1、普适计算中隐私、安全与信任的深度剖析

普适计算中隐私、安全与信任的深度剖析

1. 普适计算的现状与挑战

普适计算有时被视为一种转瞬即逝的“技术炒作”,同时,社会上一些人对计算机融入日常生活的可能性表示担忧。企业和消费者对信息系统的保密性、隐私性、数字版权维护和可靠性提出了安全需求,研究人员正忙于探索相应的解决方案。此外,设备间自发交互的可信度问题,以及与未知人员和组织进行信息交换的信任问题也被提上日程。传感器网络和强大的嵌入式计算机使得计算人们的位置、活动、状态等属性变得更加容易,而这些看似分散的问题实际上存在着概念上的映射关系。

2. 相关研究方向与主题
  • 作者索引 :众多研究人员参与到普适计算相关研究中,例如 Berthold, Oliver(研究涉及第 137 页相关内容)、Chandratilleke, Sumith(第 105 页)等。以下为部分作者及其研究涉及页码的列表:
    | 作者 | 涉及页码 |
    | — | — |
    | Berthold, Oliver | 137 |
    | Chandratilleke, Sumith | 105 |
    | Consolvo, Sunny | 157 |
    | Creese, Sadie | 83 |
    | Dourish, Paul | 157 |

  • 主题索引 :涵盖了普适计算中的多个关键主题,如访问控制、认证、授权等。以下是部分主题及其对应页码的表格:
    | 主题 | 对应页码 |
    | — | — |
    | ANDOR | 29 |

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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