57、物联网安全通信与高性能模拟电路设计的创新方案

物联网安全通信与高性能模拟电路设计的创新方案

物联网安全通信方案

在物联网(IoT)迅速发展的当下,安全连接变得至关重要。针对传感器网络的安全问题,有研究致力于在用户连接到传感器网络设施并获取数据之前,保障其安全性。

多播应用领域与安全需求

多播应用领域十分广泛,涵盖智能家居、智能商业、环境监测和医疗保健等。以智能工业为例,工业监控网络会收集工业各部分的压力、温度和液位等数据,并在中央网关提供汇总数据。中央网关依据接收到的数据,可实现与工业部门中多台机器的同步操作,如开关命令。然而,为确保通信的保密性和机密性,需要安全服务。在动态对等组(DPGs)中,若任何参与者可自由加入组,且有人能获取组密钥,那么组密钥管理就失去了意义。因此,访问控制至关重要,它能确保只有授权用户进入组,进而启动其他重要的安全资源,如安全组密钥管理和路由。

系统模型构建

构建的多播网络模型包含 n 个节点(这里 n = 3),其中一个作为发起节点启动流程,其余 (n - 1) 个为组成员。从构建的多播组成员(通常称为响应节点)中,会指定发起者的身份 Uj(j = 1, 2, …, (n - 1))。在多播网络内,使用由发起者和响应者识别的标准密钥进行安全通信。

消息签名与验证
  • 消息签名步骤
    1. 首先选取一个随机数 y ∈Z∗p,进行操作 Y = yG。
    2. 重新计算 x = h(Ui∥M∥R ∥Y) 和 z = y + sx,其中 M 表示消息,h 表示哈希函数。
    3. 附加的签名为 (R, x, z),签名者
【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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