车载FlexRay总线网络的容错控制与网络安全机制关键理论研究

This project focuses on the fault tolerance control and network security in FlexRay in-vehicle bus network. The purpose is to improve whole core functions and efficiency indexes like the spectral efficiency, the complexity, and the feedback etc. in the information fault detection and the fault tolerant control algorithm. During these procedures, advanced technologies such as big data management and the optimal guaranteed performance control will be used. . Against the falt dectection of information in data layers, their reasons and degrees are mentioned on packet data losses, data transitions, and time delays. These data come out through theories and methods for detecting fault such as the evidence theory, the analytical redundancy, the nash equilibrium, and agent theories. Therefore, improve the multi-channel fault detection technology when separating and identifying bus fault information.. Having considered that there is no failure mode of the mechanical redundant in the by-wire system, the fault tolerant control theory and the method for the faulure prognosis will be studied. Through a series of processes, theories and methods for improving intercept unauthorized intrusion, data frame encryption, network utilization, and invulnerable are mentioned. These processes contain the frame ID multiplexing, the dynamic bit stuffing, the bit rearrangement, the sharing of a function and a channel resorce, the dynamic allocation of information and nodes, the modelic predictive control, and the network sucurity etc. Thus, the network security technology based on fault tolerant control methods for in-vehicle bus network will be improved.

本项目重点关注FlexRay车载总线网络中主动容错控制与网络安全问题，目的是利用大数据管理和最优保性能等先进技术，对信息故障检测与容错控制算法的频谱效率、复杂度、反馈开销等核心性能及效率指标进行全方位的改进。针对数据层中信息故障检测问题，采用证据理论、解析冗余、纳什均衡和Agent等多途径信息故障检测理论和方法，提出数据包丢失、数据跳变和时延等故障原因和程度的性能指标，改善对于总线信息故障分离与辨识的多途径信息故障检测技术；通过分析线控系统没有机械冗余的失效模式，研究失效预后的容错控制理论和方法。采用帧ID复用、动态位填充、位重排列、功能和信道资源共享、信息和节点的动态分配、模型预测控制和网络保安等理论和方法，提出拦截越权入侵、数据帧加密、数据保安等理论和方法，改善基于容错控制方法的网络安全技术；通过搭建软硬件一体化的物理实验仿真平台，评估所提方法在真实通信环境下的性能。

本项目重点关注车载FlexRay总线网络的网络安全问题，目的是利用大数据管理和最优保性能等先进技术，对FlexRay总线网络信息的信息故障检测、容错控制与网络安全技术进行全方位的改进。针对总线信息故障检测问题，提出了基于报文感知方法的信息异常检测架构和报文感知模块。敏锐地扑捉到FlexRay总线网络信息的横向与纵向的信息相关性关系。同时采用卷积神经网络方法进行总线信息异常检测。对车载FlexRay总线网络中的异常信息的检测准确率均达到99%；针对车载FlexRay总线的网络安全问题，提出了一种检测篡改攻击的总线入侵检测方法。通过采用具有高安全性及高处理速度的ECC加密算法来提高了车载FlexRay总线网络的安全性和可靠性。并进一步采取分组式的消息验证码来确保消息的准确性，带宽减少为原先的25%；为了提高车载总线网络的安全性，本项目针对FlexRay车载总线网络系统分析了其存在的安全缺陷与可能的攻击手段。通过基于AES-128与SHA-1算法提出了一种加密认证协议。采用列混合方法对AES加密算法进行全方位改进。本研究提出的改进型AES加密算法与传统的AES加密算法相比较，加密速度和解密速度各提高了26%和30%；针对FlexRay网络优化问题，首先分析了静态段的信息传输特性以及性能评价指标，以带宽利用率为约束，采用降序下一次适应算法，提出了一种信号装箱方法。在消息封装的基础上，构建静态时隙由多个FID复用的消息调度策略，使得系统所需的FID最小化。使总线负载降低了16.3%，在FID减少了53.8%的同时提高了32.8%带宽利用率。针对FlexRay动态段，提出了一种复合截止期算法的网络优化方案, 从而FlexRay网络利用率提高了31.11%。本课题的研究成果可促进新能源智能型汽车中相应理论和技术的发展，研究成果有望成为飞机、坦克、卫星、机器人等系统的核心关键技术。