53、块密码性能预测模型解析

块密码性能预测模型解析

1. 加密延迟计算子模型

在加密延迟计算方面,存在两种子模型:调度感知子模型(SA 子模型)和调度忽略子模型(SI 子模型)。

  • SA 子模型 :假设所有算术和逻辑指令的延迟完全隐藏在内存访问指令的延迟之下。
  • SI 子模型 :算术和逻辑指令的延迟不会被隐藏。

$L_{enc_bt}$ 的计算公式如下:
[
L_{enc_bt} =
\begin{cases}
L_{glb_bt} \times (N_{pt} + N_{ct}) + L_{local_rand_bt} \times N_{tbl} + L_{local_rgl_bt} \times N_{key} & \text{(SA 子模型)} \
L_{glb_bt} \times (N_{pt} + N_{ct}) + L_{local_rand_bt} \times N_{tbl} + L_{local_rgl_bt} \times N_{key} + L_{inst_bt} \times N_{inst} & \text{(SI 子模型)}
\end{cases}
]

整体加密延迟预计在两个子模型估算的 $L_{enc_total}$ 之间。

2. 代码分析

对于上述公式中的输入组件数量(即 $N_{pt}$、$N_{ct}$、$N_{tbl}$、$N_{key}$ 和 $N_{inst}$),是从每个块密码原语的 GPU

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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