35、三回合盲签名方案的不可能性及高效设备无关量子密钥分发

三回合盲签名方案的不可能性及高效设备无关量子密钥分发

三回合盲签名方案相关研究
1. S∗trans分析

在对S∗trans进行分析时,我们注意到魔法对手在单次交互后,会借助Σ输出两对消息 - 签名对。在trans - indBSS∗,Σ(n)实验中,将第一次执行的消息 - 签名对(m−1, σ−1)与从Σ推导得出的消息 - 签名对(m0, σ0)组合起来,这恰好对应魔法对手(b = 0)的行为。这里我们利用了一个事实,基于普通归约总能让诚实用户推导出签名这一假设,与用户的第二次执行不会失败(不会使签名无定义)。

另一方面,在与诚实用户U的颁发协议过程中,对手S∗trans会重置R,并在第二次执行中使用在生成(m−1, σ−1)签名时获得的前缀msg1。因此,消息 - 签名对(m−1, σ−1)、(mb, σb)的计算方式与元归约M(b = 1)相同。

由于统计盲性和签名推导检查,在转录独立性实验中Σ的额外运行几乎不会使三个签名无效(除了可忽略的概率)。统计盲性保证了与U为消息m−1生成的转录几乎肯定也是Σ使用的m0 = m1的潜在转录。签名推导检查表明,无论消息如何,转录都允许用户推导出签名,这样Σ也能为模拟用户找到带有有效签名的有效随机字符串r。

我们得到S∗trans输出正确比特b∗ = b的概率公式为:
Prob[b∗ = b] = 1/2 + 1/2 · (Prob[b∗ = 1 | b = 1] - Prob[b∗ = 1 | b = 0])

根据构造,b = 0对应模拟模仿魔法对手行为的情况,b = 1对应涉及元归约的情况。此外,当归约R返回y的有效解x′时,对手S∗trans返回b∗ = 1

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确定。 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技术的重要将日益凸显。 本实践项目作为综合学习资源,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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