20、智能电网中可链接环签名的批量验证方案解析

智能电网中可链接环签名的批量验证方案解析

1. 基础假设

在深入了解可链接环签名的批量验证方案之前,我们需要先明确几个关键的假设,这些假设是整个方案安全性的基础。

  • 假设1 :给定一个群生成器 (G),定义如下分布:
  • (G = (N = p_1p_2p_3, G, G_T, e) \gets_R G),(g \gets_R G_{p_1}),(X_3 \gets_R G_{p_3}),(D = (G, g, X_3)),(T_1 \gets_R G_{p_1p_2}),(T_2 \in G_{p_1})。
  • 算法 (A) 打破假设1的优势定义为:(Adv_{1G;A}(k) := |Pr[A(D, T_1) = 1] - Pr[A(D, T_2) = 1]|)
  • 假设2 :同样给定群生成器 (G),分布如下:
  • (G = (N = p_1p_2p_3, G, G_T, e) \gets_R G),(a, s \gets_R \mathbb{Z} N),(g \in G {p_1}),(g_2, X_2, Y_2 \in G_{p_2}),(g_3 \in G_{p_3}),(D = (G, g, g_2, g_3, g^aX_2, g^sY_2)),(T_1 = e(g, g)^{as}),(T_2 \gets_R G_T)。
  • 算法 (A) 打破假设2的优势定义为:(Adv_{2G;A}(k) := |Pr[A(D, T_1) = 1] - Pr[A(D, T_2) = 1]|)
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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