7、无线传感与通信的物理层安全:从基础到应用

无线传感与通信的物理层安全:从基础到应用

1. 引言

在当今数字化时代,无线通信的安全至关重要。随着社会需求的不断扩展,无线通信面临着各种各样的安全威胁,如窃听、干扰、欺骗等。传统的基于密码学的安全方法在应对这些复杂的威胁时显得力不从心。物理层安全(PLS)作为一种新兴的安全理念,利用无线信道的动态特性,无需密钥共享即可保障通信过程的安全,为解决这些安全问题提供了新的思路。

2. 可重构智能表面(RIS)在物理层安全中的应用

可重构智能表面(RIS)是提升物理层安全的有效手段。它可以与发射机协同工作,在视距(LoS)传播场景中,即便窃听者的信道比合法信道更强,也能保障通信免受窃听。RIS还可用于抵御干扰攻击,如下图所示:

graph LR
    A[Transmitter] -->|Signal| B[Receiver]
    C[Jammer] -->|Jamming Signal| B
    D[RIS] -->|Reflected Signal| B
    A -->|Control Signal| D

为了在多天线干扰器存在的情况下满足用户的服务质量(QoS)需求,需要对波束成形和功率分配进行联合优化。

3. 物理层安全的统一框架

虽然物理层安全已经是一个被广泛研究的课题,但目前还缺乏一个统一的定义和框架。统一的PLS框架包括观测平面和修改平面。观测平面是熵的来源,而修改平面则展示了如何调整传输以确保合法节点和非法节点之间的安全差距。这个框架不仅有助于对现有工作进行分类,还

【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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