4、无线传感与通信物理层安全性能指标解读

无线传感与通信物理层安全性能指标解读

1. 物理层安全概述

物理层安全(PLS)在无线传感与通信领域具有重要意义。虽然它因密钥长度大导致开销问题,且放弃了保证保密性的能力,但多样的信道条件使其更具通用性。在不同类型的信道中,如非退化信道、高斯信道、衰落信道、多址接入信道、干扰信道、多输入多输出(MIMO)信道和中继信道等,都有相关的信息论研究探讨其保密性。

2. 物理层安全方法分类

PLS方法可分为基于信号干扰噪声比(SINR)的无密钥技术和基于复杂度的密钥技术。这两类技术针对不同类型的攻击有不同的性能指标,且各有优缺点,其可行性取决于具体的应用、场景和通信系统。

3. 基于SINR的物理层安全技术及性能指标
3.1 针对窃听攻击的性能指标
  • 保密容量 :保密容量($C_s$)定义为$C_s = \max_{p(x)} {I(X; R_b) - I(X; R_e)} = C_b - C_e$,其中$C_b$和$C_e$分别是合法接收者Bob和窃听者Eve的信道容量。它表示在所有输入分布下,传输信号($X$)可达到的最大保密速率,是一个确定性的保密指标。
  • 中断概率 :当环境的随机性不允许使用确定性指标时,保密容量成为随机变量,此时可定义中断概率来衡量系统性能。目标保密速率为$R_t^T$,保密中断概率$P_{r_{out}}(R_t^T) = Pr(C_i < R_t^T)$,其中$C_i$是瞬时保密容量。
  • 保密吞吐量 :为了从系统的
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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