8、协作干扰:保障通信安全的友好干扰策略

协作干扰:保障通信安全的友好干扰策略

1. 结构化码本在中继通信中的应用

在中继通信场景中,传统的中继方案如压缩转发或放大转发,中继节点无法解码消息,也就难以去除信道噪声。而采用结构化码本,无论是数据传输还是协作干扰,每个中继节点都能解码消息和干扰信号的模和,同时对秘密消息保持“无知”状态,并去除信道噪声。这使得实现不随跳数减少的保密速率成为可能。

2. 高斯双向中继信道中的协作干扰

在之前的讨论中,我们假设发射机可以直接与合法接收机通信。但在实际情况中,可能存在更复杂的场景。例如,发射机(节点 1)只能通过中继(节点 3)与接收机(节点 2)进行通信。这里采用两跳、两阶段的通信协议:
- 第一阶段:节点 1 向节点 3 发送信息。
- 第二阶段:节点 3 将接收到的信息转发给节点 2。

若节点 3 虽愿意帮忙转发信号,但未经过身份验证,我们可将其视为窃听者。此时,协作干扰就发挥了重要作用。具体来说,当节点 1 向节点 3 发送信息时,节点 2 可以对节点 3 进行干扰。整个过程仍采用半双工两阶段模型:
- 第一阶段:节点 1 和节点 2 发送信号,节点 3 接收。
- 第二阶段:节点 3 向节点 1 和节点 2 广播信号。

不同信号之间的关系可以用以下公式表示:
- (Yr = X1 + X2 + Z3)
- (Y1 = hXr + Z1)
- (YR = Xr + Z2)

其中,(Xr)、(Yr) 分别是节点 3 发送和接收的信号;(X1)、(Y1) 分别是节点 1 发送和接收的信号;(X2)、(YR) 分别是节点 2 发送和接收的信号。 </

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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