77、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 普适计算研究挑战概述

普适计算是当今科技领域的一个重要发展方向,它将计算能力融入到日常生活的方方面面,让人们在任何时间、任何地点都能获得所需的信息和服务。然而,普适计算也带来了一系列隐私、安全和信任方面的问题。

1.1 普适计算的发展现状

普适计算的概念源于 IBM 在 1996 - 1997 年的研究,强调计算服务的随时随地可用性。与此同时,施乐 PARC 的 Mark Weiser 提出了“泛在计算(UbiComp)”的概念,更注重让技术对用户透明。如今,这两个概念逐渐融合,普适计算主要包括移动计算、无线网络、嵌入式计算、基于传感器技术的上下文感知以及人机交互(HCI)这五个研究领域。
- 移动计算 :使人们能够在移动过程中继续使用熟悉的用户界面和应用程序。如今的个人数字助理(PDA)、笔记本电脑和一些手机都具备基本的计算功能,但这些设备也容易成为盗窃目标,导致敏感信息泄露。
- 无线网络 :为了避免有线网络的不便,无线协议应运而生,包括长距离(如 GSM、GPRS)、局域网(如 IEEE 802.11)和短距离(如 IrDA、蓝牙)通信。然而,无线网络的开放性使其更容易受到窃听和其他恶意攻击。
- 嵌入式计算 :嵌入式计算机通常是小型的、专用的设备,内置在更大的系统中。虽然它们为普适计算做出了贡献,但由于资源有限,可能无法支持大规模的加密协议,从而引发隐私、安全和信任方面的担忧。
- 上下文感知与传感器技术 :普适计算和泛在计算在位置和上下文感

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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