16、无线通信中的协作保密技术

无线通信中的协作保密技术

1. 协作保密技术概述

在无线通信中,为了保护信息传输的安全性,协作保密技术应运而生。协作保密技术主要分为两种类型:一种是合作方在不了解发送信号的情况下,通过削弱窃听链路来帮助主接收方;另一种是合作方通过中继消息来加强主链路,从而帮助主接收方。

1.1 被动协作保密技术

被动协作保密技术包括合作干扰和人工噪声两种策略,具体如下:
- 合作干扰 :合作方发送干扰信号,使窃听链路和接收链路都变得更嘈杂。这种策略类似于发送速率高于窃听者和接收者解码能力的虚拟码字,当合作方 - 窃听者链路强于合作方 - 接收者链路时有效。
- 人工噪声 :以用户 2 的信号包含部分干扰分量为例,通过选择合适的随机变量(如 (X_1 = V_1) 和 (X_2 = V_2 + U_2),其中 (V_1)、(V_2) 和 (U_2) 是独立的零均值高斯随机变量),可以增加用户 1 的保密速率。此时,用户 2 通过干扰自己的接收器来实现这一目标。

1.2 主动协作保密技术

主动协作保密技术主要应用于中继 - 窃听者信道,中继节点使用解码转发(DAF)和压缩转发(CAF)方法来加强主链路。
- DAF 方法 :可实现的保密速率为 (\min [I(V_1, V_2; Y), I(V_1; Y_1|V_2)] - I(V_1, V_2; Z)),其有效性取决于发射机 - 中继链路的质量以及中继 - 接收者和中继 - 窃听者链路的相对强度。若中继 - 窃听者链路强于中继 - 接收者链路,DAF 可能无

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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