DH算法

本文介绍了DH算法的详细步骤,包括如何通过公开的g和p,以及各自保密的a和b计算相同的密钥。讨论了算法的安全性,并指出其在防止中间人攻击方面的局限性。此外,还提到了算法在多方通信中的应用。

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1、通信方A和通信方B约定一个初始数g,如g=5,一个质数p,如p=23,g和p是公开的,且1< g < p

2、A生成一个随机数a,a是保密的,如a=6

3、A计算g^a%p发送给B,g^a%p=5^6%23=8

4、B生成一个随机数b,b是保密的,如b=15

5、B计算g^b%p发送给A,g^b%p=5^15%23=19

6、A接收到g^b%p后,再使用保密的a,计算(g^b%p)^a%p=19^6%23=2

7、B接收到g^a%p后,再使用保密的b,计算(g^a%p)^b%p=8^15%23=2

8、这样通信方A和B得到一个相同的密钥:2

(g^b%p)^a%p=(g^a%p)^b%p的证明:

如果a=2:

(g^b%p)^a%p=(g^b%p)^2%p=(g^b-n*p)^2%p=(g^(2*b)-2*g^b*n*p+(n*p)^2)%p=g^(2*b)%p

可以看出(g^b-n*p)^2展开后除g^(2*b)外,其它都是p的倍数,所以整个算式的结果是g^(2*b)%p

同理对(g^b-n*p)^a展开后除g^(a*b)外,其它都是p的

### 关于最小二乘法与DH算法 #### 最小二乘法概述 最小二乘法是一种用于估计模型参数的方法,在给定一组观测数据的情况下,通过最小化误差平方和来找到最佳拟合直线或曲线。这种方法广泛应用于各种领域,包括但不限于控制系统、机器学习以及图像处理等领域[^1]。 对于线性系统的参数估计问题,可以采用标准形式的最小二乘法;而对于非平稳过程,则可能需要用到带有遗忘因子的版本,以便给予最近的数据更高的权重。此外还有增广最小二乘法等变体可用于特定应用场景下的改进。 ```python import numpy as np def least_squares(X, y): """计算最小二乘解""" beta_hat = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y return beta_hat ``` #### DH 参数标定中的应用 在机器人学中,Denavit-Hartenberg(DH)表示法被用来定义连杆之间的相对位置关系,并由此构建起整个机械臂的动力学模型。为了使理论上的运动轨迹尽可能贴近实际运行状况,往往需要对标定过程中获得的实际关节角度进行调整优化——这正是最小二乘法发挥作用之处[^2]。 具体来说,就是根据一系列末端执行器的位置姿态测量值反推出各个关节变量的理想取值范围,进而修正初始设定好的DH参数表。此过程涉及到建立目标函数并求极值的过程,而这个最优化问题正好可以通过最小二乘准则加以解决。 ```matlab % MATLAB代码片段展示如何使用lsqnonlin求解非线性的最小二乘问题 fun = @(theta) forward_kinematics(theta) - target_pose; initial_guess = [0; 0]; % 初始猜测值 options = optimset('MaxFunEvals', 5e3); dh_params_optimized = lsqnonlin(fun, initial_guess, [], [], options); ``` #### 实现细节说明 当面对具体的工程实践时,除了上述提到的基础概念外还需要考虑很多因素: - 数据预处理:去除异常点、平滑滤波等措施有助于提高最终结果的质量; - 权重设置:根据不同情况下各维度的重要性赋予不同大小的权值矩阵W; - 迭代终止条件的选择:合理确定精度阈值ε以平衡收敛速度与准确性之间矛盾。 综上所述,无论是从理论上还是实践中来看,最小二乘法都是一个强大而又灵活多样的工具集,它不仅限于简单的回归分析任务,更能在诸如DH参数标定这样复杂的场景下发挥重要作用。
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