2、云环境下多权限文件层次属性基加密方案的改进

云环境下多权限文件层次属性基加密方案的改进

1. 基础概念介绍

在多权限的文件层次属性基加密(ABE)系统中,有几个重要的基础概念需要了解。

1.1 决策双线性Diffie - Hellman(DBDH)假设

假设 (g) 是群 (G) 的生成元,(a)、(b)、(c)、(z) 是在群 (Z_p) 中选取的随机数。如果所有概率多项式时间(PPT)算法 (B) 区分元组 ((A, B, C, Z) = (g^a, g^b, g^c, e(g, g)^{abc})) 和元组 ((A, B, C, Z) = (g^a, g^b, g^c, e(g, g)^z)) 的优势是可忽略的,那么DBDH假设成立。算法 (B) 的优势定义为:
(Adv_{DBDH}^B = |Pr[B(A, B, C, e(g, g)^{abc}) = 1] - Pr[B(A, B, C, e(g, g)^z) = 1]|)

1.2 访问结构

设 (P = {P_1, P_2, \cdots, P_n}) 表示参与方的集合。集合 (A \subseteq 2^P) 被称为单调的,如果 (X \in A) 且 (X \subseteq Y),那么 (Y \in A)。(单调)访问结构是 (P) 的非空子集的(单调)集合 (A),即 (A \subseteq 2^P \setminus {\varnothing})。(A) 中的集合称为授权集,不在 (A) 中的集合称为非授权集。

1.3 层次访问树

定义一个具有 (l) 个访问级别的层次访问树 (T)。每个叶节点用一个属性描述,每个非叶节点表示一个阈值门。我们用 (

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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