72、无线传感器网络密钥管理与隧道数据包过滤机制

无线传感器网络密钥管理与隧道数据包过滤机制

1. KCT 基于组密钥管理方案

在无线传感器网络(WSNs)中,安全的密钥管理至关重要。KCT 基于组密钥管理方案是一种有效的解决方案,以下详细介绍其相关内容。

1.1 节点操作与密钥更新

当新的簇头节点(CH)出现时,它会获取其他簇中作为密钥生成器(KG)时所需的相关信息,包括其他簇成员(CM)的 ID 和密钥 KKG。之后,该簇的组通信密钥会重新生成并重新分发。同时,新的 CH 还会为其作为 KG 的其他簇生成并分发管理密钥集。

当原有的 CH 出现问题(如被攻击或故障)且无法替换时,该 CH 下的 CMs 需要重新聚类到其他未受影响的 CH 中。汇聚节点会生成新的发现密钥 Kd 并通知这些健康的 CH。由于被撤销的 CH 不知道新的 Kd,所以无法干扰重新聚类过程。健康的 CH 会启动 CM 发现过程,将原 CH 下的每个 CM 关联到新的 CH 上,新添加 CM 的 CH 会执行添加新传感器节点的相关程序。

在这个过程中,被撤销的 CH 虽然知道一些信息,但由于不知道管理密钥集,无法操纵其簇内或其作为 KG 的其他簇的 CMs。而且,簇间密钥的更新会排除被攻击或故障的 CH,使其无法干扰恢复过程,被撤销 CH 所知的 Kg[CHi] 和 Kd 也会在恢复过程中失效。

1.2 安全分析

该方案具有良好的安全性,具体体现在以下两个方面:
- 组密钥分发 :当一个簇中的多个 CM 被攻击时,KG 会搜索剩余未受影响的 CMs 的子集覆盖密钥,CH 重新生成组通信密钥,并使用子集覆盖密钥分别加密后分发给这些未受影响的

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
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