智能交通系统的发展使人们对车联网产生了新的研究兴趣,其中车队协同驾驶技术的出现引起了人们的广泛关注。车队协同驾驶方式充分考虑兼顾车辆交通安全且提高道路吞吐率的情况下利用道路特点,通过车辆自组织成车队形式,使其能够根据不同交通状况,通过合作的方法完成车队的合并、分裂和换道等驾驶行为。车辆自组织成车队进行协同驾驶,在提高道路吞吐率的同时降低不可再生资源的使用,减少汽车排放和环境污染等。然而车队协同驾驶容易遭受攻击,从而威胁到驾驶人员的安全。例如,静止或相反方向行驶的攻击者试图加入车队,那么车队可能会被欺骗从而错误允许该攻击者加入导致车队尾部发生碰撞。为了保证车队安全,因此对待加入车辆进行身份验证即判断是否协同驾驶是必要的。针对上述挑战,本文提出了一种车队协同驾驶身份认证方法,在保证车辆安全加入车队的同时保护车辆隐私。本研究首先利用GPS传感器采集车辆的将来轨迹信息并以此证明该车辆和车队具有空间邻近性,然后采集加速度和陀螺仪传感器数据共同作为车辆过去轨迹信息从而证明该车辆与车队持续性共存。本文的研究成果主要分为以下三点。(1)我们研究待加入车辆与车队之间的空间上的关系,即判断待加入车辆与车队的即将行驶路线是否相同。借助车载导航技术得到待加入车辆与车队的即将行驶轨迹,然后对该轨迹数据进行研究分析从而验证其是否具有空间邻近性。同时针对车辆身份验证过程中隐私保护问题,我们提出轨迹推导算法保护待加入车辆的轨迹信息。最后我们提出在空间邻近性验证失败的情况下终止验证过程,使其身份验证效率更高,并设置验证过程中的轨迹长度参数。(2)为了进一步确保待加入车辆的身份安全,提出将加速度和陀螺仪传感器数据结合作为车辆的过去轨迹。通过验证待加入车辆与车队是否经历相似的物理环境,从而验证它们是否持续性共存。针对传感器数据处理我们提出指纹提取方法,将传感器数据相似性比较转化为指纹相似性比较,保护车辆行驶过程中的轨迹信息。(3)我们设计轨迹数据采集应用程序并安装在安卓手机上,通过安卓手机模拟车载传感器采集车辆行驶数据。我们在真实环境下进行相关实验,通过对实验数据多方面分析和对比,证明本文所提出的方法不仅能够保证待加入车辆安全加入车队,还可以保证该车辆的身份不被泄露。