56、空间数据加密与医学图像压缩技术解析

空间数据加密与医学图像压缩技术解析

1. 空间数据加密技术

1.1 背景与需求

现代空间数据通信需支持各类太空任务的大量文件传输。为保障数据通信的有效性,CCSDS推出了CCSDS文件传输协议(CFDP)。CFDP具备应用层特性,能实现不可靠和可靠两种传输方式。然而,数据通信中的机密性是关键需求,因此需要采用加密技术来保护数据。

1.2 CFDP协议

CFDP可在航天器和大容量存储器之间自动或手动传输“文档”,支持单工、半双工和全双工等传输模式。该协议能适应多种任务场景,从简单的低地球轨道航天器到复杂的轨道器和着陆器系统。CFDP将文件传输到本地存储设备(即“文件存储”),发送的文件从文件存储中获取,接收的文件记录到文件存储中。其架构如下:
- 终端用户通过各种服务原语与协议实体通信,用户可以是软件任务或人类。
- 协议实体是协议的实现部分。
- MIB(管理信息库)包含定时器和地址映射字段。

1.3 伯恩斯坦多项式

在数学分析领域,伯恩斯坦多项式是一种重要的多项式形式。(n + 1)个n次伯恩斯坦多项式表示为:
[n(f, t) = nC_i t^i(1 - t)^{n - i}]
其中,(nC_i)是二项式系数,可从帕斯卡三角形中获取。随着i的增加,((1 - t))项的指数减1。
不同次数的伯恩斯坦多项式示例如下:
- 一次伯恩斯坦多项式:
- (B_{0,1}(t) = 1 - t)
- (B_{1,1}(t) = t)
- 二次伯恩斯坦多项式:
- (B_{0,2}(t) = (1 - t)

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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