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951.
身份认证是阻止恶意车辆传播虚假交通信息的第一道防线。然而由于车载自组网(VANET)中网络带宽和计算能力有限,现有方案不能满足对车辆身份的高效认证需求,也无法实现对恶意车辆的快速匿名追溯。鉴于此,提出一种基于区块链的分布式匿名认证方案。该方案利用零知识证明对VANET中车辆进行快速匿名认证,并采用非线性对的聚合签名实现快速批量认证,有效减少认证过程中产生的计算量。另外,区域性可信机构(RTA)可以实现对恶意车辆身份的匿名追溯,并基于区块链对其身份进行快速撤销;还可以基于本地密钥对车辆的短期匿名身份进行及时更新,保证车辆的匿名性和签名的新鲜性。安全分析与仿真实验表明,所提方案能够满足匿名性、不可链接性等多种安全需求,并能有效降低计算与通信开销,比同类方案在性能上至少提升27.28%。 相似文献
952.
953.
影响力最大化问题研究在给定传播模型下如何选取社交网络中的一组种子用户,使信息通过这些用户实现最大范围的传播。现有算法主要存在2个问题:一是由于影响范围有限、时间复杂度高,难以适用于大规模社交网络;二是仅局限于特定传播模型,只能解决单一类型社交网络下的影响力最大化问题,当使用在不同类型社交网络上时效果较差。对此,基于2个经典影响力传播模型,结合反向影响采样技术,提出一种高效的影响力最大化(MTIM)算法。为验证MTIM算法的高效性,将其与IMM、TIM和PMC等贪心算法,以及One Hop和DegreeDiscount等启发式算法在4个真实社交网络上进行对比实验,结果表明MTIM算法能够提供■近似保证,显著扩大影响范围,并有效提高运行效率。 相似文献
954.
本研究基于环境艺术景观设计数字化方面的需求,提出了一套基于数字虚拟技术的环境艺术三维景观模型构建方案,通过分解三维颜色特征空间特征的方式重构乡村景观三维模型,并对该模型的重建效果进行了仿真分析。 相似文献
955.
电梯群控调度是一类开放、动态、复杂系统的多目标优化问题.目前应用于群控电梯调度的算法主要有分区算法、基于搜索的算法、基于规则的算法和其他一些自适应的学习算法.但已有方法在顾客平均等待时间等目标上并不能够达到较好的优化性能.本文采用强化学习技术应用到电梯群控调度系统中,使用CMAC神经网络函数估计模块逼近强化学习的值函数,通过Q-学习算法来优化值函数,从而获得优化的电梯群控调度策略.通过仿真实验表明在下行高峰模式下,本文所提出的基于CMAC网络强化学习的群控电梯调度算法,能够有效地减少平均等待时间,提高电梯运行效率. 相似文献
956.
957.
958.
介绍了LDPC编译码技术,提出了分层修正最小和算法并对该算法进行了定点仿真和硬件实现.仿真结果和硬件实现表明,该算法性能优良并能降低迭代次数以提高吞吐量. 相似文献
959.
960.
介绍了在进行数据采集系统设计中,针对输入信号量程减小导致分辨率降低的问题和频率提高导致转换速率不能满足要求的问题,还介绍了为提高模数转换器ADCl674芯片性能所采用的理论依据和基本实现方法。 相似文献