25、低成本硬件安全方法的分析与应用

低成本硬件安全方法的分析与应用

1. 实验环境与参数设置

实验在配备 Intel(R) Core (TM) i7 - 10510U CPU @ 1.80 GHz 2.30 GHz 处理器和 8GB RAM 的系统上进行。用于评估低成本掌纹生物识别安全方法的参数包括原始 IP 供应商的掌纹生物特征、生物特征签名强度、掌纹特征以及掌纹特征集中的特征数量。在低成本隐写术硬件安全方法的实验中,使用的阈值熵值为 3。

PSO - DSE 的通用参数如下:
- 群体大小 (S) = 3
- 加速系数 (b1 和 b2) = 2
- 惯性权重 (w):在 0.9 到 0.1 之间线性递减
- 随机数 (r1 和 r2) = 1
- 停止准则:P1(连续十次迭代成本无改善)或 P2(总迭代次数耗尽,P = 50)

为评估 IP 设计的 IP 核基准(采用自 EXP BEN,Jain 和 Panda,2007)的面积和延迟,使用了基于 Nan Gate 库(15 nm 开放单元库)的 15 - nm 技术规模。

IP 核应用以 DFG 和模块库的形式提供。通过相应 IP 核硬件的功能描述生成其控制数据流图(CDFG),然后将其作为输入用于计算设计面积、延迟和成本。将硬件的功能描述转换为 CDFG 的过程如下:
1. 将相应 IP 硬件的传递函数解析为矩阵乘法格式(包括输入数据样本、输出样本和 DCT 系数)。
2. 从矩阵乘法格式形成计算第 n 个输出数据样本的数学函数。
3. 用连接图表示得到的数学函数(数学运算为图的节点,节点之间的数据依赖关系用边表示)。
4. 使用 LIST 调度将

【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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