5、多任务移动众包感知与低延迟大数据基础设施方案解析

多任务移动众包感知与低延迟大数据基础设施方案解析

1. 多任务移动众包感知方案

在多任务移动众包感知场景中,信息追踪是确保系统安全和数据有效利用的重要环节。信息追踪主要包括身份追踪、声誉值追踪和位置追踪。
- 身份追踪 :车辆的真实身份 RID 被加密在 PIDi = {PID1, PID2} 中,其中 PID1 = g2wi,PID2 = RIDi · hpubwi,hpub = g2x。声誉中心利用系统私钥计算 g2wi∗x,进而通过 RIDi = PID2 · g2−wi∗x 提取感知车辆的真实身份。
- 声誉值追踪 :在多任务众包感知中追踪感知车辆的声誉值,例如 [ti]PKRC = {Ti, T ′i i} = {PKRCr ∗(1 + n)t, gr1} modn2。声誉中心使用系统主私钥 λ(n),先计算 T λ(n)i mod n2 = g1b∗r∗λ(n)(1 + n)t∗λ(n) mod n2 = (1 + tnλ(n)),再通过 L(x) = (x - 1) / n 计算 t = L(T λ(n)i mod n2) ·λ(n)−1 mod n 来提取声誉值。
- 位置追踪 :以 [x]PKDR 为例,声誉中心使用系统主私钥 λ(n) 计算 x = L(T λ(n)i mod n2) ∗λ(n)−1 mod n,同理计算 y 和 r 以提取感知车辆的位置信息。

安全分析

该方案具备多种安全特性,包括正确性、条件隐私保护、认证以及抵抗其他攻击。
- 正确性 :虽然详细证

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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