17、低功耗蓝牙应用与设备逆向工程实践

低功耗蓝牙应用与设备逆向工程实践

1. 接近监测器应用

接近监测器会在串口控制台上显示警报,如“Disconnected - Alerting on link loss and starting scan”以及“Mild Alert”。不过,这只是接近监测器的一个最小实现。例如,它仅连接到第一个找到的接近报告器。你还可以为设备添加按钮,以便通过按钮选择警报级别,同时应实现一种可靠的方式来重新连接到接近报告器。

2. 逆向工程BLE设备的背景

很多BLE设备没有实现蓝牙技术联盟(Bluetooth SIG)指定的GATT配置文件,这意味着无法直接读取其规格说明,需要对设备进行逆向工程来了解如何使用它。下面以逆向工程一个BLE LED徽章为例,介绍具体方法。

2.1 调查LED徽章

  • 设备基本信息 :LED徽章的显示屏为11×55的LED像素,有多种颜色,支持蓝牙,但未指定版本。徽章背面和说明书上有二维码,扫描后得到的URL返回HTTP 404错误。不过,产品页面提示在Google Play上搜索“Bluetooth LED Name Badge”应用。
  • 使用nRF Connect for Mobile调查 :打开LED徽章,按下下方按钮两次,显示屏显示BLE图标。在nRF Connect中可以看到它正在广告,包含制造商特定数据和两个自定义BLE服务:0xfee7和0xfee0。设备名称为LSLED,后面跟着一些不可打印字符。连接后,其服务和特征如下表所示:
    | 服务 | 特征 | 属性 |
    | — | —
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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