1.一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)、1.1、对于道路安全事件E，Vr接收到来自Vj的安全事件消息ME时，Vr中的SAU根据Vj发送的其对邻居节点的信任意见Ψj，Vr将Ψj添加到信任矩阵Λ，更新自身VTL中的信任矩阵Λ；Vr表示接收消息的车辆，Vj表示发送消息的车辆，VTL表示车辆信任列表，SAU表示安全应用单元；

1.2、Vr对Vj发送的安全事件消息ME提取跳数属性ME(H)，根据其中的跳数值Hop对安全事件的来源进行判断；

1.3、结合车联网交通流密度和道路安全事件消息时效性交通流动态特征，利用Vr对Vj发送的安全事件消息ME及车辆间发送的MB提取的相关属性，计算道路安全事件E的信任值TE，MB表示信标消息；

步骤2)、根据步骤1)计算来自不同发送车辆的关于道路安全事件E的信任值TE，利用Dempster-Shafer证据理论，确定道路安全事件E的真假，即可完成道路安全消息信任评估。

2.根据权利要求1所述的一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，其特征在于，1.2.1、若Hop＝0，则Vr接收到的ME为直接安全事件消息；

1.2.2、若Hop≠0，则Vr接收到的ME为间接安全事件消息。

3.根据权利要求2所述的一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，其特征在于，1.3.1、若Vr接收到Vj的ME为直接安全事件消息，根据E的消息时延Δt、Vr与Vj所处位置的交通密度差ΔK及车辆信任值θj计算安全事件E的信任值TE；

1.3.2、若Vr接收到Vj的ME为间接安全事件消息，Vr对Vj发送的安全事件消息ME提取跳数属性ME(H)，根据其中的跳数值Hop及Vj的信任值θj，计算E的信任值TE。

4.根据权利要求3所述的一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，其特征在于，1.3.1.1计算E的消息时延Δt：根据式(1)计算E的消息时延Δt：

Δt＝Tnow-Tbec                                   (1)式中，Tnow表示Vr接收到ME的时间，Tbec表示ME中消息生成时间属性MEi(T)中的时间值Tbec；设消息时延Δt的阈值为Tmax；

1.3.1.2计算Vr与Vj所处位置的交通密度差ΔK：

线性速度-密度关系模型，如式(2)所示：

式中，Kv表示车辆当前的交通密度；Kd表示阻塞交通密度；UV表示车辆当前的速度，从车辆节点间发送的MB中获取；Uf表示畅行交通流密度；

Vr对Vj发送的信标消息MB提取车辆的速度属性MB(S)，其速度值为Uvj，根据Uvj和Vr当前速度值 根据线性速度-密度关系模型，分别计算出Vr的交通密度 和Vj的交通密度根据式(3)计算密度差ΔK：设交通密度差ΔK的阈值Kmax；

式中， 表示Vr的交通密度， 表示Vj的交通密度；

1.3.1.3计算Vj的信任值

根据 Vr的 V TL中 的 信任 矩阵Λ ，应 用式 (4) 计 算V j的 信任 值式中， 表示Λ中的元素；

1.3.1.4计算E的信任值TE：

利用式(5)计算TE：

式中，Δt表示E的消息时延；ΔK表示Vr与Vj所处位置的交通密度差； 表示Vj的信任值。

5.根据权利要求3所述的一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，其特征在于，1.3.2.1、将跳数的最大值Hmax设置为6；，利用跳数值Hop与事件E的可信度THop的对应关系，计算THop；

1.3.2.2、计算Vj的信任值

根据Vr的VTL中的信任矩阵Λ，应用式(4)计算Vj的信任值

1.3.2.3、计算安全事件E的信任值TE：

利用式(6)，计算TE：

其中，β为权重因子，由多次仿真实验获得最优值。

6.根据权利要求1所述的一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，其特征在于；

2.1、收集E的安全事件消息ME，触发事件决策过程；

2.2、根据步骤1)得到每条消息MEx的信任值TEx，利用Dempster-Shafer证据理论，计算信任值TEx聚合后的信任值

7.根据权利要求6所述的一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，其特征在于，2.1.1、收集E的安全事件消息ME及消息信任值TE：

2.1.2、对于同一道路安全事件E，Vr接收到不同发送车辆Vj的安全事件消息集合M，M表示为M＝{ME1,ME2,ME3,···,MEx}；设接收到的事件个数为|M|，接收E的第一个安全事件消息时间戳和当前时间戳之间的时间延迟为td,同一事件的接收消息量的阈值为Mmax，第一个接收事件消息时间戳和当前时间戳之间的时间延迟阈值为twait。

8.根据权利要求5所述的一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，其特征在于，2.2.1、计算事件E的聚合后信任值 根据Dempster-Shafer证据理论，应用式(7)计算聚合信任值其中，HTrue表示事件可信，mx(HTrue)表示步骤1计算得到的消息信任值TEx；

2.2.2、根据 判断道路事件E的真假，Vr采取相应措施：设 阈值为Tthld，若 Vr确定E为真，Vr转发关于E的安全事件消息ME；否则，Vr确定E为假，Vr丢弃关于E的安全事件消息ME；Tthld由多次仿真实验获得最优值。

9.根据权利要求1所述的一种融合动态交通流特征的道路安全消息信任评估方法，其特征在于，根据固定时间段内Vr累计接收Vj发送的各类安全事件消息总个数，根据式(8)计算新的信任值 更新VTL中的信任矩阵Λ中的车辆信任值其中，m表示Vj发送的判定为真的各类安全事件消息E的个数，n为固定时间段内Vj发送的所有各类安全事件消息总个数。