一种基于SecOC协议的自动化测试

近年来信息安全越来越受到人们的重视,车联网行业迅速发展,汽车市场上出现因信息安全漏洞而召唤的事件,造成重大的经济损失,品牌形象也遭受损害。汽车开放系统架构组织定义了全称为车载安全通讯（SecOC）的组件,为车载通讯总线引入了一套通信加密和验证的标准,用来保护车辆内电子控制单元之间的网络通信,可以说,SecOC是目前为止车载网络上一种有效的信息安全方案。SecOC测试主要针对具备SecOC模块的相关零部件开展功能、性能等测试,以验证相关零部件的SecOC功能是否符合SecOC网络安全设计需求规范要求。论文描述的SecOC自动化测试实施方案,可以根据业务需要自动识别通信矩阵的需求变更,测试人员不需要因此更新测试用例以及相关的测试脚本。测试脚本采用Vector公司开发的类C语言CAPL语言编写,由于它在汽车电子开发中运行十分广泛,为后期的测试脚本维护提供的极大的便利。SecOC协议的自动化测试应用后,测试系统运行稳定,测试时间缩短,测试人员可以更关注软件质量,从而大幅度提升了SecOC协议的测试效率。     

5G通信时代汽车智能座舱发展趋势探讨

随着在5G通信技术和车联网技术的不断发展,汽车座舱正开始逐步走向电子化,智能化.汽车座舱作为驾驶员与车辆最重要的交互窗口,客户体验将不断增强,功能越来越完善.5G通信技术作为最新一代的蜂窝移动通信技术,具有高速率、少延迟、低能耗、大容量及等显著优点.在5G通信技术的加持下,汽车将摆脱"驾驶"这一单一场景,对车智能、对地...     

一种基于神经网络的轮胎慢漏气时间序列预测方法

轮胎胎压不足的状况一旦发生,易导致行车过程中车辆的失控并带来不可逆的交通伤亡事故。而轮胎的慢漏气故障是一种常见的交通事故诱因,且该诱因不易察觉。因此,为了及时预测到轮胎的慢漏气故障,本研究以某型纯电动车的轮胎胎压时间序列变化数据为基准数据,实现改进的长短期记忆网络,建构基于神经网络的轮胎慢漏气时间序列预测模型。首先,分别进行原始时间序列的正常胎压变化趋势与异常胎压变化趋势的数据筛选与清洗等工作;其次,分别基于变分模态分解及自适应差分进化算法,实现长短期记忆网络的模型训练;最终,分别基于慢漏气时间序列校验集,进行消融实验的预测结果评估与可视化样例的对比分析。消融实验结果相较于基础的长短期记忆网络提升了15%左右的性能,可视化样例中大部分的慢漏气时间预测差值波动范围在6h内。综合实验结果可验证本研究所实现的基于神经网络的轮胎慢漏气时间序列预测模型的优越性。