3、卫星智能关键基础设施的网络安全

卫星智能关键基础设施的网络安全

1. 认证网络时间协议

数字孪生的运行时验证依赖于正确且最新的状态数据。数据的正确性可通过标准的数据完整性/认证技术(如消息认证码和数字签名)来实现,但考虑到卫星通信存在不可预测的延迟,获取最新数据尤其具有挑战性。因此,在数字孪生之间建立适当的时间同步水平至关重要。

传统上,时间同步是使用网络时间协议(NTP)实现的,它用于将设备时间与远程服务器同步。然而,网络时间协议(NTP)在抵御主动攻击方面的安全性不足。于是,出现了一种新的认证时间同步协议——认证网络时间协议(ANTP)。

ANTP旨在使用公钥基础设施安全地同步客户端和服务器的时间。该协议设计为“允许服务器在不常执行的密钥交换阶段为每个客户端执行一次公钥操作,然后对该客户端的每个后续时间同步请求仅使用更快的对称密钥操作”。与NTP相比,ANTP在吞吐量阶段仅增加了1.6倍。为了实现负载均衡,共享相同长期密钥的ANTP服务器被设计为处理同一客户端的不同阶段。对于大规模部署,ANTP通过间歇性地使用公钥密码学进行密钥交换,然后仅依靠对称密码学进行后续的时间同步请求,来减少服务器端的公钥操作,而且无需服务器端的每个连接状态。此外,ANTP确保认证不会降低时间同步的准确性。可以通过在OpenNTPD中使用OpenSSL实现ANTP来测量其性能。

另外,还有一种利用认证时间检测全球导航卫星系统(GNSS)攻击的方法。该方法利用移动设备可连接的网络获取的时间,检测GNSS提供的时间与网络时间之间的差异。其提出的框架利用了无处不在的IEEE 802.11(Wi-Fi)基础设施和网络时间服务器。该框架“支持Wi-Fi接入点(AP)在应用层进行安全、可靠的实时广播,基于哈希链和不频繁的数字

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 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DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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