11、可分离的基于身份的可否认认证技术解析

可分离的基于身份的可否认认证技术解析

在当今数字化的时代,信息的安全传输和认证变得至关重要。可分离的基于身份的可否认认证技术为解决信息认证和隐私保护问题提供了一种有效的解决方案。本文将深入探讨这一技术,包括相关的密码学工具、可分离的基于身份的可否认签名方案的定义、构造以及应用。

密码学工具基础

在深入研究可分离的基于身份的可否认签名方案之前,我们需要了解一些基础的密码学工具,这些工具是构建整个方案的基石。

双线性对的基本概念

双线性对是一种在密码学中广泛应用的数学工具。设 (G_1) 和 (G_2) 分别是由 (P_1) 和 (P_2) 生成的循环加法群,它们的阶为素数 (q),(G_M) 是具有相同阶 (q) 的循环乘法群。存在一个同构 (\psi: G_2 \to G_1) 使得 (\psi(P_2) = P_1)。双线性映射 (e: G_1 \times G_2 \to G_M) 具有以下性质:
1. 双线性性 :对于所有 (P \in G_1),(Q \in G_2),(a, b \in \mathbb{Z}_q),有 (e(aP, bQ) = e(P, Q)^{ab})。
2. 非退化性 :存在 (P \in G_1),(Q \in G_2) 使得 (e(P, Q) \neq 1)。
3. 可计算性 :存在一个高效的算法来计算对于所有 (P \in G_1),(Q \in G_2) 的 (e(P, Q))。

为了简化,我们通常设 (G_1 = G_2) 且 (P_1 = P_2)。双线

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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