23、车联网:特性、架构、隐私与安全

车联网:特性、架构、隐私与安全

1. 车联网面临的挑战

车联网在发展过程中面临着诸多挑战,主要包括以下几个方面:
- 可扩展性 :由于车辆的动态特性,车联网应用需要具备高度的可扩展性。
- 安全性 :车联网是一个通过互联网连接各种设备、集成不同技术和标准的网络。车辆的部分组件,如GPS、摄像头、传感器、刹车和油门等可被远程访问,若安全防护薄弱,成功的攻击可能导致车辆功能被控制。
- 伪造攻击 :攻击者可能使用虚假警报来干扰车联网中车辆之间的通信,因此车辆需要具备抵御此类情况的能力。

2. 车联网的架构

目前,许多研究人员和企业正在尝试设计和开发新的网络架构,以支持车联网在相关商业市场的应用。以下是几种常见的车联网架构:

2.1 四层架构

由Abdulkader等人在2017年提出,但文档中未详细描述其具体层次内容。

2.2 五层架构

由Sun等人在2017年引入,包含以下层次:
| 层次 | 功能 |
| ---- | ---- |
| 感知层 | 包含连接到车辆、手机和其他设备的多种传感器和执行器,负责收集数据并安全地传输到协调层。 |
| 协调层 | 包括用于异构网络(如WAVE、Wi-Fi、4G/LTE和卫星网络)的网络协调模块,接收下层数据并传输到人工智能层,主要目标是处理来自异构网络的各种数据结构并将其整合。 |
| 人工智能层 | 被称为车联网的“大脑”,处理存储的数据和从下层接收的数据

【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的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 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、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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