基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的車載數(shù)字孿生持續(xù)認證方案

摘要： 為了解決無人駕駛通信過程中存在的車輛身份合法性問題，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的車載數(shù)字孿生持續(xù)認證方案進行車輛身份合法性驗證。具體來說，數(shù)字孿生獲取車輛傳感器收集的數(shù)據(jù)，用于訓練部署在數(shù)字孿生上的CNN，然后執(zhí)行主成分分析為分類器選擇合適的典型特征。利用CNN提取的特征，在注冊階段訓練一類支持向量機（OC-SVM）分類器，在認證階段進行數(shù)據(jù)分類，進而將當前車輛驗證為... （共10頁）