71、基于KCT的簇状无线传感器网络组密钥管理方案

基于KCT的簇状无线传感器网络组密钥管理方案

1. 簇状无线传感器网络架构

在簇状无线传感器网络中,普通传感器节点被分组形成簇,簇的形成可以基于多种标准。每个簇由一个簇头(CH)控制,CH能够向其簇内的所有传感器节点(即簇成员,CM)广播消息。假设CM和CH是静止的,并且它们的通信范围是已知的,每个CH可以直接(单跳)或间接(多跳)到达其簇内的CM。

CM主要执行三种功能:感知、计算和通信。感知组件负责检测环境以跟踪目标或事件,收集的数据经过简单处理后传输给CH。如果CM与CH的距离超过一跳,其传输的数据将由其他CM进行中继,因此CM仅使用短距离无线电通信。CH则聚合来自不同传感器节点的数据,并通过长距离无线电通信将其传输到汇聚节点。

不同类型节点的能力有所不同:
|节点类型|特点|
| ---- | ---- |
|汇聚节点|资源丰富,位于离检测区域较远的位置,被认为是安全的|
|簇头(CH)|具有适度的能力,有足够的能量与汇聚节点通信,并执行所需的密钥管理功能|
|簇成员(CM)|资源受限|

2. 威胁模型

攻击者的目标是通过捕获和破坏一些网络节点来操纵系统。对于CM,不做信任假设,这意味着被捕获的传感器节点的内存可以被读取、篡改或擦除,攻击者可以知道被破坏传感器节点的密钥。CH也并非防篡改的,同样可能被攻击者破坏,但破坏CH比破坏CM更困难。CH被破坏的后果包括密钥被揭露、计算和通信能力受到物理损坏以及被攻击者控制操作,因此CH被破坏的后果比CM更严重。

3. 组密钥管理方案

该方案旨在增强网络在节点被捕获情况下的生存能力,假设汇聚节点是

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权合,从而将非线性优化问题转化为线性方程的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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