61、5G及未来的物理层安全设计

5G及未来的物理层安全设计

1. 干扰器的检测与应对

1.1 自适应干扰器

自适应干扰器由于其自适应功率控制机制,检测起来颇具挑战。可基于接收信号强度(RSS)和误包率(PER)进行联合检测。若RSS和PER的值都异常高,则表明存在自适应干扰器;若RSS高而PER低,则意味着合法发射机和接收机之间的传输可靠。

为抵御自适应干扰器,有效的方法是躲避对手。例如,有两种躲避方法:
- 信道冲浪 :合法发射机和接收机可将受干扰的信道切换到新信道。
- 空间后退 :受干扰的无线节点可通过远离干扰区域来逃脱。

1.2 智能干扰器

智能干扰器利用上层协议的漏洞,干扰网络中的关键控制数据包,而非数据数据包,以降低能耗。常见的智能干扰攻击包括:
- RTS干扰器 :感知信道在指定时间段内空闲后,发射干扰信号以破坏可能的请求发送(RTS)数据包。
- CTS干扰器 :检测到RTS帧后,等待RTS周期加上指定时间间隔,然后发射干扰脉冲以破坏清除发送(CTS)帧。这会使合法传输的吞吐量为零,因为源节点在未成功接收CTS帧时不会发送数据数据包。
- ACK干扰器 :感知无线介质,检测到数据包后,等待一定时间间隔,然后干扰无线信道,导致确认(ACK)帧损坏。若源节点持续无法接收ACK,最终会放弃向接入点(AP)发送数据数据包。

检测这些干扰器可通过跟踪MAC控制数据包的流量,检查发送或接收RTS、CTS和

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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