一种面向车路协同的BSM数据异常校正方法

本发明属于车联网通信技术领域，具体提供了一种面向车路协同的BSM数据异常校正方法，包括，获取车辆行驶所采集的BSM数据，BSM数据包括正常BSM与异常BSM；构建用于学习正常BSM特征的ProtoNet模型，选取正常BSM数据作为训练数据集输入ProtoNet模型，对ProtoNet模型的参数进行训练；ProtoNet模型的参数包括编码器和存储器网络参数；根据模型所学习的正常BSM特征，采用自监督学习的AnoRectify模型对异常BSM进行校正。利用ProtoNet模型中的先验知识对校正效果进行优化，实现高精度数据校正。该方法能够在车路协同场景下有效提高BSM数据的准确性，减少因环境干扰、传感器故障等引起的异常数据对驾驶决策的误导，提升车路协同环境中的交通安全性和系统稳定性。