Dynamic RACH Preamble Allocation Scheme

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DoS_攻击下具备隐私保护的多智能体系统均值趋同控制

DoS 攻击下具备隐私保护的多智能体系统均值趋同控制胡沁伶 1郑宁 1徐明 1伍益明 1何熊熊2摘要均值趋同是一种广泛应用于分布式计算和控制的算法, 旨在系统通过相邻节点间信息交互、更新, 最终促使系统中所有节点以它们初始值的均值达成一致. 研究拒绝服务(Denial-of-service, DoS)攻击下的分布式离散时间多智能体系统均值趋同问题. 首先, 给出一种基于状态分解思想的分布式网络节点状态信息处理机制, 可保证系统中所有节点输出值的隐私. 然后, 利用分解后的节点状态值及分析给出的网络通信拓扑条件, 提出一种适用于无向通信拓扑的多智能体系统均值趋同控制方法. 理论分析表明, 该方法能够有效抵御DoS 攻击的影响, 且实现系统输出值均值趋同. 最后, 通过仿真实例验证了该方法的有效性.关键词多智能体系统, 均值趋同, 拒绝服务攻击, 隐私保护, 网络安全引用格式胡沁伶, 郑宁, 徐明, 伍益明, 何熊熊. DoS 攻击下具备隐私保护的多智能体系统均值趋同控制. 自动化学报, 2022,48(8): 1961−1971DOI 10.16383/j.aas.c201019Privacy-preserving Average Consensus Control forMulti-agent Systems Under DoS AttacksHU Qin-Ling 1 ZHENG Ning 1 XU Ming 1 WU Yi-Ming 1 HE Xiong-Xiong 2Abstract Average consensus is a widely used algorithm for distributed computing and control, where all the nodes in the network constantly communicate and update their states in order to achieve an agreement. In this paper, we study the average consensus problem for discrete-time multi-agent systems under DoS attacks. First, a distributed network node state value processing mechanism based on state decomposition is given, which can ensure the pri-vacy of the output values of all nodes in the system. Then, through using the decomposed node state values and the network topology conditions given by the analysis, an average output consensus control law for distributed discrete-time multi-agent systems is proposed. Theoretical analysis shows that the proposed method can effectively resist the influence of DoS attacks on the system, and achieve the convergence of the average value of system initial outputs.Finally, numerical examples are presented to show the validity of the proposed method.Key words Multi-agent systems, average consensus, denial-of-service attack, privacy-preserving, cyber securityCitation Hu Qin-Ling, Zheng Ning, Xu Ming, Wu Yi-Ming, He Xiong-Xiong. Privacy-preserving average con-sensus control for multi-agent systems under DoS attacks. Acta Automatica Sinica , 2022, 48(8): 1961−1971多智能体系统是由多个具有一定传感、计算、执行和通信能力的智能个体组成的网络系统, 作为分布式人工智能的重要分支, 已成为解决大型、复杂、分布式及难预测问题的重要手段[1−2]. 趋同问题作为多智能体系统分布式协调控制领域中一个最基本的研究课题, 是指在没有协调中心的情况下, 系统中每个节点仅根据相互间传递的信息, 将智能体动力学与网络通信拓扑耦合成复杂网络, 并设计合适的分布式控制方法, 从而在有限时间内实现所有节点状态值的一致或同步.然而具备分布式网络特点的多智能体系统由于普遍规模庞大, 单个节点结构简单且节点地理位置分散等原因, 使得系统中易产生脆弱点, 这就使其在推广应用中面临两项基本挑战: 1)节点状态信息的隐私泄露问题; 2)节点或节点间的通信链路可能会遭受网络攻击的问题, 如欺骗攻击、拒绝服务(Denial-of-service, DoS)攻击等.针对节点状态信息的隐私泄露问题, 即在考虑多智能体网络趋同的同时, 保证系统中节点的初始状态值不被泄露, 已有较多研究人员开展相关的工作. 其中, 有学者借助于传统的安全多方计算方法,收稿日期 2020-12-09 录用日期 2021-03-02Manuscript received December 9, 2020; accepted March 2, 2021国家自然科学基金(61803135, 61873239, 62073109)和浙江省公益技术应用研究项目(LGF21F020011)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61803135, 61873239, 62073109) and Zhejiang Provincial Public Welfare Research Project of China (LGF21F020011)本文责任编委鲁仁全Recommended by Associate Editor LU Ren-Quan1. 杭州电子科技大学网络空间安全学院杭州 3100182. 浙江工业大学信息工程学院杭州 3100231. School of Cyberspace, Hangzhou Dianzi University, Hang-zhou 3100182. College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023第 48 卷第 8 期自动化学报Vol. 48, No. 82022 年 8 月ACTA AUTOMATICA SINICAAugust, 2022例如Yao等[3]提出混淆电路算法, Shamir等[4]提出秘钥共享算法等. 然而这类通用的隐私保护方法因计算和通信消耗较大, 不适用于单个智能体节点结构较为简单的分布式系统, 尤其是受到硬实时约束的一类多智能体系统应用. 如上述的混淆电路的计算延迟为秒级[5], 而对于多智能体系统一些典型应用如多无人飞行器编队的实时控制, 其容许的计算延迟仅为毫秒级[6]. 针对多智能体系统均值趋同过程中节点信息泄露问题, 有研究人员提出了一系列专门的隐私保护策略[7−10]. 这些方法大多基于模糊处理的思想, 即通过加入噪声来掩盖真实的状态值.其中一种常用的手段是差分隐私方法[11], 然而这种差分隐私下的模糊处理方法会影响最终趋同值的精度, 即使系统无法收敛到精确的节点初始状态的平均值. 最近文献[12]提出的一种基于相关噪声混淆技术的改进方法, 克服了传统差分隐私方法中精度下降的问题, 但却需要较多的算力. 最近的文献[13]采用一种基于状态分解的方法, 将每个节点的初始状态分解为两个随机的子状态, 只令其中一个子状态参与相邻节点间的信息交互, 而另一子状态保留在本节点内部, 不参与邻居间信息传递. 只要两个随机子状态的和满足特定条件, 在作者所设计的趋同算法下, 系统能够达成均值趋同, 且保护每个节点的状态信息不被泄露.此外, 有学者研究基于可观测性的方法用来保护多智能体系统中节点的隐私[14−16]. 基本思想是设计网络的交互拓扑结构以最小化某个节点的观测性, 本质上相当于最小化该节点推断网络中其他节点初始状态的能力. 然而, 这类基于可观测性的方法仍然存在隐私泄露的风险. 为了提高对隐私攻击的抵御能力, 另一种常见的方法是使用加密技术.然而, 虽然基于密码学的方法可以很容易地在聚合器或第三方[17]的帮助下实现隐私保护, 例如基于云的控制或运算[18−20], 但是由于分散密钥管理的困难,在没有聚合器或第三方的情况下, 将基于密码学的方法应用到完全分散的均值趋同问题是很困难的.同时, 基于密码学的方法也将显著增加通信和计算开销[21], 往往不适用于资源有限或受硬实时约束的分布式网络控制系统.以上的工作均是在安全的通信环境下完成的,然而在实际应用场景中, 由于物理设备和通信拓扑结构都有可能遭受网络攻击, 导致以往有关多智能体系统趋同研究的失效, 这使得针对多智能体系统在网络攻击下的趋同研究发展迅速, 并取得了一些显著成果[22−26]. 目前多智能体系统中常见的网络攻击主要有两种形式: 欺骗攻击[22, 25, 27−28]和DoS攻击[29−33].r其中DoS攻击是多智能体系统中最常见也是最容易实现的攻击形式, 只要攻击者掌握系统元器件之间的通信协议, 即可利用攻击设备开展干扰、阻塞通信信道、用数据淹没网络等方式启动DoS攻击.在DoS攻击影响下, 智能体间交互的状态信息因传递受阻而致使系统无法达成一致. 近年来, 研究者们从控制理论的角度对DoS攻击下的系统趋同问题进行了研究. 其中, 有研究人员通过构建依赖于参数的通用Lyapunov函数设计一种趋同方法[31],使其能够适用于因通信链路存在随机攻击导致通信拓扑随机切换的情况. 此外, 有研究者通过设计一个独立于全局信息的可靠分布式事件触发器[32], 很好地解决了大规模DoS攻击下的一致性问题. 更有研究者开始研究异构多智能体系统在通信链路遭受攻击时的趋同问题[33], 通过设计基于观测器的控制器, 实现在通信链路存在DoS攻击时两层节点间的趋同问题. 而在本文中, 考虑多智能体之间通信链路遭受DoS攻击的情况, 通过攻击开始时刻与攻击链路矩阵刻画DoS攻击模型, 通过增强网络拓扑以满足所谓的-鲁棒图来刻画信息流的局部冗余量[34],从而抵御DoS攻击的影响.然而, 针对趋同问题, 将网络攻击和隐私保护两者结合起来考虑的研究还鲜有见文献报道. 2019年Fiore等[24]率先开展了同时考虑隐私保护和网络攻击的研究工作, 但所得成果仍存在一定的局限性: 1)所提方法虽能保护节点隐私且最终达成状态值趋同, 却无法确保系统达成均值趋同; 2)作者仅考虑了欺骗攻击下的控制器设计问题, 因此所得结论并不适用于网络中存有DoS攻击的系统.y基于上述观察与分析, 本文主要致力于研究DoS 攻击下具备节点信息隐私保护的多智能体系统均值趋同问题, 从而补充现有趋同算法的相关结果. 同时, 考虑实际环境对测量条件等的限制, 不易直接获取节点的真实状态值[35], 为此本文围绕节点的输出值, 即通过观测矩阵获取的系统输出, 进行趋同控制器的设计工作. 本文的主要贡献包括:1)针对DoS攻击在多智能体系统分布式协同控制中的攻击特性和发生范围, 及对网络拓扑连通性的影响, 建立相应数学模型;2)针对一类DoS攻击下的无向通信网络多智能体系统, 提出一种基于状态分解的节点信息隐私保护策略. 当满足特定条件时, 所提策略可确保系统输出状态不被窃听者准确推断出来;y3)针对DoS攻击的影响, 分析给出了系统中节点通信拓扑的鲁棒性条件, 并据此设计一种基于输出量测值的分布式控制方法, 理论分析并证明1962自动化学报48 卷系统可容忍特定数目的链路遭受DoS 破坏, 并实现输出均值趋同.本文内容结构为: 第1节介绍本文所需要用到的图论知识, 网络拓扑图的相关性质以及均值趋同算法; 第2节主要对DoS 攻击模型和拟解决问题进行描述; 第3节提出系统在DoS 攻击下的隐私保护均值趋同控制方法, 并分别对在攻击下的网络拓扑鲁棒性、系统收敛性以及隐私保护能力进行分析;第4节通过一组仿真实例验证算法的有效性; 第5节是总结与展望.1 预备知识1.1 图论知识M G =(V ,E ,A )V ={v 1,v 2,···,v M }E ⊂V ×V A =[a ij ]∈R M ×M (v j ,v i )∈E a ij >0a ij =0(v j ,v i )∈E (v i ,v j )∈E a ij =a ji a ii =0v i N i ={v j ∈V|(v j ,v i )∈E}G L =D −A 考虑由个智能体组成的多智能体系统, 节点之间为双向传递信息, 其通信网络可抽象地用一个无向加权图表示. 其中表示节点集合, 表示边集. 两个节点之间的连接关系用邻接矩阵(权重矩阵) 表示, 如果 , 则 ; 否则 . 在无向图中, 邻接矩阵是对称的, 即如果, 则同时有 , 且 . 本文不考虑节点自环情况, 即令 . 节点的邻居集合表示为 . 无向图对应的Laplacian 矩阵为 , 其中D 为度矩阵, 定义为:除了上述无向图的基本知识, 本文的研究工作还用到了r -可达集合和r -鲁棒图的概念. 这两个概念最早由文献[36]提出, 随后被文献[22, 27]等利用并扩展, 主要用于分析节点间拓扑抵御网络攻击的鲁棒性. 经笔者少许修改, 具体定义如下:G =(V ,E )S ⊂V S v i N i \S r S 定义1[36]. r -可达集合: 对于图及其中一非空子集 , 如果中至少有一个节点在集合中有不少于个节点, 则称为r -可达集合.G =(V ,E )V S 1,S 2⊂V S 1∩S 2=∅G 定义 2[36]. r -鲁棒图: 对于图 , 如果对中任意一对非空子集 , , 保证至少有一个子集为r -可达集合, 则称为r -鲁棒图.以下是一些关于r -鲁棒图的基本性质.G =(V ,E )ˆGG s (s <r )ˆG(r −s )引理1[22]. 考虑一个r -鲁棒图 , 令表示中每个节点至多移除条边后的图,则是一个 -鲁棒图.G G 引理2[22]. 对于一个无向图 , 如果满足1-鲁G 棒图, 则有为连通图.1.2 均值趋同算法M x i [k ]∑Mi =1x i [0]/M 考虑有个节点组成的无向加权多智能体系统. 为了让系统实现均值趋同, 也就是所有节点的状态最终收敛到它们初始状态的平均值, 根据文献[13, 37], 其节点动态更新方程可设计为:x i [k ]v i k ε∈(0,1/∆)∆式中, 为节点在时刻的状态值, 为系统增益系数, 通常定义为:η>0η≤a ij <1文献[38]表明, 当系统拓扑满足连通图, 且存在使得时,系统可在更新规则(1)下实现均值趋同, 即:2 问题描述M 本文研究对象为如下个智能个体组成的一阶离散时间多智能体系统, 其动力学模型为:x i [k ]∈R N u i y i [k ]∈R Q y i [k ]nC i ∈R Q ×N n n ∈R +式中, 为系统的状态值, 为控制输入, 为系统经通信链路传输得到的量测信号, 需要注意的是, 由于通信链路中存在DoS 攻击, 可能遭受影响而无法被邻居节点接收到. 为观测矩阵, 其中为从观测矩阵中抽取出的系数, 为大于0的正实数.2.1 攻击模型本文所讨论的DoS 攻击表现为某种传输尝试失败的情况[39], 其存在于多智能体系统中各智能体之间的通信链路中, 即当通信图中两个节点间的链路发生DoS 攻击时, 其通信链路将会被切断, 此时两个节点无法通过该链路进行信息交互, 进而达到攻击多智能体系统的目的. 在多智能体系统分布式协同控制中, 运载节点输出量测值的通信链路遭遇DoS 攻击的示意图如图1所示.(P,k 0)P =[p ij [k ]]∈R M ×M v i v j k 本文以Adeversory 刻画系统遭遇DoS攻击的情况. 其中表示攻击状态矩阵, 当节点和节点之间在时刻发生DoS8 期胡沁伶等: DoS 攻击下具备隐私保护的多智能体系统均值趋同控制1963p ij [k ]=0p ij [k ]=1k 0攻击时, ; 否则 . 为系统遭遇DoS 攻击的开始时刻.考虑攻击者资源的有限, 本文假设攻击发生范围满足f -本地有界[22]的定义, 该假设在文献[22−23,25]中被广泛采用. 结合DoS 攻击, 具体定义如下:f 定义3 (f -本地有界DoS 攻击) . 对于系统中的任一节点, 如果与其相邻节点的通信链路中, 任意时刻遭遇DoS 攻击的链路条数至多不超过条, 则称此类攻击模型为f -本地有界DoS 攻击.2.2 系统假设(P,k 0)结合上述给出的Adeversory 和攻击发生范围模型, 本文对所研究的系统作出如下假设:f 3v i ∈V k 假设1. 系统中任意一个节点的通信链路中在任意时刻至多有条链路同时遭受DoS 攻击, 即满足定义攻击模型. 具体地, 则对于任意 , 在任意时刻 , 都有下式成立:G [k ]=(V ,E [k ],A [k ])虽然本文考虑的是固定无向拓扑, 但在DoS攻击影响下, 可以看到系统的通信图却会与之发生变化. 因此, 本文接下去用时变图符号表示系统在DoS 攻击影响下的真实通信情况.η0<η<1i,j ∈{1,···,M }a ij [k ]>0η≤a ij [k ]<1假设2. 存在一个标量满足 , 对于所有的 , 如果 , 那么 .x i ∈R N X i ∈R N X =∩M i =1X i X =∅假设3. 系统任意节点状态值受限于一个非空闭凸集, 表示为 , 令 ,则 .根据上述假设, 可以得出系统具备如下属性:引理3[38]. 当系统的网络通信图为有向连通图v i ∈V (1)且邻接矩阵为双随机矩阵时, 并且满足假设2和3时, 那么对于系统中任意节点在动态更新式下, 有:{h [k ]}式中, 为一个定义的辅助序列, 对于每个时根据文献[38], 因邻接矩阵为双随机矩阵, 由式(7) ~ (8)可得:v i ∈V 引理4. 当系统的网络通信图为无向连通图, 并且满足假设2和3时, 那么由引理3可知, 对于系统中任意节点在动态更新式(1)下, 式(10)仍然成立.证明. 根据引理3可知, 在网络通信图为有向图情况下, 邻接矩阵为双随机矩阵表明在该网络通信图中, 所有节点通信链路满足出度等于入度的条件, 而在无向图中, 该条件同样成立, 因此在无向图中, 式(10)仍然成立. □针对上述建立的网络攻击模型和相关的系统假设, 本文的研究目标是, 设计一种控制策略, 使得:1)系统的输出达到趋同并且趋同值是等于所有智能体初始输出状态的平均值; 2)在整个趋同过程中保护每个节点的信息值隐私.3 控制器设计3.1 DoS 攻击下网络拓扑鲁棒性条件首先对网络通信链路图的鲁棒性条件进行讨论, 以便于开展后续控制器的设计工作.引理5. 考虑多智能体系统(4), 如果其网络拓图 1 DoS 攻击下的多智能系统框图Fig. 1 The diagram of the multi-agent systemunder DoS attacks1964自动化学报48 卷(f +1)扑结构满足 -鲁棒的无向图, 那么系统在遭受f -本地有界DoS 攻击下, 即满足假设1, 其通信图仍可保持连通性.f 证明. 根据假设1可知, 网络中每个节点任意时刻至多有条通信链路遭受DoS 攻击破坏. 再由引理1可知, 此时网络拓扑结构至少是1-鲁棒图.最后由引理2可知, 系统网络拓扑仍然能够保持连通性. □3.2 DoS 攻击下隐私保护控制上述小节给出了系统遭受DoS 攻击下通信网络仍旧保持连通的条件, 接下去本小节给出本文核心的控制器设计方法.x i x αi x βi x αi [0]x βi [0]x αi [0]+x βi [0]=2x i [0]受文献[13]启发, 此处引入状态分解方法: 将每个节点的状态值分解成两个子状态, 用和表示. 值得注意的是, 初始状态的子状态值和可在所有实数中任取, 但需满足条件: .x αi x i v i x βi x αi x βi v i v 1x α1x 1x β1v 1x α1x αi x βi a i,αβ[k ]a i,αβ[k ]η≤a i,αβ[k ]<1为便于理解, 本文以5个节点的无向连通图为例, 通信拓扑如图2所示. 从示例图中可以看出: 子状态充当原的作用, 即与邻居节点进行信息交互, 并且实际上是节点的邻居节点唯一可以获知的状态信息. 而另一个子状态同样存在于该分布式信息交互中, 但是其仅与进行信息交互. 也就是说子状态的存在, 对于节点的邻居节点是不可见的. 例如, 在图2(b)中, 节点中的相当于图2(a)中的角色和邻居节点进行信息交互,而仅对节点自身可见, 而对其他节点不可见.但是它又可以影响的变化. 两个子状态和之间的耦合权重是对称的, 表示为 , 并且所有的满足 .基于上述方法, 本文给出具体的具备隐私保护的输出均值趋同控制协议:并且I L ′[k ]式中, 为单位矩阵, 为DoS 攻击下的Lapla-cian 矩阵,其满足:A ′[k ]=[′]式中, DoS 攻击下系统对应的邻接矩阵为D ′[k ]A ′[k ] 为对应于邻接矩阵的度矩阵.y [k ]=nCx α[k ]C 另外, 在协议(11)中, 为系统的状态输出方程, 为输出方程的观测矩阵, 定义为:e i R M i i 式中, 表示中第个规范基向量, 该向量中第个位置数为1, 其他位置数为0.n ∈(0,1)n =1n ∈(1,∞)注1. 考虑实际环境中不同情况, 当时, 系统输出方程将会缩小状态值进行信息交互,适用于节点状态值过大的情况; 当时, 系统状态输出方程将会输出原本节点需要进行信息交互的状态值; 当时, 系统状态输出方程将会放大状态值进行信息交互, 适用于节点状态值过小的情况.x α[k ]值得注意的是, 对于系统中的节点, 用于和邻居节点进行信息交互的状态值是无法被邻居节点获取的, 需通过系统状态输出方程传递给邻居图 2 5个节点组成的示例图Fig. 2 Example of network with 5 nodes8 期胡沁伶等: DoS 攻击下具备隐私保护的多智能体系统均值趋同控制1965x α[k ]y [k ]节点. 简言之每个节点经过信息交互接收到的邻居节点的值并不是 , 而是经过输出方程输出的 .A αβ[k ]v i ,i =1,2,···,M x αi [k ]x βi [k ]a i,αβ[k ]令为每个节点的和两个子状态之间的耦合权重N =1,Q =1为便于叙述, 本文考虑节点的状态值及输出值为一维的情况, 即令 . 从而, 基于输出状态值的控制协议可表示为:事实上, 只要向量状态中的每个标量状态元素都有独立的耦合权重, 本节所提出的控制方法所有分析及结果同样适用于向量状态的情况.()ε1/∆1/(∆+1)注2. 与文献[13, 37]的更新式(1)相比, 本文给出的协议(19)中, 由于每个可见子状态的邻居数增加了一个不可见子状态 , 因此的上限从降低为 .注3. 相比于文献[13, 37]设计的更新式(1),本文在协议(19)的设计过程中考虑了系统通信链路中存在DoS 攻击的情况, 可确保在存在一定能力DoS 攻击时, 系统在协议(19)的约束下实现均值趋同.3.3 输出均值趋同分析在给出本文主要结论前, 需要下述引理知识.引理6. 考虑多智能体系统(4), 如果其网络通信图是一个无向连通图, 则对于状态分解后的网络,所有节点子状态总和是固定不变的.y i [k ]=nx αi [k ]证明. 由输出方程 , 推导可得:再将式(20)代入式(19), 可得:进一步, 由式(21), 可得:因此有:∑M i =1{∑Mj =1a ′ij[k ](y j [k ]−y i [k ])}而在式(23)中的部分, 可进一步分解为下式:a ′ij [k ]=a ′ji [k ]v i ,v j ∈V 根据无向图属性: , 对于任意 , 有:将式(25)代入式(24), 可得:1966自动化学报48 卷(26)(23)将式代入式 , 可得:由式(27)容易看出, 对于进行状态分解后的网络, 系统节点子状态的和是固定不变的. □下面给出本文的主要结论.(f +1)定理1. 考虑DoS 攻击下多智能体系统(4), 在满足假设1、2和3条件下, 若其通信拓扑满足 -鲁棒图, 且系统节点在所给的分布式协议(19)下进行状态更新, 则系统可实现输出值均值趋同.(f +1)证明. 由于系统的通信图是一个 -鲁棒图, 根据引理5可知, 系统在满足假设1的DoS 攻击下, 其网络图仍能够保持连通. 显然, 经过状态分解之后的系统同样能够保证网络图的连通性. 根据x αi [k ]x βi [k ]随后, 根据引理4和式(28)可知, 系统可以实现均值趋同, 即任意节点的子状态和都x αi [0]+β再根据式(28)和状态分解约束条件y i [k ]=nx αi [k ]最后, 根据式(29)和输出方程 , 可得: □y 注4. 相比于文献[13]设计的隐私保护状态更新协议, 本文在协议(19)的设计过程中进一步考虑了在实际环境对测量条件等的限制导致难以获得系统中节点的真实状态值的情况, 引入了节点输出值的概念, 通过观测矩阵获取的系统输出进行协议(19)的设计, 可确保系统在该协议下实现输出值均值趋同.3.4 隐私保护分析本节对趋同控制过程中单个节点信息的隐私保护进行分析. 本文考虑两种隐私窃听者: 好奇窃听者和外部窃听者. 好奇窃听者是指一类能够正确遵循所有控制协议步骤但具有好奇性的节点, 这类节点会收集接收到的数据并试图猜测其他节点的状态信息. 而外部窃听者是指一类了解整个网络拓扑结构的外部节点, 并能够窃听某些内部节点的通信链路从而获得在该通信链路交互的信息.一般来说, 这里的外部窃听者比好奇窃听者更具有破坏力, 因为外部窃听者会窃听多个节点通信链路上交互的信息, 而好奇窃听者只能窃听该节点通信链路交互的信息, 但好奇窃听者有一个外部窃听者无法得知的信息, 即该好奇窃听者的初始状态值.v i ∈V k I i [k ]={a ′ip [k ]|v p ∈N i ,y p [k ]|v p ∈N i ,x i [k ],x αi [k ],x βi [k ],a i,αβ[k ]}v i I i =∪∞k =0I i [k ]定义好奇窃听者在第次迭代时所获得的信息为: . 随着状态值迭代更新, 窃听者收集获得的信息表示为 .x i [0]v i 定义4. 如果窃听者无法以任何精度保证估计节点状态信息的值, 则称节点得到了隐私保护.在给出结论前, 需要用到下述引理.v j v i v m v j x j [0]=x j [0]v i I i =I i 引理7[13]. 在采用状态分解方法的信息交互通信中, 如果正常节点具有至少一个不与好奇窃听节点直接相连的正常邻居节点 , 则对于节点的任意初始状态 , 窃听节点获得的信息始终满足 .v j v m a jm [0]v j a jm [0]a j,αβ[0]a m,αβ[0]v j x j [0]引理8[13]. 在采用状态分解方法的信息交互通信中, 如果正常节点存在至少一个正常邻居节点, 其的值对于外部窃听者不可见, 则节点的任意初始状态的任何变化都可以完全通过对外部窃听者不可见的 , 和的变化来补偿, 因此外部窃听者无法以任何精度保证估计正常节点的初始状态值 .v j ∈V v j x j [0]定理2. 考虑DoS 攻击下多智能体系统(4), 对于系统中任意正常节点 , 如果在所给的分布式协议(19)下进行状态更新, 则在整个信息交互过程中, 其状态信息值具备隐私保护.v i v j x j [0]=x j [0]I i =I i v j v j x j [0]证明. 首先, 分析系统存在好奇窃听者的情况. 对于任意正常节点 , 在所给的分布式协议(19)下, 其初始状态显然满足 , .再由引理6可知, 该条件下好奇窃听者无法准确估计节点的初始值, 因此节点的状态值得到了隐私保护.v j ∈V v j v j 随后, 分析系统存在外部窃听者的情况. 在本文所提的分布式算法(19)下, 外部窃听者对于系统中任意正常节点的其中之一子状态不可见. 根据引理7, 初始状态值的变化则对于外部窃听者不可见, 故外部窃听者无法准确估计正常节点的8 期胡沁伶等: DoS 攻击下具备隐私保护的多智能体系统均值趋同控制1967。

memory allocation policy 内存分配策略

memory allocation policy 内存分配策略内存分配策略的重要性及其不同类型内存分配策略（Memory Allocation Policy）是操作系统中的关键概念之一，它决定了如何使用和管理计算机的内存资源。

合理的内存分配策略可以提高系统的效率和性能，同时还可以避免由于内存不足导致的问题。

本文将介绍内存分配策略的重要性以及常见的不同类型。

首先，内存分配策略对系统的性能和效率至关重要。

在计算机系统中，内存是一种有限的资源，因此如何高效地使用和分配内存非常重要。

合理的内存分配策略可以最大限度地减少内存碎片化，提高内存利用率，从而提高系统的性能和效率。

其次，不同的内存分配策略适用于不同的场景。

具体而言，常见的内存分配策略包括固定分区分配、动态分区分配、最佳适应分配和最差适应分配等。

每种策略都有其特点和适用的场景。

固定分区分配是最简单的内存分配策略之一。

该策略将内存划分为固定大小的分区，每个分区只能分配给一个进程。

这种策略适用于需要稳定分区的场景，例如嵌入式系统等。

然而，固定分区分配也存在内存利用率低和内存碎片化严重的问题。

动态分区分配是一种更为灵活的策略。

该策略将内存划分为可以动态分配的分区，每个分区可以分配给不同大小的进程。

动态分区分配可以更好地利用内存资源，但可能会导致内存碎片化问题。

为了解决内存碎片化问题，可以采用内存紧缩和内存换页等技术。

最佳适应分配和最差适应分配是基于动态分区的改进策略。

最佳适应分配策略会选择最合适的适应分区来满足进程的内存需求，从而减少内存碎片化。

而最差适应分配策略则会选择最大的适应分区来分配内存，这样可以最大化内存利用率。

然而，这两种策略都有一定的缺点，例如最佳适应分配策略可能导致大量的内部碎片，而最差适应分配策略可能导致大量的外部碎片。

除了上述策略外，还有一些其他的内存分配策略，如离散分配策略、伙伴系统、页面分配策略等。

这些策略可以根据具体的需求和系统特点进行选择和优化。

-ltePDCCH信道总结

PDCCH信道PDCCH主要负责上下链路的时频资源和MCS的分配、ACK/NACK信息大发送、功率控制以及L1/L2的控制信息。

PDCCH占据子帧的前N个符号，N的取值1、2、3或者4个。

其特定如下：1.控制信令位于前N个符号，N<=4；2.一个子帧可同时传输多个PDCCCH，每个UE监听一组PDCCH信道（卷及编码）；3.每个控制信道承载一个MAC ID；4.网络至少支持2中MCS的选择，即正常授权分配和紧凑授权分配；PDCCH承载的调度授权，分为两类：控制域和传输格式；控制域：资源块和分配时长（即OFDM数）；传输格式：MIMO、MCS、有效载荷大小等、HARQ支持情况（进程数、冗余版本、新数据指示）；系统支持多控制信道（针对每个用户），即每个控制信道针对一MACID，即MAC ID 在CRC内共同编码（控制信道的CRC含UE ID），也就是说相关的某个UE才能通过该CRC校验。

PDCCH总共49bit，UE特定CRC占16个bit。

CCE是用来承载PDCCH的基本物理资源单位；每个CCE有多个minI-CCE 构成，mini-CCE被称为REG。

通常一个CCE含9个REG，一个REG是由4个连续且未被CFI、RS、HI等占用的RE构成；PDCCH控制信道的性能，可以通过不同的编码方式来保证；即小区边缘采用CCE组合较大的PDCCH（低编码速率），而小区中心则采用CCE组合较小的PDCCH(高编码速率)；PDCCH信道可以通过UE上报的信道质量来分配，系统通过高层进行配置UE监控的候选PDCCH信道，UE监控这些信道的集合；分配的CCE 数量由：系统带宽、天线数目、使用OFDM符号以及CCE的大小来确定。

调度授权是通过固定大小的CCE来确定的，系统支持1、2、4或者8个CCE的组合，构成4中物理层格式。

CCE PDCCH包含的N个连续的CCE的起始位置必须满足“i MOD N=0”,其中i为CCE的序号1个CCE的PDCCH可以任意CCE位置开始（0、1、2、3、4、**）；2个CCE的PDCCH从偶数CCE位置开始0、2、4、**）；4个CCE的PDCCH从4的整数倍CCE位置开始0、4、8、**）；8个CCE的PDCCH从8的整数倍CCE位置开始（i=0,8、**）；相应的，信息（Downlink Control Information）的格式分为以下几种（比特数是根据带宽变化的）：-DCI format 0：发送上行SCH的资源分配信息；（约38比特，20MHz带宽、4发送天线，含16比特CRC），采用Resource allocation type 2的资源指示方式。

memory allocation policy 内存分配策略 -回复

memory allocation policy 内存分配策略-回复什么是内存分配策略？内存分配策略是指计算机系统在运行程序时，将可用的内存资源分配给各个程序或者进程的一种方法。

内存分配策略的合理性直接影响到系统的性能和稳定性。

在设计内存分配策略时，需要考虑多个因素，如程序的内存需求、内存空间的使用效率、内存分配和释放的开销等等。

为什么需要内存分配策略？计算机系统通常具有有限的物理内存，而程序的内存需求往往是不确定的。

如果没有恰当的内存分配策略，系统可能会出现内存不足或者内存浪费的情况。

内存不足会导致程序无法正常运行，甚至导致系统崩溃。

而内存浪费则会导致系统的资源利用率下降，造成性能损失。

常见的内存分配策略有哪些？1. 固定分区分配在固定分区分配策略中，物理内存被分为若干个固定大小的分区，每个分区可以分配给一个程序或者进程使用。

每个分区只能被一个程序独占，即使分区内部有空间未被完全利用，其他程序也无法使用。

这种策略简单且易于实现，但会导致内存浪费和碎片问题。

2. 动态分区分配动态分区分配策略中，物理内存被划分为若干个可变大小的分区，每个分区可以被一个程序使用。

当一个程序需要内存时，系统会根据其大小为其分配合适的分区。

这种策略可以更有效地利用内存空间，但会带来内存碎片的问题。

3. 页式分配在页式分配策略中，物理内存和逻辑内存被划分为固定大小的页。

当一个程序需要内存时，系统会将其逻辑内存划分为若干个页，并将这些页分配给物理内存中的空闲页帧。

这种策略可以有效地管理内存，但会导致内存访问相对较慢。

4. 段式分配在段式分配策略中，程序的内存需求被划分为若干个段，每个段可以被分配到不连续的物理内存空间中。

这种策略可以更好地满足不同程序的内存需求，但会带来外部碎片的问题。

5. 段页式分配段页式分配策略是段式分配策略和页式分配策略的结合，将逻辑内存划分为若干个段，每个段再划分为若干个页。

这种策略综合了段式分配策略和页式分配策略的优点，既可以满足不同程序的内存需求，又可以提高内存管理的效率。

memory allocation policy 内存分配策略 -回复

memory allocation policy 内存分配策略-回复【内存分配策略】内存分配策略是操作系统中的重要概念之一，用于决定如何有效地管理和分配计算机内存资源。

通过合理的内存分配策略，可以提高系统的性能和资源利用率，从而为用户提供更好的使用体验。

本文将一步一步回答关于内存分配策略的问题，深入探讨其原理、分类和应用。

一、什么是内存分配策略？内存分配策略是操作系统中用于管理计算机内存的方法和流程，它决定了如何将计算机内存划分为不同的区域，并按照一定的规则分配给进程或程序。

内存分配策略可以根据不同的需求和应用场景进行调整，以满足系统性能和资源管理的要求。

二、内存分配策略的原理和分类1. 首次适应（First Fit）：这是最常见的内存分配策略之一。

首次适应策略从内存的起始位置开始搜索，找到第一个能满足进程内存需求的空闲区域，并进行分配。

这种策略简单高效，但可能会造成内存碎片的问题。

2. 最佳适应（Best Fit）：最佳适应策略选择最小而又能满足进程需求的空闲分区进行分配。

它可以减少内存碎片的数量，但可能会增加搜索的时间和开销。

3. 最坏适应（Worst Fit）：最坏适应策略选择最大的空闲分区进行分配。

这种策略可以使得分配后剩余的空闲区域更大，但可能会增加内存碎片的数量。

4. 快速适应（Quick Fit）：快速适应策略是对首次适应策略的改进，通过将内存划分为多个大小不同的区域，根据进程的需要分配合适的区域。

这种策略可以减少搜索的时间和开销，并且在一定程度上解决了内存碎片的问题。

5. 分区固定（Fixed Partitioning）：分区固定策略将内存分成固定大小的区域，每个区域只能分配给一个进程。

这种策略简单且适用于特定场景，但会导致内存利用率较低。

6. 动态分区（Dynamic Partitioning）：动态分区策略按需划分内存，每个分区可分配给不同大小的进程。

这种策略可以灵活利用内存资源，但可能会增加内存碎片的问题。

memory allocation policy 内存分配策略 -回复

memory allocation policy 内存分配策略-回复什么是内存分配策略？在计算机科学中，内存分配策略是指在程序执行期间，操作系统如何管理和分配可用内存资源的具体方法。

内存分配策略的合理选择可以提高系统效率，减少内存浪费，并提高程序的性能。

常见的内存分配策略有很多种，每种策略都有其优点和局限性。

在本文中，我们将探讨一些常用的内存分配策略，并介绍它们的实现细节和应用场景。

首先，一种常见的内存分配策略是固定分配。

该策略将系统内存分为固定大小的块，每个块都具有相同的内存容量。

当程序请求内存时，操作系统将分配一个具有相应容量的可用块，并将其分配给该程序。

这种策略适用于内存需求相对固定且确定的应用程序，如嵌入式系统和实时系统。

其次，另一种常见的内存分配策略是动态分配。

该策略允许程序根据需要获取变量大小的内存块。

最常见的动态内存分配方法是使用堆。

当程序需要内存时，它可以调用堆分配函数（如malloc或new）来分配指定大小的内存块。

当不再需要内存时，它可以调用堆释放函数（如free或delete）来释放内存。

这种策略适用于需要动态分配内存的应用程序，如大型数据库系统和网络服务器。

然而，动态分配策略也存在一些问题。

一个常见的问题是内存泄漏。

当程序分配了一块内存，但在不再需要时忘记释放，就会导致内存泄漏。

内存泄漏会导致系统内存资源的浪费，最终可能导致程序崩溃或运行缓慢。

为了解决这个问题，可以使用自动内存管理技术，如垃圾回收机制。

垃圾回收机制会自动检测和回收不再使用的内存块，从而减少内存泄漏的风险。

除了固定分配和动态分配之外，还有一种常见的内存分配策略是伙伴系统。

伙伴系统将系统内存按2的幂等大小划分为块，并将相邻的块组合成伙伴对。

当程序需要内存时，系统会为其分配一个大小合适的块，并且使用伙伴系统的算法来寻找最合适的伙伴块。

伙伴系统可以减少内存碎片的产生，并提高内存利用率。

这种策略适用于需要高效地管理大量内存的应用程序，如操作系统。

车载云计算系统中资源分配的优化方法

第1期2020年1月Journal of CAEIT Vol. 15 No. 1 Jan. 2020doi：10.3969/j.issn. 1673-5692.2020.01.015车载云计算系统中资源分配的优化方法董晓丹K2,吴琼2(1.江苏信息职业技术学院，江苏无锡214153;2.江南大学，江苏无锡214122)摘要：随着车联网（I〇V)应用服务的发展，提升网络的任务卸载能力成为满足用户服务需求的关键.。

文中针对动态场景中车辆计算资源共享问题，提出了车栽云计算（V C C)系统的最优计算资源分配方案，以实现任务卸载能力的提升。

该方案将V C C系统中任务卸载的收入（节省的功耗、处理时间和转移成本的量化值）和开销（预期的任务处理开销）的差值作为系统奖励值,将最优分配问题转化为求解长期预期奖励的最大值问题。

进一步将问题表述为无限时域半马尔可夫决策过程 (SM D P),定义和分析了状态集、动作集、奖励模型以及转移概率分布，并考虑忙碌（B u sy)车辆离开的情况，称为B-S M D P的解决方案。

最后，仿真结果表明，与模拟退火算法（S A)和贪婪算法（G A)相比，B-S M D P方案有较明显的性能提升。

关键词：车载云计算；半马尔可夫决策过程；忙碌车辆；资源分配中图分类号:TP393;TN915.5;U495 文献标志码：A文章编号：1673-5692(2020)01:924)7Optimization Method of Resource Allocation in Vehiclular CloudComputing SystemDONG X iao-dan',WU Qiong'(1. Jiangsu vocational college of information technology, Wuxi 214153 ,China；2. Jiangnan University, Wuxi 214122, China)Abstract：With the developm ent of Internet of V ehicle (IoV)application serv ices,improving the offloading ability of network tasks has becom e the key to satisfying user service n eed s.A im ing at solving the problem of vehiclular com puting resource sharing in dynamic scen arios,this paper proposes an optimalcom puting resource allocation schem e for vehiclular cloud com puting (V C C)system to improve the task offloading capability.This solution uses the difference between the revenue(Quantified value of powersa v in g s,processing tim e,and transfer co sts)and the overhead(expected task processing overhead)of thetask offload in the VCC system as the system reward v a lu e,and converts the optimal allocation probleminto solving the problem of m aximizing the long-term expected rewards.The problem is further expressedas an infinite time domain sem i-M arkov decision process(SM D P). The state s e t,action s e t,rewardm o d el,and transition probability distribution are defined and an alyzed,and the case of a busy veh icle leaving is con sid ered,we name the proposed solution as B-SM DP solution.F in ally,simulation results show that compared with the sim ulated annealing algorithm(SA)and greedy algorithm(GA) ,theB-SM DP solution has a significant performance improvement.Key words：vehicular cloud com puting；semi-Markov decision process；busy v eh icles；resource allocation收稿日期：2019-12-17 修订日期：202(M)1 -10基金项目：国家自然科学基金(61701197);江苏省高职院校教师专业带头人高端研修项目（2019GRGDYX049);江苏信息职业技术学院重点科研课题（JSITKY201901 )2020年第1期董晓丹等:车载云计算系统中资源分配的优化方法93〇引言目前，车载网络已经受到国内外政府、企业等广泛关注，预计在今后几年联网车辆占比将达到20%[1]。

LTE 无线层协议介绍

鉴权和密钥管理
终结和处理NAS信令（不通过UPE）
终结NAS信令的加密和完整性保护
用户ID的管理和分配
系统间切换的C-Plane处理
UPE功能体简介—用户面处理
U-Plane数据的路由和转发
计费数据收集
eNodeB间切换的用户面anchor
下行数据到达触发paging
LTE的目标
降低用户面时延和控制面时延(参见下页)
更高的上下行速率---DL 100Mbps / UL 50Mbps
对PS域的优化支持
更高的系统容量(激活用户>=200/Cell，5M频谱)
更好的覆盖(5km—30km—100km)
更低的部署成本
用户面时延：RAN/UE的IP层单向时延用户面时延小于5ms（空载网络＋小报文）控制面时延：
LTE_ACTIVE
RRC: RRC_CONNECTED RRC Context in network: - Includes all information necessary for communication Allocated UE-Id(s): - IMSI, TMSI - ID unique in Tracking Area (TA-ID) - ID unique in cell (C-RNTI) - 1 or more IP addresses UE position: - Known by network at cell level Mobility: - Handover DL/UL activity: - UE may be configured with DRX/DTX periods
E-UTRAN网络结构
MME / S-GW

memory allocation policy 内存分配策略 -回复

memory allocation policy 内存分配策略-回复Memory allocation policy refers to the strategy and set of rules followed by a computer system to manage and allocate memory resources. It determines how memory is assigned, utilized, and released by programs and processes running on the system. This article aims to provide a comprehensive understanding of memory allocation policies, their types, and their impact on overall system performance.To begin with, memory allocation policies are essential for efficient memory management in any computer system. The main objective of these policies is to maximize the utilization of limited memory resources while minimizing fragmentation and conflicts among different processes. Additionally, memory allocation policies play a crucial role in determining the fairness and responsiveness of a system to different tasks and user demands.There are several types of memory allocation policies commonly used in modern operating systems. The most fundamental policy is called fixed partition allocation. In this policy, the memory is divided into fixed-sized partitions, and each process is allocated a partition that best fits its memory requirements. However, thispolicy suffers from the limitation of fixed-sized partitions, resulting in internal fragmentation, where memory inside the partition remains unutilized.To address the limitations of fixed partition allocation, dynamic partition allocation was introduced. This policy overcomes the fixed-sized partition problem by allocating memory dynamically according to the process's actual memory requirements. It uses data structures like linked lists or binary trees to keep track of the free and allocated memory blocks. Dynamic partition allocation reduces internal fragmentation but can lead to external fragmentation, where free memory blocks become scattered and fragmented over time.To combat external fragmentation, another approach known as compaction is often used in memory allocation policies. Compaction involves moving the allocated blocks of memory together, leaving a large contiguous free memory space. However, compaction can be computationally expensive and may result in a significant delay in memory allocation operations.Another important memory allocation policy is called paging. Inthis policy, memory is divided into fixed-sized blocks called pages, and processes are divided into fixed-sized units called pages or page frames. The primary advantage of paging is that it can eliminate both external and internal fragmentation. However, it introduces overhead due to the need for page tables and additional memory accesses.A variation of the paging policy is known as virtual memory. Virtual memory is an abstraction that allows processes to access more memory than physically available in the system. It uses a combination of RAM and disk storage to swap pages in and out of memory as needed. Virtual memory greatly enhances the system's ability to run multiple processes simultaneously, as it provides an illusion of a larger memory space to each process.Apart from the aforementioned policies, there are other memory allocation strategies like buddy allocation, slab allocation, and first-fit, best-fit, and worst-fit allocation algorithms. These policies offer different trade-offs between memory utilization, fragmentation, and allocation speed, depending on the specific requirements of the system.In conclusion, memory allocation policies are vital for efficient memory management in computer systems. They determine how memory resources are assigned, utilized, and released. Various policies like fixed partition allocation, dynamic partition allocation, paging, compaction, and virtual memory have been developed to address different challenges and trade-offs. The selection of the appropriate memory allocation policy depends on factors such as the system's requirements, performance goals, and available hardware resources.。

我的4G之路-RACH-preamble介绍

preamble介绍随机接入过程的步骤一是传输random access preamble。

Preamble的主要作用是告诉eNodeB有一个随机接入请求，并使得eNodeB能估计其与UE之间的传输时延，以便eNodeB 校准uplink timing并将校准信息通过timing advance command告知UE。

Preamble在PRACH上传输。

eNodeB会通过广播系统信息SIB2来通知所有的UE，允许在哪些时频资源上传输preamble。

（由prachConfigIndex和prachFreqOffset字段决定，详见36.211的5.7节）每个小区有64个可用的preamble序列，UE会选择其中一个（或由eNodeB指定）在PRACH上传输。

这些序列可以分成两部分，一部分用于基于竞争的随机接入，另一部分用于基于非竞争的随机接入。

用于基于竞争的随机接入的preamble序列又可分为两组：group A和group B（group B可能不存在）。

这些配置eNodeB是通过RACHConfigCommon（SIB2）下发的。

图：random access preambles分组group A和group B的原因是为了加入一定的先验信息，以便eNodeB在RAR中给Msg 3分配适当的上行资源。

如果UE接入时估计后续的Msg3可能比较大（大于messageSizeGroupA），并且路径损耗pathloss小于 – preambleInitialReceivedT argetPower – deltaPreambleMsg3 –messagePowerOffsetGroupB，则使用group B中的preamble；否则使用group A中的preamble。

这样eNodeB就能够根据收到的preamble知道该preamble所属的group，从而了解Msg 3的大致资源需求。

dynamic allocation参考书

dynamic allocation参考书标题：Dynamic Allocation: A Comprehensive Guide to Memory ManagementIntroductionDynamic allocation is a fundamental concept in modern computer programming and plays a significant role in memory management. It refers to the practice of allocating and deallocating memory during the execution of a program. This comprehensive guide aims to provide an in-depth understanding of dynamic allocation, its importance, techniques, and common pitfalls.Chapter 1: Understanding Memory1.1 Memory Hierarchy1.2 Memory Organization1.3 Memory Types: Stack and Heap1.4 Memory Operations: Allocation and DeallocationChapter 2: Static vs. Dynamic Memory Allocation2.1 Static Memory Allocation2.2 Dynamic Memory Allocation2.3 Comparison and Advantages of Dynamic AllocationChapter 3: Heap Memory Management3.1 Heap Memory Layout3.2 Heap Allocation Algorithms3.2.1 First-Fit Algorithm3.2.2 Best-Fit Algorithm3.2.3 Worst-Fit Algorithm3.3 Fragmentation and Compaction TechniquesChapter 4: Stack Memory Management4.1 Stack Memory Layout4.2 Stack Allocation Techniques4.3 Dynamic Stack Allocation4.4 Stack Overflow and Handling Techniques4.5 Stack vs. Heap: Choosing the Right Allocation Chapter 5: Memory Leaks and Memory Corruption5.1 Understanding Memory Leaks5.2 Causes and Detection of Memory Leaks5.3 Memory Leak Prevention and Detection Tools5.4 Memory Corruption: Buffer Overflows and Collisions 5.5 Protecting Against Memory CorruptionChapter 6: Garbage Collection6.1 Introduction to Garbage Collection6.2 Mark and Sweep Garbage Collection Algorithm6.3 Generational Garbage Collection6.4 Reference Counting Garbage Collection6.5 Pros and Cons of Garbage CollectionChapter 7: Memory Allocation Performance7.1 Performance Considerations of Dynamic Allocation 7.2 Allocating Small vs. Large Memory Blocks7.3 Optimal Allocation Techniques for Performance7.4 Profiling and Optimizing Memory Allocation Chapter 8: Patterns and Practices for Dynamic Allocation8.2 Object Pool Patterns8.3 Smart Pointers and RAII8.4 Design Patterns for Dynamic AllocationChapter 9: Dynamic Allocation in Programming Languages9.1 Dynamic Allocation in C9.2 Dynamic Allocation in C++9.3 Dynamic Allocation in Java9.4 Dynamic Allocation in Python9.5 Dynamic Allocation in Other LanguagesChapter 10: Advanced Concepts and Future Trends10.1 Memory Virtualization10.2 Memory Compression10.3 Memory Addressing Extensions10.4 Non-Uniform Memory Access (NUMA)10.5 Future Trends in Dynamic AllocationConclusionDynamic allocation is a critical component of memory management in modern programming. Understanding its concepts, techniques, and potential issues is crucial for writing efficient and robust code. This comprehensive guide has provided a thorough exploration of dynamic allocation, covering topics such as memory organization, allocation algorithms, memory leaks, garbage collection, performance considerations, and advanced concepts. Armed with this knowledge, programmers can confidently handle memory management challenges and optimize their software's memory usage.。

5g nr rach preamble 类型

一、引言随着5G技术的不断发展，5G NR RACH Preamble类型成为了当前研究的热点之一。

5G NR（新无线标准）是第五代移动通信技术的标准之一，为实现更高的移动数据速率和更低的延迟提供了可能。

而RACH（随机接入信道）Preamble作为5G NR通信中的重要组成部分，其类型的研究和应用对于提高系统的效率和性能至关重要。

二、5G NR RACH Preamble类型的概念5G NR RACH Preamble类型是指在随机接入过程中发射和接收的Preamble信号的不同类型。

在5G NR中，RACH过程用于移动设备与基站之间的随机接入和调度请求。

Preamble是RACH前导，用于协助基站进行设备的接入和资源调度。

三、5G NR RACH Preamble类型的分类1. 短序列RACH Preamble短序列RACH Preamble是一种在5G NR通信中常见的Preamble 类型，其特点是前导序列的长度较短，适用于短距离通信和低速率传输。

短序列RACH Preamble通常用于覆盖范围较小的场景，例如室内小区域通信或局部网络通信。

2. 长序列RACH Preamble长序列RACH Preamble是另一种5G NR中常见的Preamble类型，其特点是前导序列的长度较长，适用于长距离通信和高速率传输。

长序列RACH Preamble通常用于覆盖范围较大的场景，例如城市外围或郊区通信。

3. 频分复用RACH Preamble频分复用RACH Preamble是一种根据频段进行划分和复用的Preamble类型，其特点是不同设备使用不同的频段进行通信，从而避免了频段之间的干扰。

频分复用RACH Preamble适用于频谱资源受限的场景，能够提高频谱利用率和系统容量。

四、5G NR RACH Preamble类型的应用5G NR RACH Preamble类型的不同选择对于通信系统的性能和效率具有重要影响，因此其在实际应用中需要根据具体的场景和需求进行合理选择。

开环功率控制有关参数

开环功率控制有关参数1、RACH信道功控有关参数RACH preamble的功率可以表示为：=-++__tanP PRACH primaryCpichPower PCPICH RSCP RTWP cons tValueCprachdBm 其中，PCPICH_RSCP、RTWP为UE的测量值，在此不再进一步讨论，而=-+，是一个常量，取值cons tValueCprach SIR TARGET RACH SF ctan__10log-35~-10dB之间，缺省值为1dB。

在RACH接入过程中，同preamble有关的参数如下表所示：表5-2-3 开环功率控制RACH功控参数1如果RACH 时隙承载的是Control part ，那么上行链路PRACH 的开环功控可以用下面的公式表示：__RACH controlPart P P PRACH powerOffsetPpM =+ dBm ；如果RACH 时隙承载的是Data part ，那么需要注意的是Data part 和Controlpart 之间的功率有一个比例关系，该比例关系（Gain factro 增益因子）需要广播给UE ，其不同的取值依赖于RACH 所承载的逻辑信道类型。

二者功率的比例关系可以表示为：__//RACH controlPart RACH dataPart c d P P GF GF =如果用dBm 来表示功率，那么RACH 时隙承载Data part 时的开环功率可以表示为：__20*log(/)RACH dataPart RACH controlPart c d P P GF GF =- dBm ；因此，RACH 传输过程中相关参数即为c GF 和d GF 。

当RACH 时隙承载CCCH或者DCCH 信道时，RACH 信道功率表示为__R A C H R A C H c o n t r o l P a r t P P P P R A C H p o w e r O f f s e t P p ==+ dBm ；其相关参数表示如下：表5-2-4 开环功率控制RACH 功控参数2同样，当RACH 时隙承载DTCH 信道时，RACH 的信道功率也可以通过_RACH controlPart P 来表示成_20*log(/)_20*log(/)RACH RACH controlPart c d c d P P GF GF P PRACH powerOffsetPpM GF GF =-=+-dBm ；其相关参数表示如下：表5-2-5 开环功率控制RACH 功控参数32、下行DPDCH/DPCCH 初始功率控制有关参数下行DPDCH 及其相应的下行DPCCH 同时采用开环和闭环功率控制，DPDCH 和DPCCH 功率的调整幅度相同。

SYSTEMS AND METHODS OF DYNAMIC RESOURCE ALLOCATION

申请号：US174 66870 申请日：20210903 公开号：US202200604 30A1 公开日：20220224
专利附图：
摘要：Systems and methods of dynamic resource allocation. The system may include a processor and a memory coupled to the processor. The memory stores processorexecutable instructions that, when executed, configure the processor to: receive a signal representing a resource allocation request; determine a projected resource availability based on a resource model and a second data set including at least one data record unrepresented in batched historical data sets, the batched historical data sets including data records representing at least one of recurring or non-recurring resource allocations, and wherein the resource model is prior-trained based on the batched historical data sets; and generate an output signal for displaying the projected resource availability corresponding with the resource allocation request.

nr pucch资源分配方式 -回复

nr pucch资源分配方式-回复NR PUCCH（Physical Uplink Control Channel）是5G新无线通信标准中用于上行控制信道传输的一种物理资源。

在NR系统中，PUCCH的分配方式主要有两种：固定分配和动态分配。

本文将一步一步详细介绍这两种资源分配方式。

一、固定分配（Fixed Allocation）固定分配是指在系统配置阶段，将一定数量的PUCCH资源分配给特定的用户或服务。

这种分配方式在NR系统中被广泛运用。

下面将逐步解释这种方式的实施过程。

1.资源划分在固定分配中，首先需要计算并划分出一定数量的PUCCH资源。

PUCCH 资源可以用于不同的目的，如上行控制信息传输、协议信令传输等。

根据系统配置和服务需求，可以根据预定的规则将资源划分为不同的Pool。

每个Pool中包含一定数量的资源，这些资源可以被分配给用户或服务。

2.资源分配根据具体的用户需求，从预先划分的Pool中为用户分配PUCCH资源。

这个过程可以在网络启动时进行，也可以在用户接入时进行。

分配的资源可以是连续的资源也可以是间断的资源，具体的分配方式取决于系统配置和用户需求。

分配后，用户可以使用这些资源进行上行控制信道的传输，如ACK/NACK反馈、协议信令等。

3.资源保证在固定分配中，一旦资源被分配给用户，系统要保证这些资源的可用性和实时性。

当用户需要使用分配到的资源时，系统应及时响应并提供相应的服务。

为了保证资源的可用性，系统可以设置相应的保护机制，例如冗余资源或备份资源，以确保即使某些资源发生故障或冲突，用户仍然能够正常地进行上行控制信道的传输。

二、动态分配（Dynamic Allocation）动态分配是指在系统运行时根据实时需要，动态地分配PUCCH资源给不同的用户或服务。

这种分配方式在某些场景下可以提供更高的资源利用率和灵活性。

下面将详细介绍这种方式的实施过程。

1.资源预留在动态分配中，系统需要预留一定数量的PUCCH资源作为共享资源池。

dynamic device capacity机制

dynamic device capacity机制动态设备容量机制随着科技的发展和信息技术的日新月异，动态设备容量机制(Dynamic Device Capacity Mechanism)成为了一个重要的议题。

本文将探讨动态设备容量机制的定义、原理以及在不同领域的应用。

一、定义动态设备容量机制是指根据设备的实时需求来调整其容量的一种机制。

通过动态设备容量机制，可以根据不同的时间段、负载水平和其他因素自动增加或降低设备的容量，以满足系统的要求。

二、原理动态设备容量机制的实现依赖于以下几个关键原理：1. 实时监测：通过对设备状态和负载进行实时监测，可以获取设备的当前需求和资源利用情况。

2. 预测模型：借助预测模型，可以基于历史数据和趋势分析来预测未来的设备需求。

这有助于在设备容量调整之前提前做好准备。

3. 自动调整：根据当前需求和预测结果，系统可以自动调整设备的容量，使其在实时变化的负载下高效运行。

三、应用领域1. 云计算云计算的核心在于按需分配和使用计算资源。

动态设备容量机制可以使云计算平台更加灵活和高效。

当用户需求增加时，系统可以自动增加计算和存储资源的容量，以保证服务的质量和响应速度；当用户需求下降时，系统又可以自动释放多余的资源，以节省成本。

2. 数据中心数据中心作为存储和处理海量数据的重要设施，需要具备高效的设备容量管理机制。

动态设备容量机制可以根据数据中心的负载情况和对处理速度的需求，动态调整服务器的容量，以满足不同应用的需求。

3. 物联网物联网的兴起带来了大量的传感器和设备，这些设备在不同时间和地点的使用需求可能会有很大变化。

动态设备容量机制可以根据实时需求和预测结果，自动调整传感器和设备的容量，以确保对物联网系统的高效运行和资源利用。

4. 移动通信移动通信网络随着用户数量和用户需求的增加而日益庞大。

动态设备容量机制可以根据网络负载和用户流量预测，自动调整基站和网络设备的容量，以确保用户的通信质量和体验。

内存分配函数和释放函数 misra

内存分配函数和释放函数 misra
内存分配函数和释放函数是任何程序中都必不可少的组成部分。

然而，在编写安全和可靠的代码时，需要特别注意内存管理。

MISRA C 标准是一种面向安全和可靠编程的编码规范，其中包括了与内存分配和释放相关的规则和建议。

在遵循MISRA C标准时，需要考虑以下几点：
1. 内存分配函数应该被谨慎使用。

应该尽可能地避免使用动态内存分配，特别是在嵌入式系统中，因为动态内存分配可能会导致内存碎片和系统崩溃。

2. 如果必须使用动态内存分配，应该使用MISRA C规定的内存分配函数，如malloc、calloc和realloc。

这些函数已经在MISRA C 标准中进行了验证，可以确保安全和可靠的内存分配。

3. 在使用内存分配函数时，应该检查分配是否成功。

如果分配失败，应该处理错误并退回，而不是简单地继续执行代码。

4. 内存释放函数应该与内存分配函数配对使用，并且应该及时释放不再需要的内存。

否则，可能会出现内存泄漏问题。

5. 应该避免在已经释放的内存中进行访问。

这可能会导致非法内存访问和漏洞。

总之，内存分配和释放是编写安全和可靠代码时必须考虑的重要方面。

遵循MISRA C标准中相关的规则和建议可以帮助程序员编写更加健壮和可靠的代码。

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动态记忆体分配.

fun2呼叫後 y 的值並無改變其原因為何? x 與 y 各自使用不同的記憶體來儲存整數的值
如何可使 fun2 把 function外的 y (在main內) 的值加2 ? 寫出作法1) 使用回傳值的語法 (y更改後的值) int fun2( int x ) {
x = x + 2; return x; } void main(){
以及右邊指標指向 y
程式的function 常需要去更改 function外的 data 以下例子將整數x的值加2 void fun2( int x ){
x = x + 2; } 在 main function 呼叫 fun2 並給 y 作為參數 void main() {
int y = 0; fun2( y ); }
struct N *leftPtr; N *rightPtr; int x; float f; int * ptr; float (*fPtr)( int, int ); };
Dynamic memory allocate 動態記憶體分配 100 個 struct N的記憶體並把位址存於指標 ptr
int *ptr = (int *) malloc( 100 * sizeof(int) ); 釋放ptr 儲存位址的記憶體
free( ptr );
定義binary tree 的node結構 N 內含一個整數 x 一個浮點數 f 一個整數指標 ptr 一個function 指標 fPmic memory allocate 動態記憶體分配 100個 bytes 的記憶體並把位址存於整數指標 ptr
int *ptr = (int *) malloc( 100 ); Dynamic memory allocate 動態記憶體分配 100個整數的記憶體並把位址存於整數指標 ptr