38、可编程并行ECC协处理器架构及椭圆曲线标量乘法优化

可编程并行ECC协处理器架构及椭圆曲线标量乘法优化

1. 可编程并行ECC协处理器架构

在安全方面,该设计与仅考虑被动攻击(如功耗分析攻击和时序攻击)的设计不同,它能够抵御大多数现有的被动和主动攻击。而且,无需进行硬件更改,就可以轻松更新新的算法级对策来抵御新的攻击。

在性能方面,通过将分布式存储和新的控制层次结构引入ECC协处理器数据路径,能够显著降低传统集中控制方案所面临的通信开销。同时,还可以探索可扩展的并行性,以实现面积和速度之间的权衡设计。

下面是该架构的优势总结:
- 安全性高 :能抵御多种攻击,且可灵活更新对策。
- 性能提升 :减少通信开销,支持并行性以平衡面积和速度。

2. 椭圆曲线标量乘法相关背景
2.1 椭圆曲线

椭圆曲线 $E$ 在域 $K$ 上(记为 $E/K$)的方程为 $E : y^2 + a_1xy + a_3y = x^3 + a_2x^2 + a_4x + a_6$,在本文中,仅处理定义在特征大于3的素有限域($K = F_p$)上的曲线,此时方程可简化为 $y^2 = x^3 + ax + b$,其中 $a, b \in K$ 且 $4a^3 + 27b^2 \neq 0$。曲线上的点构成一个阿贝尔群,计算两点之和的公式涉及域求逆运算。当域求逆运算比域乘法运算成本高很多时,通常会使用上述方程的射影版本。

除了经典的加法(ADD)和加倍(DBL)操作外,还考虑以下操作:
- 三倍(TPL) :点的三倍操作。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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