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本发明涉及车载自组织网络中基于无证书环签密的隐私保护方法，在签密车辆使用自身私钥对消息加密后利用环外接收车辆的公钥对密文二次加密，环外接收车辆收到密文后相应地用自身私钥解密，再利用签密车辆公钥验证密文合法性，实现了对通信消息的来源和完整性的可认证。有益效果：该方法在车辆出现违法行为时，交通管理中心通过散列函数的单向性对车辆真实身份进行追踪，满足了匿名性和可追踪性要求。

本发明公开了一种基于VANET无线短程通信的主动刹车方法，所述方法的步骤中含有：获取本车A0的车速信号V0；根据步骤一获得的车速信号V0计算出车辆加速度；根据路面坡度传感器得到的数据G0和车辆加速度对路面坡度传感器得到的数据的影响G1，得到路面的参考坡度G2；其中，G2＝G0‑G1；由车轮轮速传感器信号计算出车辆滑移率S，由车轮垂向载荷传感器信号计算出车轮纵向力Fx，进一步由车辆滑移率S、车轮纵向力Fx和车轮轮缸压力传感器信号计算出路面附着系数μmax；步骤四：启动车辆组网模块，与周围车辆进行组网，获取周围车辆数据。本发明的方法能够在不同路面坡度，不同路面附着系数，不同车速等行驶状况下实时计算出更加精确的安全距离，大大提高了可靠性、安全性和稳定性。

本发明涉及一种车载自组织网络中基于决策树机制的多副本路由方法，属于车载自组织网络技术领域。在该方法中，采用一种机器学习内容里的决策树C4.5学习方法，车辆首先根据对历史数据的采集，然后对采集的历史数据进行整合处理，并使用决策树学习方法对所选取的相应属性进行分类和评级，生成决策规则树，之后在初始消息和消息副本的传递中利用构建的决策规则树使得消息的传输更加具有方向性和目的性。本方法解决了在多副本路由中消息副本数盲目洪泛转发带来的网络开销过大的问题，同时也解决了由于被动地采用直接传输使得投递率不高以及时延较大的问题，该方法相比于传统方法及时性、可靠性等性能更强，更适合高动态拓扑且网络密度较大的车载自组织网络。