车联网中基于时空离群点的虚假数据检测方法

摘要

本发明提出了一种车联网中基于时空离群点的虚假数据检测方法，其步骤为：利用车联网中部署在路边的RSU收集车辆报告的数据，按照时间和空间属性对数据进行分组，量化每个组内数据的相似程度，基于贝叶斯方法检测出现数据显著分歧的异常数据组。将道路空间中交通数据高度相关的区域定义为时空邻域，基于历史数据建立时空邻域，利用离群点检测算法检测显著偏离整体的虚假数据。本发明利用真实交通环境中交通数据的时空相关特性，初步判断虚假数据，再结合时空离群点检测算法，量化时空邻域中每个数据与整体的偏离程度，找出虚假数据，能够正确有效地评价道路交通状况，提高交通管理行为能力，从而实现交通安全、智能导航等丰富多样的上层应用。