19、普适计算环境下的隐私、安全与信任

普适计算环境下的隐私、安全与信任

1. 引言

在当今社会,普适计算正逐渐融入我们的日常生活。计算机与我们的生活紧密相连,墙壁、汽车、商店、衣物和咖啡馆等都因嵌入式计算机、传感器和先进网络而能自动感知环境和用户需求。然而,这也引发了人们对隐私、安全和信任的担忧。

2004 年 4 月 20 日,在奥地利维也纳的普适计算会议上,约 21 位国际研究人员和技术专家齐聚一堂,探讨上下文感知、隐私、安全和信任之间的关系。本次研讨会旨在理解这些概念之间的相互作用,而不是关注特定的普适计算技术或安全机制。

2. 普适计算的现状

普适计算的概念源于 1996 - 1997 年 IBM 的研究,它融合了随时随地按需提供计算服务的愿景。与此同时,施乐 PARC 的 Mark Weiser 提出了“普适计算(UbiComp)”的概念,强调计算的普遍性应如同自然能源和公用事业一样。如今,普适计算和普适计算的主题逐渐融合,技术基础设施的发展原则与以用户为中心的观点相互补充。

普适计算主要包括以下五个研究领域:
- 移动计算 :允许人们在移动过程中继续使用熟悉的用户界面和应用程序。早期的移动设备体积大、重量重且性能较低,但如今的个人数字助理(PDA)、笔记本电脑和手机等已经能够满足基本的应用需求。然而,这些设备也容易成为盗窃的目标,导致设备和敏感信息的丢失。
- 无线网络 :无线协议的发展解决了有线网络的诸多问题,如安装和维护的复杂性、对环境美观的影响以及对移动性的限制。但无线网络也存在安全隐患,由于其传播范围广、共享性强,容易受到窃听和其他恶意攻击。
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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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