PCS策略评估：匿名集大小和位置隐私收益的影响

本节将评估PCS策略能够实现的位置隐私级别。特别针对匿名集大小（ASS）和位置隐私收益（LPG）进行仿真来比较不同的参数对性能指标的影响。本节的仿真是用C＋＋实现的基于离散事件仿真，在两个场景（小社交点和大社交点）下的仿真参数见表4-1。对于每个情况使用不同的随机种子重复仿真100次并且在95％置信区间内计算平均值。此外，本节将仿真结果（用Sim来表示）与数值结果（表示为Ana）进行比较来验证本章提出的分析模型。

表4-1 PCS仿真参数

本节首先验证在小社交点实现的位置隐私级别，即当交通灯变红时交叉路口的情况。针对低流量的交叉路口和高流量的交叉路口，停止时间T_s分别是30s和60s。图4-8显示了ASS和LPG随1／λ从2s增加到10s的变化。从图中可以看出ASS和LPG随着1／λ增大而减少，这是因为随着1／λ增大，当交叉路口的交通灯变红时，在交叉路口的车辆越少，导致交叉路口聚集的车辆变少，因此ASS更小，LPG较低。此外大的T_s对ASS和LPG也有积极的影响。

图4-8 在小的社交点上不同的T_s下ASS和LPG与1／λ的关系

因此，为了实现位置隐私的高级别，对于车辆来说，高流量、大的交叉路口是一个很好的选择，这也符合基本常识。(www.xing528.com)

评估在大的社交点实现的位置隐私级别时，本节考虑购物中心附近的免费停车场。参数1/μ是4h，图4-9显示了1/ω对ASS和LPG的影响，从图中可以看出，随着1/ω增大，ASS和LPG会增大，这是因为1/ω越大，表示有更多的车辆停在停车场，此外，较小的1/λ也可以使ASS更大、LPG更高。因此当车辆在繁荣的购物中心（小的1/λ和大的1/ω）附近的停车场内修改假名时，可以保证高的位置隐私级别。从图中可以看出，仿真和分析结果得到了很好的匹配，这证明了分析模型的准确性。

图4-10显示了参数1/μ对ASS和LPG的影响。从图中可以看出，除了第一个2h，随着1/μ的增加，ASS和LPG平稳增加。结果表明，白天（在上午或下午）在大的社交点车辆修改假名可以得到更好的位置隐私，在图中仿真结果和分析结果间的差别很小，如果进行大量的仿真计算可以进一步降低差别。

图4-9 在大的社交点情况下当1／μ＝4h时，ASS和LPG与1／ω的关系

图4-10 在大的社交点1／ω＝40min时ASS和LPG与1／μ的关系