21、基于电平交叉的密钥提取技术:原理、实验与安全分析

基于电平交叉的密钥提取技术:原理、实验与安全分析

1 随机比特提取原理

在无线通信场景中,我们可以从信道中提取随机比特。通过相关测试发现,所生成的比特序列平均熵非常接近真正随机序列的预期值,这意味着连续比特近乎独立。而要实现这一点,比特在时间上必须至少间隔一个“相干时间”。由于信道的相干时间与多普勒频率成反比,所以若以远大于最大多普勒频率 (f_d) 的速率从信道提取比特,使用电平交叉法无法得到真正的随机比特。同时,算法生成秘密比特的速率上限约为最大多普勒频率 (f_d)。此外,用户可以通过选择合适的信号偏移子集,对最终生成的密钥进行一定程度的控制,即便生成的比特序列存在统计缺陷,也能在一定程度上进行修正。

2 实验验证

2.1 实验概述

为验证算法在典型室内环境中的有效性,实验分为两部分:一是利用 802.11 数据包的前导序列计算 64 点信道冲激响应(CIR),以其主峰值幅度作为关键参数;二是使用 802.11 数据包 Prism 报头中的粗粒度接收信号强度指示(RSSI)测量值。

2.2 CIR 方法

2.2.1 实验设置
  • 硬件平台 :使用配备商业 802.11a/b/g 调制解调器 IP 的开发板,并添加自定义逻辑以提取 CIR 信息。
  • 角色配置 :两块开发板分别作为 Alice(接入点模式)和 Bob(客户端模式),另一块作为 Eve。
  • 实验流程 :Bob 向 Alice 发送 PROBE 请求消息,
需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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