22、安全连接建立的形式化规范与验证

安全连接建立的形式化规范与验证

1. 引言

本文采用了抽象方法,其抽象层次基于协议架构,而非单一协议规范,这能呈现整个架构的全貌,对实际协议实现设计很有优势,可让人了解所需功能和组件交互。本文的模型旨在验证多个协议组件间的交互,而非像以往那样仅针对单个协议。据了解,GAN 架构此前未进行过形式化建模。

本文结构如下:第 2 部分介绍 GAN 场景和构建的 CPN 模型顶层;第 3 和第 4 部分展示 CPN 模型的部分内容及建模选择;第 5 部分说明如何通过仿真和状态空间分析验证 GAN 规范模型;第 6 部分总结结论并探讨未来工作。假设读者熟悉 CPN 建模语言的基本概念。

2. GAN 场景

GAN 场景由 TietoEnator 定义,图 1 展示了构建的 CPN 模型的顶层模块。该顶层模块反映了 GAN 场景的网络架构,六个替换转换代表场景中的六个网络节点,四条粗线表示连接网络节点的网络,细线连接的替换转换为相应网络节点提供配置信息,模块还标注了网络和接口 IP 地址。

  • 网络节点关系

    • 移动站通过通用 IP 网络连接到电话网络,无线网路连接移动站和无线路由器,无线路由器连接到供应安全网关,供应安全网关通过网络 C 连接到供应 GAN 控制器,还有第二对安全网关和 GAN 控制器。供应 GAN 控制器负责认证连接并进行负载均衡,默认 GAN 控制器是所有连接重定向的目标。
    • 无线设备和网络 B 不一定由电话运营商拥有或运营,但安全网关、GAN 控制器以及网络 C 和 D 由电话运营商控制,因为会在这些设备和
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,注重理论分析仿真验证相结合。
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