14、卫星通信中的认证与密钥更新

卫星通信中的认证与密钥更新

一、研究动机

过去,地球静止轨道(GEO)卫星常用于卫星通信,因为它能避免卫星收发器与终端之间的快速移动,且单颗卫星就能实现广泛覆盖。多波束卫星系统主要是为了在覆盖区域内实现更高频率复用和更高的宽带吞吐量,类似于地面蜂窝系统。随着通信技术的发展,出于低成本的考虑,出现了多种新型卫星星座。因此,开发低地球轨道(LEO)星座变得十分必要,它能提供高吞吐量和低延迟。大型LEO计划包含大量卫星,同时,中地球轨道(MEO)也受到关注,部分卫星被放置在与赤道平行的圆形轨道上。最终,出现了结合不同轨道的混合星座,例如GEO和MEO的连接,终端可以在这两种轨道之间切换。

二、相关工作

众多研究者针对卫星通信提出了诸多研究思路,涵盖卫星通信、新卫星入网认证、密钥交换、密钥更新以及通信中的安全问题等方面。在无线通信中,有多种认证和密钥交换协议可用于新卫星的认证以及卫星间的密钥交换。

GEO和LEO卫星与地面控制中心(GCC)之间进行相互认证,GEO卫星充当桥梁。通信中采用对称密钥加密协议进行加密,GCC作为基站向GEO发送消息,GEO再将信号转发给LEO。GEO卫星通常以群组形式构成GEO卫星网络(GSN),LEO卫星同样以群组形式构成LEO卫星网络(LSN)。在GSN中,新卫星入网时,各GEO卫星会相互通信并交换密钥;LSN也是如此。

首颗GEO卫星发射时,尚未形成卫星网络,此时GEO/LEO与GCC进行相互认证;后续卫星发射时,认证方式类似。确保相邻卫星间的通信信道安全至关重要,这样GEO/LEO卫星无法直接与GCC通信,只有在相邻卫星间存在安全通信信道时,GEO/LEO卫星的认证才有可能实现。

卫星认证

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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