3、车载自组织网络匿名认证协议概述

车载自组织网络匿名认证协议概述

1. 引言

每年美国高速公路上发生超六百万起机动车碰撞事故,超4.2万人死亡,约300万人受伤,经济损失超2300亿美元。为缓解事故威胁、提升驾驶体验,汽车制造商和电信行业努力为车辆配备无线设备,使车辆间及车辆与路边基础设施(如十字路口或建筑工地)能通信。基于802.11p和IEEE 1609标准的5.9 GHz专用短程通信(DSRC)协议,支持车辆安全通信(VSC)技术,包括车对车(V2V)和车对基础设施(V2I)通信。

车辆上的无线通信设备(车载单元,OBU)和路边单元(RSU)形成自组织的车载自组织网络(VANET),RSU通过高速网络连接骨干网络。VANET可收集交通和道路信息,为车内用户提供道路服务。近年来,基于VANET的应用备受关注,旨在通过为驾驶员和乘客提供互联网接入来提高驾驶安全性和交通管理效率。

由于无线通信的开放广播特性和车辆的高速移动性,学术机构和工业研究实验室多年来致力于研究VANET的关键问题,特别是移动车辆的安全和隐私保护。在VANET中,识别消息发布者可降低攻击风险,同时认证应保护用户隐私信息。然而,实现隐私和责任追究是相互冲突的目标,因此VANET需要实现有条件的隐私保护认证,即可信权威机构在交通事件纠纷时可揭示目标OBU的真实身份。

2. 动机

2.1 攻击模型

VANET中可能存在以下安全攻击:
- 虚假信息攻击 :攻击者传播虚假消息影响他人行为,如发送虚假交通拥堵消息。
- 消息重放攻击 :攻击者重放合法用户之前发送的有效消息干扰交通。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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