【行业新闻】Android在多行业嵌入式设备领域加速普及

Android凭借开放性和普及率,在嵌入式设备领域迅速扩张,包括车载、医疗电子、工业控制乃至航空、国防等行业。然而,这也带来了安全挑战。文章探讨了风河等公司如何通过技术手段提升Android安全性,确保其在各行业稳定可靠的应用。

移动互联网的爆发,给Android也注入看了更多的生命力,有关Android的终端、应用如雨后春笋般破土而出。最新数据显示,Android 手机销售数量占到全球总销售数的 51.2%,Android 应用下载量占应用总下载量的一半,尤其是在中国,Android设备占据中国移动终端市场近70%份额。可以说,Android引领着移动互联网革命。


Android的开放性也带来弊端,如版本过多,碎片化加剧等,尤其在安全性存在缺陷。但我们也看到,其魅力仍难挡。除了在移动终端领域,Android也将战火拓展到了多行业、多领域的嵌入式设备领域。

我们看到,目前Android在嵌入式设备中正加速普及,除了、车载、医疗电子、工业控制等领域能看到Android的光芒,甚至在航空、国防等对安全性要求非常高的领域,Android都开始崭露头角,例如机上娱乐系统,针对国防部门而定制而对超级安全的Android 系统和安全手机等。

众多厂商看到了Android给嵌入式带来的巨大商机,但随着相关软硬件产品的数量与日俱增,复杂度越来越高,安全问题也日趋严重。如何有效提高Android安全性,更好服务嵌入式终端也成为了企业的掘金点,作为一个在嵌入式领域有丰富经验的厂商,风河当然不会错过。风河航空与国防行业业务发展总监Alex Wilson谈到在接受记者采访时表示,针对不同的应用需求,风河对Android进行了相应的安全功能优化,同时在车载、军工、医疗、航空等多个领域得到部署,助力Android在嵌入式设备领域的广泛应用。

例如基于美国国家安全局的SE Android版本,引入关键业务的高安全性要求,推出了融合安全加速器的Android方案。不仅能满足行业标准规范,还能整合身份识别及验证、用户数据保护、数字版权等多方面的安全要求,还能快速跟随Android升级,预防各种新形态的攻击。同时,风河也与一些专业的安全厂商,如迈克菲合作,推动SE Android的商业化。目前,这一方案已经在国防业、无人系统等环境中开始采用。

针对多用户数据安全的问题,推出了 “轻量分区”Android方案。在企业BYOD大潮中,该方案可以让不同用户可以在同一台Android设备上登陆,根据账号的不同权限给予不同资源的访问,并为所有用户保存账号有关的一些隐私信息,如电话簿,SNS等,防止多用户带来数据泄露,更好应对移动办公。

针对程序启动,风河推出了Android boost,实现设定程序的安全启动,用户可自由设定让哪些程序安全启动,保障运行时安全。

嵌入式产业正持续演进,安全作为不变的话题也将成为重头戏。而随着对Android安全性的不断优化与提升,产业链的支持,Android在医疗电子、航空、军工、车载等重要行业的嵌入式设备研发中的作用将继续突显,成为“重量级”的主流操作系统。

【评估目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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