1.一种停车场云存储资源的调度计算方法，其中，包括以下步骤：

步骤一：公云服务器接受用户车辆节点发出的存储资源请求信号，所述存储资源请求信号包括所述用户车辆节点需要的存储资源大小以及所述存储资源的类型，所述存储资源类型这里指需要存储的文件的种类；

步骤二：所述公云服务器根据接受到的请求信号，通过云计算调度算法计算车辆节点的信任值、停车时间覆盖率、虚拟机使用率以及当前车辆节点所承载的任务数来选取符合请求信号的若干候选服务车辆节点；

步骤三：若干候选服务车辆节点根据上述计算结果来知晓各自自身需要提供的虚拟机的个数，之后公云服务器通过调度，将数据保存于若干候选服务车辆节点的所述虚拟机当中；

步骤四：所述公云服务器向所述服务车辆节点发出服务信号，同时向所述用户车辆节点发出反馈信号，使得所述服务车辆节点与所述用户车辆节点进行信号连接，车辆存储资源共享网络形成，服务开始；

步骤五：车辆存储资源共享网络中，当某一服务车辆节点离开或者终止服务时，终止服务的车辆向所述公云服务器发出告知信号，所述公云服务器将原暂存于终止服务车辆节点中的数据迁移到公云本地的缓冲池当中，所述公云服务器重新计算获取符合请求的服务车辆节点，然后将所述存放于缓冲池中的数据发送给新的服务车辆节点，重新建立新的车辆存储资源共享网络；

步骤六：所述公云服务器对所述车辆存储资源共享网络中的服务车辆节点进行信任值更新。

2.根据权利要求1所述的一种停车场云存储资源的调度计算方法，其特征在于：所述存储资源类型这里指需要存储的文件的种类，例如文本文件，声音文件，视频文件，可执行文件。

3.根据权利要求1所述的一种停车场云存储资源的调度计算方法，其特征在于：公云服务器与车辆节点之间的信号发送与接收，所述公云服务器与车辆节点之间通过RSU(Road Side Unit，路侧单元)进行信号的发送与接收，所述停车场被划分成若干区域，每个区域的中心都设置有RSU，所述车辆节点以无线方式发送信号给自身所在区域的RSU，所述RSU再将信号以有线方式通过电缆发送给所述公云服务器，同样的，所述公云服务器将信号发送给车辆存储资源共享网络中的车辆节点所在的RSU，之后所述RSU再将信号发送到所在区域中的车辆节点上，目的在于可以避免距离带来的通讯影响，使得整个停车场中的车辆节点都可以通过各个区域中RSU之间的连接实现相互通讯。

4.根据权利要求1所述的一种停车场云存储资源的调度计算方法，其特征在于：所述存储资源类型分为三个种类：(1)高等级事件，如一些文本文件，数据文件，所占存储空间大小∈(0，10M]；

(2)中等级事件，如一些视频文件，声音文件，所占存储空间大小∈(10M，100M]；

(3)低等级事件，如一些电影文件，游戏文件，所占存储空间大小∈(100M，+∞]。

5.据权利要求1所述的一种停车场云存储资源的调度计算方法，其特征在于：候选服务车辆节点的选取，对候选服务车辆节点的信任值、虚拟机使用率以及当前车辆节点所承载的任务数进行一轮筛选。

(1)车辆节点承载任务数低于阈值停车场中所有车辆节点可以承载的最大任务数为Tmax，选取此时承载的任务数

(2)车辆节点信任值区间选取将上述(1)中选取出来的候选车辆节点按照信任值的大小从高到低进行排序，这里所述的信任值是车辆节点的历史记录中得来的，最近N天的信任值存放于公云服务器当中，这里的N是一个定值，信任值与每次车辆节点提供服务的存储空间大小以及提供服务的时间有关；

这一串有序信任值数据中最大值为Dtrmax，最小值为Dtrmin，之后找出信任值这一有序数据的中位数Dtr1，然后计算出在Dtr1与Dtrmax之间的中位数Dtr2，并且计算出在Dtrmin与Dtr1之间的中位数Dtr3，这样，车辆节点通过信任值的大小就被分成了四份；

①车辆节点信任值间于Dtrmax与Dtr3之间的为低信任值节点，低信任值节点信任值∈[Dtrmin，Dtr3)；

②车辆节点信任值间于Dtr3与Dtr1之间的为较低信任值节点，较低信任值节点信任值∈[Dtr3，Dtr1)；

③车辆节点信任值间于Dtr1与Dtr2之间的为较高信任值节点，较高信任值节点信任值∈[Dtr1，Dtr2)；

④车辆节点信任值间于Dtr2与Dtrmax之间的为高信任值节点，高信任值节点信任值∈[Dtr2，Dtrmax]。

根据不同用户车辆节点的请求选取不同信任值的节点：

①请求为高等级事件：选取高信任值节点和较高信任值节点；

②请求为中等级事件：选取较高信任值节点和较低信任值节点；

③请求为低等级事件：选取较低信任值节点和低信任值节点。

(3)虚拟机容量足够大

通过上述(1)、(2)选取出来的候选节点中剩余存储空间中所有虚拟机个数要足够大于服务所需要提供的虚拟机个数，在此说明，这里所说的存储空间资源大小被看成以块为单位的虚拟机，这样做的目的可以使每块存储空间相互独立，减少恶意攻击带来的损失。若候选节点中剩余存储空间中所有虚拟机个数要小于服务所需要提供的虚拟机个数，则任务终止，提示用户任务失败。

6.根据权利要求1所述的一种停车场云存储资源的调度计算方法，其特征在于：车辆节点的停车时间覆盖率和虚拟机使用率，在所述停车场环境中的每一个车辆节点都会将自身的停车时间记录于所述公云服务器当中，所述时间记录表将一天24小时划分成四个时间段，0时至6时为夜间停车时间段，6时到12时为早间停车时间段，12时到18时为午间停车时间段，18时到24时为晚间停车时间段，以最近N天为记录，将所述车辆节点在这最近N天中的停车状态记录于停车时间表中，之后在所述公云服务器选取服务车辆节点的时候，会通过停车时间表计算出当前时间段与下一个时间段所有车辆的停车时间覆盖率，列出了车辆节点i的若干天停车时间表，假设当前时间为10时，则选取早间停车时间段与午间停车时间段计算出候选服务车辆节点的停车时间覆盖率。

7.根据权利要求1所述的一种停车场云存储资源的调度计算方法，其特征在于：云计算调度算法，所述云计算调度算法综合了候选服务车辆节点的信任值、停车时间覆盖率、虚拟机使用率以及当前车辆节点所承载的任务数，根据上述三种不同的等级事件请求给出相适应的调度安排。

8.根据权利要求7所述的一种停车场云存储资源的调度计算方法，其特征在于：上述中的三种不同的等级事件的算法如下：(1)高等级事件调度算法：

综合计算上述四个关联变量之后，候选服务车辆节点i所得的综合值W(i)用公式表示为：且0＜W(i)≤1

其中，Dtr(i)表示候选服务车辆节点i的信任值大小，且0＜Dtr(i)≤1，η(i)表示候选服务车辆节点i的停车时间覆盖率大小，且0＜η(i)≤1，Vu(i)表示候选服务车辆节点i的虚拟机使用率大小，且0＜Vu(i)≤1，Ta(i)表示候选服务车辆节点i当前所承载的任务个数，且0≤η(i)≤Tmax；

所以候选服务车辆节点i在此次任务中所需要提供虚拟机个数占总共需要提供的虚拟机个数的比值P(i)用公式表示为：且0＜P(i)≤1

其中k表示此次任务中候选车辆节点的数量为k个。

则候选服务车辆节点i需要提供服务的虚拟机个数Nu(i)用公式表示为：

且0＜Nu(i)＜Ntotal，Nu(i)为正整数

上式中Ntotal表示此次任务总共需要车辆节点提供的虚拟机的总个数。

之后候选服务车辆节点按照信任值Dtr(i)的大小进行从高到低排序，从信任值最高的节点开始选取一个虚拟机块的地址，然后信任值第二高的节点选取一个虚拟机块的地址，……，直到第k个车辆节点选取一个虚拟机块的地址，之后回到信任值最高的车辆节点再选取一个虚拟机块的地址，依次轮询，直到车辆节点选取的虚拟机块个数达到自身所需要提供的虚拟机个数，则此车辆节点退出轮询，若某一车辆节点所剩的虚拟机个数小于任务所需要其提供的虚拟机个数，则当该车辆节点没有多余的虚拟机地址后，将本该存放于该车辆节点的虚拟机从信任值最高的节点开始轮询放置，最终总共找到Ntotal个虚拟机块后，寻址结束，公云服务器调度数据存放于刚刚找到的候选节点的虚拟机块中，调度结束，车辆存储资源共享网络开始工作。

(2)中等级事件调度算法：

综合计算上述四个关联变量之后，候选服务车辆节点i所得的综合值W(i)用公式表示为：且0＜W(i)≤1

其中Dtr(i)表示候选服务车辆节点i的信任值大小，且0＜Dtr(i)≤1，η(i)表示候选服务车辆节点i的停车时间覆盖率大小，且0＜η(i)≤1，Vu(i)表示候选服务车辆节点i的虚拟机使用率大小，且0＜Vu(i)≤1，Ta(i)表示候选服务车辆节点i当前所承载的任务个数，且0≤η(i)≤Tmax，所述中等级事件为视频、音乐等所占存储空间稍大的类型事件，而这类文件在使用时的流畅性相对是用户所看重的，所以综合值W(i)对信任值Dtr(i)和停车时间覆盖率η(i)的关联性基本一致，而对虚拟机使用率Vu(i)和当前所承载的任务个数Ta(i)关联度相对最小，上述公式可以确切反应这些特征。

所以候选服务车辆节点i在此次任务中所需要提供虚拟机个数占总共需要提供的虚拟机个数的比值用公式表示为：且0＜P(i)≤1

其中k表示此次任务中候选车辆节点的数量为k个。

则候选服务车辆节点i需要提供服务的虚拟机个数Nu()用公式表示为：

且0＜Nu(i)＜Ntotal，Nu(i)为正整数

上式中Ntotal表示此次任务总共需要车辆节点提供的虚拟机的总个数。

之后候选服务车辆节点按照停车时间覆盖率的大小进行从高到低排序，从停车时间覆盖率最高的节点开始选取一个虚拟机块的地址，然后停车时间覆盖率第二高的节点选取一个虚拟机块的地址，……，直到第k个车辆节点选取一个虚拟机块的地址，之后回到停车时间覆盖率最高的车辆节点再选取一个虚拟机块的地址，依次轮询，直到车辆节点选取的虚拟机块个数达到自身所需要提供的虚拟机个数，则此车辆节点退出轮询，若某一车辆节点所剩的虚拟机个数小于任务所需要其提供的虚拟机个数，则当该车辆节点没有多余的虚拟机地址后，将本该存放于该车辆节点的虚拟机从停车时间覆盖率最高的节点开始轮询放置，最终总共找到Ntotal个虚拟机块后，寻址结束，公云服务器调度数据存放于刚刚找到的候选节点的虚拟机块中，调度结束，车辆存储资源共享网络开始工作。

(3)低等级事件调度算法：

综合计算上述四个关联变量之后，候选服务车辆节点i所得的综合值W(i)用公式表示为：且

即 且0＜W(i)

其中Dtr(i)表示候选服务车辆节点i的信任值大小，且0＜Dtr(i)≤1，η(i)表示候选服务车辆节点i的停车时间覆盖率大小，且0＜η(i)≤1，Vu(i)表示候选服务车辆节点i的虚拟机使用率大小，且0＜Vu(i)≤1，Ta(i)表示候选服务车辆节点i当前所承载的任务个数，且0≤η(i)≤Tmax，所述低等级事件为电影、游戏等所占存储空间较大的类型事件，而这类文件对存储空间的使用多，为了使车辆节点的存储空间负载均衡，优先考虑虚拟机使用率Vu(i)对综合值W(i)的影响，而综合值W(i)对信任值Dtr(i)的关联度则相对最小，上述公式可以确切反应这些特征。

所以候选服务车辆节点i在此次任务中所需要提供虚拟机个数占总共需要提供的虚拟机个数的比值P(i)用公式表示为：且0＜P(i)≤1

其中k表示此次任务中候选车辆节点的数量为k个。

则候选服务车辆节点i需要提供服务的虚拟机个数Nu(i)用公式表示为：

且0＜Nu(i)＜Ntotal，Nu(i)为正整数

上式中Ntotal表示此次任务总共需要车辆节点提供的虚拟机的总个数。

之后候选服务车辆节点按照虚拟机使用率Vu(i)的大小进行从低到高排序，从虚拟机使用率最低的节点开始选取一个虚拟机块的地址，然后虚拟机使用率第二低的节点选取一个虚拟机块的地址，……，直到第k个车辆节点选取一个虚拟机块的地址，之后回到虚拟机使用率最低的车辆节点再选取一个虚拟机块的地址，依次轮询，直到车辆节点选取的虚拟机块个数达到自身所需要提供的虚拟机个数，则此车辆节点退出轮询，若某一车辆节点所剩的虚拟机个数小于任务所需要其提供的虚拟机个数，则当该车辆节点没有多余的虚拟机地址后，将本该存放于该车辆节点的虚拟机从虚拟机使用率最低的节点开始轮询放置，最终总共找到Ntotal个虚拟机块后，寻址结束，公云服务器调度数据存放于刚刚找到的候选节点的虚拟机块中，调度结束，车辆存储资源共享网络开始工作。