5、物理层安全:概念、框架与性能评估

物理层安全:框架与性能评估

物理层安全:概念、框架与性能评估

在当今快节奏的世界中,无线通信的重要性与日俱增。无论是企业还是个人,都离不开无线通信带来的移动性、便携性和即时获取无限信息的便利。然而,随着网络的日益分散和异构化,传统的密码学安全机制已难以满足需求。物理层安全(PLS)作为一种补充解决方案,利用无线环境的动态特性,确保合法传输满足机密性、完整性、真实性和可用性(CIAA)的要求。

1. 基于复杂度的物理层安全技术

基于复杂度的物理层安全(PLS)技术通过利用无线信道的随机性生成密钥,并使用该密钥对数据进行加密,以确保数据安全。与传统密码学相比,PLS 密钥生成技术具有以下优势:
- 无需密钥共享 :假设无线信道是互惠的,则无需进行密钥共享。这消除了关键共享的负担,并降低了攻击者获取密钥的可能性。
- 量子安全 :假设提取的密钥满足完美保密约束,则可以确保消息对量子计算机的安全性。

2. 密钥生成的性能评估指标

密钥生成的性能评估涉及三个主要指标:
- 随机性 :随机性是密钥生成系统最重要的指标,因为密钥生成器可以被视为随机数生成器(RNG)。信息理论表明,熵与随机性直接相关。根据完美保密的概念,密钥的熵影响密钥提供的保密性。如果密钥的熵至少等于源消息的熵,则可以实现绝对保密。然而,并非所有的 RNG 方法都是等效的。即使生成的序列在人类看来是随机的,也可能存在不明显的关系。因此,需要开发统计测试来量化随机性。例如,美国国家标准与技术研究院(NIST)开发了一套统计随机性测试套件,用于测试随机序列的某些特征,以确定测试序列是否随机。

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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