6、移动和互联网服务的蜂窝认证技术详解

移动和互联网服务的蜂窝认证技术详解

1. 关键派生函数与认证方式概述

在移动和互联网服务的认证体系中,关键派生函数(KDF)对于不同的认证方式有着不同的应用。对于移动和互联网服务的认证,KDF在GBA_ME和其他相关认证方式中有着重要作用。其输入参数‘key’会因基线密钥Kc的格式不同而有所差异。生成的特定应用密钥Ks_NAF与基于GBA_ME的密钥格式相同,使用方式也一致。

支持2G GBA的终端,通常也建议支持GBA_ME和GBA_U。当UICC卡同时支持SIM应用功能和3G应用功能(如USIM或ISIM)时,终端需使用3G应用。终端中请求特定NAF密钥的应用,可以向平台中的GBA模块表明该应用是否接受2G GBA。一般情况下,若运营商或应用规范未明确禁止,2G GBA可用于应用。网络中的应用服务器(NAF服务器)会根据应用的实际安全需求,制定是否接受2G用户的本地策略。

若终端可选择使用基于2G SIM的GBA或基于3G USIM的GBA,UE必须选择使用USIM进行引导。2G GBA和BSF与HLR之间基于MAP的Zh′接口是3GPP Release 7的特性,支持与否为可选。

此外,即使BSF和GBA模块存储了密钥,也可能出现BSF或UE删除密钥及相关材料的情况。若BSF删除了密钥,NAF通过Zn参考点使用B - TID请求密钥时,会收到‘B - TID unknown’错误回复,此时NAF会指示UE进行新的GAA引导,从新生成的Ks派生新的Ks_NAF,并再次向BSF请求Ks_NAF。若UE删除了密钥,在需要Ks_NAF时会进行新的GAA引导,这会使BSF覆盖其数据库中现有的密钥,因为BSF只需记住特定用户的最新密钥及相关材料。

2.

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与仿真验证;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与实践能力; 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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