25、1 - 一轮 δ - RMT 和 (0, δ) - SMT 协议研究

1 - 一轮 δ - RMT 和 (0, δ) - SMT 协议研究

在网络通信安全领域,消息传输的安全性和可靠性至关重要。一轮 δ - RMT 和 (0, δ) - SMT 协议就是为解决这些问题而提出的。

1.1 N = 2t + 1 时的 (0, δ) - SMT 协议

对于 N = 2t + 1 的情况,有如下定理:
定理 5:上述的 SMT 协议是一个 (0, δ) - SMT 协议,其中 δ = (t + 1) / (q * (s′ - s + 1))。
- 传输速率 :传输速率为 (uN + (s′d + s′)N) / (σu) = O(N),并且对于 N = 2t + 1 的一轮 (0, δ) - SMT 协议来说是最优的。
- 计算复杂度 :列表大小最多为 q^(s - 1)。由于列表中的每个元素都必须进行验证,所以 SMT 解码算法的复杂度为 O(qN)(因为 s = O(N))。

与相关工作的比较如下表所示:
| 作者 | 计算复杂度 | q | δ | 最优性 |
| — | — | — | — | — |
| [12] | 指数级 | > N | ≤((N / (t + 1)) - 1)λ ≈ N * (N + 1) / 2λ | 是 |
| [17] | 多项式级 | ≥ 2N³ | δ ≤ N³ / q | 是 |
| [4] | 多项式级 | ≥ b * t * (t + 1) ≈ N² | ≤ t * (t + 1) / q ≈ N² / q | 否 |
| [21] | 多

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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