68、水下通信与图像数据隐藏技术研究

水下通信与图像数据隐藏技术研究

在当今的通信和数据安全领域,水下通信的高效性以及图像数据隐藏的安全性是两个备受关注的重要方面。本文将深入探讨两种不同但同样关键的技术:水下通信中的 Reduced Whole Acknowledgement(RWA)方法以及基于调色板图像的弱基数据隐藏方案。

水下通信中的 RWA 方法

在水下通信场景中,高效的数据传输和准确的确认机制至关重要。研究人员提出了 RWA 方法,旨在解决水下环境中数据传输的挑战。

1. 基本概念与框架

为了实现高效传输,信息长度被存储在 6 位信息中。Beacon 帧格式包含 RWA,其中绿色部分与 SMA 不同,且每个节点的 Ack/Nack 信息以 1 位存储。

在数学模型方面,涉及一系列变量来推导相关公式,如下表所示:
| 符号 | 定义 |
| — | — |
| C | 网络带宽 |
| R | 数据速率 |
| N | 节点数量 |
| data | 带有控制信息的数据帧 |
| int() | 取整函数 |
| ACK | 确认帧 |
| Ltotal | 总帧长度 |
| Lpayload | MSDU(有效负载)长度 |
| Lcontrol | 控制信息长度 |
| Lack | ACK 长度 |
| Σ Lack | 链路上 ACK 的总长度 |
| Len() | 帧长度函数 |
| Ldata | 数据长度 |
| BEACON | 周期性广播帧 |

信道可用性可以表示为 R/C - 帧

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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