55、物理层入侵检测技术解析

物理层入侵检测技术解析

1. 物理层传播延迟估算

在CAN总线中,传播延迟的估算基于一定假设,即忽略电阻负载对传播延迟的影响。传播延迟可估算为每个总线段延迟之和,其中总线段是指两个节点之间或节点与总线末端之间的距离。每个线段中包含的节点的差分电容被认为沿该线段分布,并与特征线电容一起纳入计算。CAN总线某一段的估算传播延迟计算公式如下:
[t_{pd} = \sum_{i=1}^{n} l_{i} \sqrt{L(C + \frac{C_{diff i}}{l_{i}})}]
其中,$L$ 和 $C$ 分别为特征线电感和电容,$C_{diff i}$ 是第 $i$ 段中包含的CAN节点的差分电容,$l_{i}$ 是第 $i$ 段的长度。

2. 基于物理层信号的定位方法

2.1 基于传播延迟的发射器识别

CAN信号的传播延迟受发射器在总线上位置的直接影响,因此可以利用传播延迟来识别发射器并估算其在总线上的位置。然而,记录传播延迟存在问题。若使用单个固定观测点测量传播延迟,需要知道消息的实际传输时间,这只能在发射器节点位置记录。接收节点需与发射器同步并信任其提供的时间信息,还需确定传输是来自总线左侧还是右侧。

为解决这些问题,提出了一种基于信号传播延迟的新型入侵检测机制,通过测量差分传播时间(即信号到达总线一端与到达另一端的时间差)来实现,无需知道消息传输时间,也无需节点间的时间同步。差分传播时间可计算为:
[\delta = t_{N_{i}}^{right} - t_{N_{i}}^{left}, i = 1, n]
其中,$t_{N_{i}}^{right}$ 和 $t_{N_{i}}^{l

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
内容概要:本文系统阐述了汽车电子软件测试的整体框架,重点围绕软件及系统集成测试、软件与系统(需求)测试、验收测试、测试报告编写以及整体测试状态汇总五大核心环节展开。详细说明了软件集成测试与系统集成测试在组件聚合、软硬协同、接口验证等方面的实施策略与技术差异,明确了软件测试偏重逻辑正确性(白盒)、系统测试关注端到端行为表现(黑盒)的定位区分,并强调验收测试正从工程交付关口转变为用户价值验证的核心环节。同时,文章指出测试报告需建立需求与用例间的可追溯链,整体测试状态汇总则是呈现软件质量全景的“仪表盘”,对于多域协同的复杂汽车系统至关重要。; 适合人群:从事汽车电子、嵌入式系统开发与测试的工程师,尤其是工作1-3年、希望深入理解软件测试体系与流程的中初级技术人员;也适用于项目管理人员和技术负责人; 使用场景及目标:①理解汽车软件测试各阶段的边界、职责与协作关系;②掌握集成测试中软/硬件接口验证的方法论;③构建从技术测试到用户价值验证的全局视角,提升测试策略设计能力; 阅读建议:此资源以工程实践为基础,结合ASPICE等标准演进,不仅讲解测试技术细节,更强调测试管理与用户思维的融合,建议结合实际项目流程对照学习,并关注各测试层级之间的衔接与追溯机制。
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