14、卫星通信中的认证与密钥更新

卫星通信中的认证与密钥更新

一、研究动机

过去,地球静止轨道(GEO)卫星常用于卫星通信,因为它能避免卫星收发器与终端之间的快速移动,且单颗卫星就能实现广泛覆盖。多波束卫星系统主要是为了在覆盖区域内实现更高频率复用和更高的宽带吞吐量,类似于地面蜂窝系统。随着通信技术的发展,出于低成本的考虑,出现了多种新型卫星星座。因此,开发低地球轨道(LEO)星座变得十分必要,它能提供高吞吐量和低延迟。大型LEO计划包含大量卫星,同时,中地球轨道(MEO)也受到关注,部分卫星被放置在与赤道平行的圆形轨道上。最终,出现了结合不同轨道的混合星座,例如GEO和MEO的连接,终端可以在这两种轨道之间切换。

二、相关工作

众多研究者针对卫星通信提出了诸多研究思路,涵盖卫星通信、新卫星入网认证、密钥交换、密钥更新以及通信中的安全问题等方面。在无线通信中,有多种认证和密钥交换协议可用于新卫星的认证以及卫星间的密钥交换。

GEO和LEO卫星与地面控制中心(GCC)之间进行相互认证,GEO卫星充当桥梁。通信中采用对称密钥加密协议进行加密,GCC作为基站向GEO发送消息,GEO再将信号转发给LEO。GEO卫星通常以群组形式构成GEO卫星网络(GSN),LEO卫星同样以群组形式构成LEO卫星网络(LSN)。在GSN中,新卫星入网时,各GEO卫星会相互通信并交换密钥;LSN也是如此。

首颗GEO卫星发射时,尚未形成卫星网络,此时GEO/LEO与GCC进行相互认证;后续卫星发射时,认证方式类似。确保相邻卫星间的通信信道安全至关重要,这样GEO/LEO卫星无法直接与GCC通信,只有在相邻卫星间存在安全通信信道时,GEO/LEO卫星的认证才有可能实现。

卫星认证

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值