57、分布式算术架构与物联网认证模型的创新研究

分布式算术架构与物联网认证模型的创新研究

分布式算术架构在 FIR 滤波器中的应用

在数字信号处理领域，分布式算术（DA）架构在有限脉冲响应（FIR）滤波器设计中发挥着重要作用。传统的 DA 架构在处理 FIR 滤波器时存在一些局限性，如内存消耗大、时钟频率与采样频率比值受限等问题。为了解决这些问题，研究人员提出了一系列改进方案。

首先，通过将公式（6）代入公式（1）并化简，得到公式（7）：
[y = \sum_{l=0}^{B - 1} \left(\sum_{i = 0}^{N - 1} (s_{il} \frac{\omega_i}{2}) 2^{-l}\right) + 2^{-(B - 1)}P_{init}]
其中，(P_{init} = \sum_{i = 0}^{N - 1} \omega_i^2)。

这个结果与之前公式（3）的差异在于，权重系数的线性组合由所有非零系数表示。例如，会得到一个全为“加”的组合，在计算其余线性组合时，还会有全为“减”的组合。这种特性使得可以将第一种组合写入查找表（LUT），通过反转得到第二种组合，从而将 LUT 中的元素数量从 (2^N) 减少到 (2^{N - 1})，并且形成地址只需 (N - 1) 位。

接下来是块内存分区算法，该算法将包含权重系数线性组合的内存块划分为多个子块。当将一个内存块划分为 (k) 个子块时，地址位宽从 (N) 减少到 (N/k) 位，从而减少了 LUT 中的元素数量。将求和操作重新排列到公式（7）后，得到公式（8）：
[y = \frac{1}{2} \sum_{l = 0}^{B - 1} \left(\sum_{i = 0}^{\frac{N}{k} - 1} s_{il} \omega_i + \cdots + \sum_{i = (k - 1)\frac{N}{k}}^{N - 1} s_{il} \omega_i\right) 2^{-l} + 2^{-(B - 1)}P_{init}]

随着子块数量 (k) 的线性增加，元素数量从 OBC 的 (2^{N - 1}) 减少到 (k \cdot 2^{\frac{N}{k} - 1})，同时该方案还需要额外的 (k - 1) 个加法器和多路复用器。

为了进一步提高时钟频率与采样频率的比值，研究人员提出了一种新的方案。该方案基于块内存分区和 OBC 电路架构，其输出信号由公式（8）表示。当处理一位数据包时，一个时钟周期内可以计算一个权重系数的线性组合。将公式（8）重写并重新排列求和操作后，得到公式（9）：
[y = \frac{1}{2} \left(\sum_{l = 0}^{\frac{B}{2} - 1} A_{il} 2^{-l} + \sum_{l = \frac{B}{2}}^{B - 1} A_{il} 2^{-l}\right) + 2^{-(B - 1)}P_{init}]
[y = \frac{1}{2} \left(\sum_{l = 0}^{\frac{B}{2} - 1} A_{il} 2^{-l} + \sum_{l = 0}^{\frac{B}{2} - 1} A_{il} 2^{-(l + \frac{B}{2})}\right) + 2^{-(B - 1)}P_{init}]
[y = \frac{1}{2} \left(\sum_{l = 0}^{\frac{B}{2} - 1} A_{il} 2^{-l} + \sum_{l = 0}^{\frac{B}{2} - 1} A_{il} 2^{-l} 2^{-\frac{B}{2}}\right) + 2^{-(B - 1)}P_{init}]

公式（9）表明可以同时处理两个位数据包，第二个位数据包的结果算术右移 (B/2) 位。这也定义了两个处理组：单个输入样本的最高 (B/2) 位和最低 (B/2) 位。此时，时钟频率与采样频率的比值发生了变化，时钟频率必须比采样频率大 (B/2) 倍以上（而经典 DA 架构为 (B) 倍）。

然而，输入样本的按位分区存在一个主要缺点，即会增加 LUT 中的元素数量。这是因为两个位数据包使用具有相同元素的内存块，这些元素是相同权重系数的线性组合。解决这个问题的方法是使用双端口内存，此时 LUT 块由具有两个独立地址输入的双端口 ROM 内存表示，每个端口发送一个地址，根据该地址选择相应的权重系数线性组合。

以下是不同 DA 架构的资源消耗对比表格：
| DA 架构 | LUT - FPGA | 触发器 | 延迟（时钟周期） |
| — | — | — | — |
| 经典架构 | 502 | 854 | 22 |
| OBC 电路架构 | 434 | 782 | 23 |
| OBC + BMP 架构 | 484 | 932 | 25 |
| 提出的架构 | 362 | 797 | 20 |

从结果可以看出，提出的架构在 LUT - FPGA 资源和元素数量上有显著减少，而触发器和延迟的值相对相近。

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示了提出的 DA 架构的主要流程：

graph TD;
    A[输入样本] --> B[并行寄存器组];
    B --> C[样本分区块];
    C --> D[当前位选择块];
    D --> E[地址生成块（OBC 电路）];
    E --> F[2 - 端口 ROM];
    F --> G[符号更改块];
    G --> H[加法树];
    H --> I[累加器];
    J[有效信号] --> K[同步块];
    K --> I;

物联网认证模型的研究

近年来，物联网（IoT）发展迅速，预计到 2025 年全球将有 416 亿个连接的 IoT 设备。然而，物联网面临着许多挑战，其中安全问题尤为突出，特别是认证问题。目前，物联网网络中用户和设备的认证仍然依赖第三方。

认证是确定访问系统的用户或设备是否有效的关键步骤，它对于保障系统的安全性至关重要，能够允许合法用户操作并防止未经授权的用户访问系统资源。

区块链技术的出现为解决物联网认证问题提供了一种透明且安全的方法。区块链具有去中心化、持久性、匿名性和可审计性等基本特性，通过集成加密哈希、数字签名和分布式共识机制等技术，能够在去中心化的环境中进行交易，从而显著降低成本并提高效率。

区块链主要有三种结构：
- 公共区块链 ：去中心化且对所有参与者开放，所有区块链节点具有平等的访问、生成新数据块和验证数据块的权利，如比特币、以太坊和莱特币等加密货币在公共区块链上进行交易和挖矿。
- 私有区块链 ：也称为管理区块链，由单个实体管理的许可区块链。中央权威机构决定哪些节点可以参与，并且并非每个节点都具有相同的执行功能权限，由于其公共访问受限，私有区块链仅部分去中心化，如 Ripple 和 Hyperledger 等。
- 联盟区块链 ：由一组组织管理的许可区块链，比私有区块链更去中心化，因此具有更高的安全性。

为了解决物联网认证问题，还需要智能合约。智能合约是基于区块链的程序，当特定条件满足时执行。开发者首先创建智能合约的代码片段并编译成字节码，然后将其部署到区块链上供未来调用。每次用户与智能合约进行交易时，以太坊虚拟机（EVM）将执行相应的命令行并更新区块链的状态。

在物联网认证模型中，处理速度也是一个重要因素。雾计算是解决这个问题的一个有前途的方案，它是一种分布式架构，将存储和处理组件部署到云的边缘，用于扩展云计算。通过将雾计算靠近 IoT 设备，可以显著改善用户体验。

基于物联网网络所需的认证元素，认证方法可分为用户认证、设备认证以及用户和设备认证。目前，许多基于区块链的物联网认证模型仅解决了用户认证或设备认证中的一个问题。而本研究提出的认证模型可用于网络中用户和设备的认证，该模型使用 Ganache 区块链网络、智能合约、由 NodeJS 服务器模拟的雾计算、云、IoT 设备和 Web 服务器。IoT 设备通过其 MAC 地址进行模拟，并在请求时交换信息，模拟结果显示了该认证模型的可用性。

以下是物联网认证模型的主要步骤列表：
1. 用户或设备发起认证请求。
2. 认证请求发送到雾计算层进行初步处理。
3. 雾计算层根据请求生成相应的智能合约调用。
4. 智能合约调用在区块链上执行，验证用户或设备的身份。
5. 区块链返回验证结果到雾计算层。
6. 雾计算层将结果反馈给用户或设备。

通过以上研究，我们可以看到分布式算术架构在 FIR 滤波器设计中的改进能够有效减少资源消耗并提高处理速度，而基于区块链的物联网认证模型为解决物联网安全认证问题提供了一种创新的解决方案。

分布式算术架构与物联网认证模型的创新研究

分布式算术架构的进一步分析与优势

在分布式算术（DA）架构的改进过程中，提出的架构相比其他已知的 DA 架构具有明显的优势。从资源消耗的角度来看，通过使用双端口内存和块内存分区等技术，不仅减少了 LUT - FPGA 资源的使用，还降低了 LUT 中元素的数量。这对于硬件实现来说，意味着可以使用更少的资源来完成相同的功能，从而降低了成本。

例如，在滤波器阶数 (N = 8) 和时钟频率 (f_{clk} = 400 MHz) 的情况下，提出的架构在 LUT - FPGA 资源上比 OBC + BMP DA 架构减少了超过三倍，在整体架构中比 OBC DA 架构减少了 17%（从 434 减少到 362）。这种资源的节省使得在有限的硬件资源下能够实现更复杂的 FIR 滤波器。

另外，提出的架构提高了时钟频率与采样频率的比值。通过同时处理两个位数据包，时钟频率只需比采样频率大 (B/2) 倍以上，而经典 DA 架构需要 (B) 倍。这意味着在相同的采样频率下，提出的架构可以使用更低的时钟频率来完成处理，从而降低了功耗和硬件的工作压力。

以下是不同 DA 架构在 LUT - DA 资源方面的详细对比表格：
| DA 架构 | LUT - FPGA | 触发器 | 元素数量 | 元素位宽 |
| — | — | — | — | — |
| 经典架构 | 136 | 38 | 512 | 21 |
| OBC 电路架构 | 76 | 36 | 256 | 20 |
| OBC + BMP 架构 | 56 | 40 | 32 | 20 |
| 提出的架构 | 15 | 19 | 16 | 20 |

从这个表格可以更清晰地看到，提出的架构在各个方面都具有明显的优势，尤其是在 LUT - FPGA 资源和元素数量上的减少，为硬件实现提供了更高效的方案。

下面是一个 mermaid 流程图，展示了提出的 DA 架构中数据处理的详细流程：

graph LR;
    A[输入样本] --> B[并行寄存器组存储]
    B --> C{样本分区块}
    C -->|高 B/2 位| D1[当前位选择块 - 高]
    C -->|低 B/2 位| D2[当前位选择块 - 低]
    D1 --> E1[地址生成块 - 高（OBC 电路）]
    D2 --> E2[地址生成块 - 低（OBC 电路）]
    E1 --> F1[2 - 端口 ROM - 高]
    E2 --> F2[2 - 端口 ROM - 低]
    F1 --> G1[符号更改块 - 高]
    F2 --> G2[符号更改块 - 低]
    G1 --> H1[加法树 - 高]
    G2 --> H2[加法树 - 低]
    H1 --> I1[移位 B/2 寄存器 - 高]
    H2 --> I2[移位 B/2 寄存器 - 低]
    I1 --> J[累加器 - 高部分]
    I2 --> J[累加器 - 低部分]
    K[有效信号] --> L[同步块]
    L --> J

物联网认证模型的优势与应用场景

在物联网认证方面，基于区块链的混合模型具有诸多优势。首先，区块链的去中心化特性使得认证过程不再依赖第三方，提高了认证的安全性和可靠性。每个节点都可以参与到认证过程中，并且所有的交易记录都被公开存储在区块链上，保证了数据的不可篡改和可追溯性。

智能合约的使用使得认证过程自动化，当满足特定条件时，智能合约会自动执行相应的操作，无需人工干预。这不仅提高了认证的效率，还减少了人为错误的可能性。

雾计算的引入解决了物联网认证中的处理速度问题。通过将计算和存储能力靠近 IoT 设备，可以在本地进行数据处理和认证，减少了数据传输到云端的延迟，从而提高了用户体验。

该认证模型适用于多种物联网应用场景，例如智能家居、工业物联网和智能医疗等。在智能家居场景中，用户可以通过该认证模型安全地控制家中的各种设备，确保只有合法用户才能访问和操作这些设备。在工业物联网中，设备之间的认证可以保证生产过程的安全性和稳定性，防止恶意设备的入侵。在智能医疗领域，该认证模型可以确保患者的医疗数据安全，只有授权的医护人员才能访问和处理这些数据。

以下是物联网认证模型在不同场景下的优势总结列表：
1. 智能家居 ：
- 提高家庭设备的安全性，防止非法访问。
- 实现用户对设备的便捷控制，增强用户体验。
2. 工业物联网 ：
- 保障工业生产的稳定性，防止恶意攻击。
- 提高设备之间的互操作性和兼容性。
3. 智能医疗 ：
- 保护患者的隐私和医疗数据安全。
- 确保医疗设备的可靠运行和数据传输的准确性。

综上所述，分布式算术架构在 FIR 滤波器中的改进以及基于区块链的物联网认证模型的提出，为数字信号处理和物联网安全领域带来了新的解决方案。这些创新技术不仅提高了系统的性能和安全性，还为相关领域的发展提供了有力的支持。