/40(2022.01) H04L 9/00(2022.01) (54)发明名称 压缩感知的车网交互数据轻量级安全汇聚 传输方法及系统 (57)摘要 本发明涉及压缩感知的车网交互数据轻量 级安全汇聚传输方法及系统， 将整个网络随机划 分为非重叠的簇进行数据聚合， 将每个电动汽车 节点视作一个数据样本， 同时利用伯努利矩阵生 成随机值， 用于构造全局稀疏的测量矩阵， 最终 由簇头从子节 点接收测量值和伯努利随机值， 并 由汇聚节 点进行压缩观测。 测量矩阵由全体节点 生成提升了聚合的机密性， 同时每个传感器节点 只生成测量矩阵的一部分， 且只将其采样数据发 送至簇头节点， 大大降低了聚合的通信开销， 延 长了网络寿 命。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 115514789 A 2022.12.23 CN 115514789 A 1.压缩感知的车网交 互数据轻量级安全汇聚传输方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 根据电动汽车和聚合器的部署 情况， 构建网络模型； 根据网络模型构建最小生成树； 对最小生成树的每 个节点生成缝补 密钥； 基于压缩感知进行 车网交互数据融合； 将融合后的车网交互数据传输至最小生成树的汇聚节点， 在汇聚节点对融合后的车网 交互数据进行解密得到原 始数据。 2.根据权利要求1所述的压缩感知的车网交互数据轻量级安全汇聚传输方法， 其特征 在于： 所述根据电动汽车和聚合器的部署情况， 构建 网络模型的具体实现方法为： 将电动汽 车和聚合器的部署情况等效为部署在矩形区域具有N个节 点的无线传感网络 G(V， E)， 其中， V表示节点的集合， E表示不同节点之间的链路集， 从网络模型中的其他节点收集数据为汇 聚节点S， 网络模型数据聚合以周期的形式进行， 每周期每个节点只产生一个样本数据， 为 第i个 节 点 在每 周期 产生的 样 本 ， 每 周期 会从 N 个 节 点收 集 N 个 样 本 ， 为 。 3.根据权利要求2所述的压缩感知的车网交互数据轻量级安全汇聚传输方法， 其特征 在于： 所述每 个节点的通信距离为： 其中， 为所划定矩形区域的最大边的长度， N为矩形区域节点数。 4.根据权利要求1所述的压缩感知的车网交互数据轻量级安全汇聚传输方法， 其特征 在于： 所述 根据网络模型构建最小生成树的具体实现方法为： 在网络模型的基础上将电动汽车与聚合器的分布等效为图， 将网络模型中所有节点和 链路依次加入到优先队列P1中； 取出优先队列P1中的最小链路， 判断链路的两点是否联通； 若链路的两点联通则说明两个节点已经有其它边将两点联通了， 跳过； 否则， 将两个顶 点合并， 这条链路被使用； 依次判优先队列P1中所有的断链路的两点是否联通， 直至优先队列P1为空， 被使用的 链路构成最小生成树。 5.根据权利要求1所述的压缩感知的车网交互数据轻量级安全汇聚传输方法， 其特征 在于： 所述对最小生成树的每 个节点生成缝补 密钥的具体实现方法为： 每个节点利用L ogistic混沌系统生成混沌序列L： 其中， 是控制参数， 是产生的混沌序列， 根据Logist ic产生的随即映射经过函数 投 影， 得到伯努利分布序列 ：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115514789 A 2其中， 是长度为 N的伯努利分布序列， 是每 个节点的子密钥。 6.根据权利要求1所述的压缩感知的车网交互数据轻量级安全汇聚传输方法， 其特征 在于： 所述将缝补密钥基于压缩感知 进行数据融合的具体实现方法为： 将网络模 型划分为M 个不重叠的簇来聚合车网交互数据， 其中， M个簇分别表示为 ,每个簇包含的 节点数为 ， 簇中每个节点的测量数据记为 ， 之后将 与该节点对应的 相 乘， 得到 ， 且 ， 使网络模型每个叶节点发送他 的测量值 给簇头节点， 同时 簇头将从叶节点接 收到的测 量值以及自身的测 量值相加， 得到第 j个簇头节点的最终测量 值为： 其中， 是 和 的线性组合， 对于每个簇C， 为所有节点每周期的观测数据， 测量 数据 的生成规则为 网络模型中簇头通过最小生成树将计算出的测量值传递给网络模型中的汇聚节点， 簇 头沿着最小生成树向汇聚节点的方向， 将簇头的当前测量值与从后面沿着最小生成树向汇 聚节点的中继数据包封装在一起； 每一簇作为测量矩阵 的一行， 网络模型中每个节点为 测量矩阵的一列， M个随机形成的簇头和每个簇中的节点对应于测量矩阵 的行和相应 列： 其中， 为测量矩阵 的第j行， ， ， 汇聚节点从最 小生成树接收的数据包包含测量向量的元素 ， 其中包含测量向 量的元素 是测量数据和节点随机值的线性组合： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115514789 A 3