算法信道
⑴ 4096位RSA算法被侧信道攻击破解，这对当前的IT界安全有什么影响
最近的网络中，4096位RSA算法被侧信道攻击破解，这引起了一阵轰动和不安。安全不是个问题，问题的关键是：投入多少，要求多少安全强度的信道。DES的弱点密钥开始通信的时候必须基于可信信道，如果密钥被截获。那么信息毫无保密可以言。所以可以用diffid-Hellman交换DES的密钥。
所以说，安全问题刻不容缓，我们需要加强对网络安全的监管和维护，促进网络和谐发展。
⑵ 信道动态分配技术是什么，有什么特点
在无线蜂窝移动通信系统中，信道分配技术主要有3类：固定信道分配(FCA)、动态信道分配(DCA)以及随机信道分配(RCA)。 FCA的优点是信道管理容易，信道间干扰易于控制；缺点是信道无法最佳化使用，频谱信道效率低，而且各接入系统间的流量无法统一控制从而会造成频谱浪费，因此有必要使用动态信道分配，并配合各系统间做流量整合控制，以提高频谱信道使用效率。FCA算法为使蜂窝网络可以随流量的变化而变化提出了信道借用方案(Channel borrowing scheme)，如信道预定借用(BCO)和方向信道锁定借用(BDCL)。信道借用算法的思想是将邻居蜂窝不用的信道用到本蜂窝中，以达到资源的最大利用。 DCA根据不同的划分标准可以划分为不同的分配算法。通常将DCA算法分为两类：集中式DCA和分布式DCA。集中式DCA一般位于移动通信网络的高层无线网络控制器(RNC)，由RNC收集基站(BS)和移动站(MS)的信道分配信息；分布式DCA则由本地决定信道资源的分配，这样可以大大减少RNC控制的复杂性，该算法需要对系统的状态有很好的了解。根据DCA的不同特点可以将DCA算法分为以下3种：流量自适应信道分配、再用划分信道分配以及基于干扰动态信道分配算法等。DCA算法还有基于神经网络的DCA和基于时隙打分(Time slot scoring)的DCA。最大打包(MP)算法是不同于FCA和DCA算法的另一类信道分配算法。DCA算法动态为新的呼叫分配信道，但是当信道用完时，新的呼叫将阻塞。而MP算法的思想是：假设在不相邻蜂窝内已经为新呼叫分配了信道，且此时信道已经用完，倘若这时有新呼叫请求信道时，MP算法(MPA)可以将两个不相邻蜂窝内正在进行的呼叫打包到一个信道内，从而把剩下的另一个信道分配给新到呼叫。 RCA是为减轻静态信道中较差的信道环境(深衰落)而随机改变呼叫的信道，因此每信道改变的干扰可以独立考虑。为使纠错编码和交织技术取得所需得QoS，需要通过不断地改变信道以获得足够高的信噪比 FCA的优点是信道管理容易，信道间干扰易于控制；缺点是信道无法最佳化使用，频谱信道效率低，而且各接入系统间的流量无法统一控制从而会造成频谱浪费，因此有必要使用动态信道分配，并配合各系统间做流量整合控制，以提高频谱信道使用效率。FCA算法为使蜂窝网络可以随流量的变化而变化提出了信道借用方案(Channel borrowing scheme)，如信道预定借用(BCO)和方向信道锁定借用(BDCL)。信道借用算法的思想是将邻居蜂窝不用的信道用到本蜂窝中，以达到资源的最大利用。 DCA根据不同的划分标准可以划分为不同的分配算法。通常将DCA算法分为两类：集中式DCA和分布式DCA。集中式DCA一般位于移动通信网络的高层无线网络控制器(RNC)，由RNC收集基站(BS)和移动站(MS)的信道分配信息；分布式DCA则由本地决定信道资源的分配，这样可以大大减少RNC控制的复杂性，该算法需要对系统的状态有很好的了解。根据DCA的不同特点可以将DCA算法分为以下3种：流量自适应信道分配、再用划分信道分配以及基于干扰动态信道分配算法等。DCA算法还有基于神经网络的DCA和基于时隙打分(Time slot scoring)的DCA。最大打包(MP)算法是不同于FCA和DCA算法的另一类信道分配算法。DCA算法动态为新的呼叫分配信道，但是当信道用完时，新的呼叫将阻塞。而MP算法的思想是：假设在不相邻蜂窝内已经为新呼叫分配了信道，且此时信道已经用完，倘若这时有新呼叫请求信道时，MP算法(MPA)可以将两个不相邻蜂窝内正在进行的呼叫打包到一个信道内，从而把剩下的另一个信道分配给新到呼叫。 RCA是为减轻静态信道中较差的信道环境(深衰落)而随机改变呼叫的信道，因此每信道改变的干扰可以独立考虑。为使纠错编码和交织技术取得所需得QoS，需要通过不断地改变信道以获得足够高的信噪比
⑶ 信道容量的算法
log2(1+1001)约等于10。2的10次等于1024，所以1002就约等于10 了！
⑷ 信道容量的计算
信道的输入、输出都取值于离散符号集，且都用一个随机变量来表示的信道就是离散单符号信道。由于信道中存在干扰，因此输入符号在传输中将会产生错误，这种信道干扰对传输的影响可用传递概率来描述。
信道传递概率通常称为前向概率。它是由于信道噪声引起的，所以通常用它描述信道噪声的特性。
有时把p(x）称为输入符号的先验概率。而对应的把p(x|y）称为输入符号的后验（后向）概率。
平均互信息 I(X;Y) 是接收到输出符号集Y后所获得的关于输入符号集X的信息量。信源的不确定性为H(X），由于干扰的存在，接收端收到 Y后对信源仍然存在的不确定性为H(X|Y），又称为信道疑义度。信宿所消除的关于信源的不确定性，也就是获得的关于信源的信息为 I(X;Y），它是平均意义上每传送一个符号流经信道的信息量，从这个意义上来说，平均互信息又称为信道的信息传输率，通常用 R 表示。
有时我们所关心的是信道在单位时间内平均传输的信息量。如果平均传输一个符号为t秒，则信道平均每秒钟传输的信息量为Rt一般称为信息传输速率。
对于固定的信道，总存在一种信源（某种输入概率分布），使信道平均传输一个符号接收端获得的信息量最大，也就是说对于每个固定信道都有一个最大的信息传输率，这个最大的信息传输率即为信道容量，而相应的输入概率分布称为最佳输入分布。
信道容量是信道传送信息的最大能力的度量，信道实际传送的信息量必然不大于信道容量。
要使信道容量有确切的含义，尚须证明相应的编码定理，就是说当信息率低于信道容量时必存在一种编码方法，使之在信道中传输而不发生错误或错误可任意逼近于零。已经过严格证明的只有无记忆单用户信道和多用户信道中的某些多址接入信道和退化型广播信道。对某些有记忆信道，只能得到容量的上界和下界，确切容量尚不易规定。 为了评价实际信道的利用率，应具体计算已给信道的容量。这是一个求最大值的问题。由于互信息对输入符号概率而言是凸函数，其极值将为最大值，因此这也就是求极值的问题。对于离散信道，P(x）是一组数，满足非负性和归一性等条件，可用拉格朗日乘子法求得条件极值。对于连续信道，P(x）是一函数，须用变分法求条件极值。但是对于大部分信道，这些方法常常不能得到显式的解，有时还会得到不允许的解，如求得的P(x）为负值等。为了工程目的，常把信道近似表示成某些易于解出容量的模式，如二元对称信道和高斯信道。
对于其他信道的容量计算曾提出过一些方法，但都有较多的限制。比较通用的解法是迭代计算，可借助计算机得到较精确的结果。
对于连续信道，只需把输入集和输出集离散化，就仍可用迭代公式来计算。当然如此形成的离散集，包含的元的数目越多，精度越高，计算将越繁。对于信息论中的其他量，如信息率失真函数，可靠性函数等，都可以用类似的方法得到的各种迭代公式来计算。 从求信道容量的问题实际上是在约束条件下求多元函数极值的问题，在通常情况下，计算量是非常大的。下面我们介绍一般离散信道的平均互信息达到信道容量的充要条件，在某些情况下它可以帮助我们较快地找到极值点。（定理略去）
信道容量定理只给出了达到信道容量时，最佳输入概率分布应满足的条件，并没有给出最佳输入概率分布值，也没有给出信道容量的数值。另外，定理本身也隐含着达到信道容量的最佳分布不一定是唯一的，只要输入概率分布满足充要条件式，就是信道的最佳输入分布。在一些特殊情况下，我们常常利用这一定理寻求输入分布和信道容量值。 对于给定离散无记忆信道，其符号转移概率分布已定，通过适当改变输入符号集上的概率分布，可使传信率达到最大值，即该信道容量公式 如右图8 。其中E是输入符号集上所有可能概率分布的集。
对于连续信道，应将式中概率分布换成概率密度，求和号换成积分号，即得出连续信道的容量公式。
容量的计算是在特定约束条件下，求传信率函数I（X；Y）的极大值问题。对离散信道的约束条件是输入符号的概率，对于连续信道，除了概率约束条件外，还可有不同的约束条件，如平均功率或峰值功率受限。由于I（X；Y）是输入分布（或密度）的上凸函数，故其极值即为最大值，可见，求容量在于求I（X；Y）的条件极值。简单情况下，离散信道可用拉格朗日乘子法求解，连续信道可用变分法求解。R．E．勃拉赫特提出的迭代算法可精确求解一般离散无记忆信道的容量，也可用来近似计算连续信道的容量以及率失真函数和可靠性函数。
常见的二元对称信道(BSC)的容量公式如图9 ，式中ε是符号出差错的概率。常见的加性白高斯噪声(AWGN)信道的容量公式如图10 ，式中S是信道允许的平均功率，N0是白高斯噪声的单边功率谱密度，F是信道许用带宽。当F→∞时有。令Eb表示每比特信息占有的能量，则S=REb，R是传信率。由图11及编码定理有，通称-1．6dB为仙农极限，它表示在无限带宽的AWGN信道中，传送1bit信息所需的最小Eb/N0。
实际离散信道的输入和输出常常是随机变量序列，用随机矢量来表示，称为离散多符号信道。
若在任意时刻信道的输出只与此时刻信道的输入有关，而与其他时刻的输入和输出无关，则称之为离散无记忆信道，简称为DMC(discrete memoryless channel）。
输入、输出随机序列的长度为N的离散无记忆平稳信道通常称为离散无记忆信道的N次扩展信道。
对于离散无记忆N次扩展信道，当信源是平稳无记忆信源时，其平均互信息等于单符号信道的平均互信息的N倍。
当信源也是无记忆信源并且每一时刻的输入分布各自达到最佳输入分布时，才能达到这个信道容量NC。 前面我们分析了单符号离散信道和离散无记忆信道的扩展信道。实际应用中常常会遇到两个或更多个信道组合在一起使用的情况。例如，待发送的消息比较多时，可能要用两个或更多个信道并行发送，这种组合信道称为并联信道；有时消息会依次地通过几个信道串联发送，例如无线电中继信道，数据处理系统，这种组合信道称为级联信道。在研究较复杂信道时，为使问题简化，往往可以将它们分解成几个简单的信道的组合。这一节我们将讨论这两种组合信道的信道容量与其组成信道的信道容量之间的关系。
独立并联信道的信道容量才等于各信道容量之和。
级联信道是信道最基本的组合形式，许多实际信道都可以看成是其组成信道的级联。两个单符号信道组成的最简单的级联信道X→Y→Z 组成一个马尔可夫链。根据马尔可夫链的性质，级联信道的总的信道矩阵等于这两个串接信道的信道矩阵的乘积。求得级联信道的总的信道矩阵后，级联信道的信道容量就可以用求离散单符号信道的信道容量的方法计算。
⑸ 简述aloha算法和时隙aloha算法的基本原理和它们之间的区别
纯ALOHA算法的基本思想即只要有数据待发，就可以发送。而时隙ALOHA算法是将时间分为离散的时间段，每段时间对应一帧，这种方法必须有全局的时间同步。
ALOHA算法信道吞吐率: S=G.e-2G
时隙ALOHA算法信道吞吐率: S=G.e-G
⑹ 信道估计的信道估计的分类
信道估计算法从输入数据的类型来分，可以划分为时域和频域两大类方法。频域方法主
要针对多载波系统；时域方法适用于所有单载波和多载波系统，其借助于参考信号或发送数
据的统计特性，估计衰落信道中各多径分量的衰落系数。从信道估计算法先验信息的角度，
则可分为以下三类：
（1） 基于参考信号的估计。该类算法按一定估计准则确定待估参数，或者按某些准则
进行逐步跟踪和调整待估参数的估计值。其特点是需要借助参考信号，即导频或训练序列。
本文将基于训练序列和导频序列的估计统称为基于参考信号的估计算法。
基于训练序列的信道估计算法适用于突发传输方式的系统。通过发送已知的训练
序列，在接收端进行初始的信道估计，当发送有用的信息数据时，利用初始的信道估计结果
进行一个判决更新，完成实时的信道估计。
基于导频符号的信道估计适用于连续传输的系统。通过在发送的有用数据中插入
已知的导频符号，可以得到导频位置的信道估计结果；接着利用导频位置的信道估计结果，
通过内插得到有用数据位置的信道估计结果，完成信道估计
（2） 盲估计。利用调制信号本身固有的、与具体承载信息比特无关的一些特征，
或是采用判决反馈的方法来进行信道估计的方法。
（3） 半盲估计。结合盲估计与基于训练序列估计这两种方法优点的信道估计方法。
一般来讲，通过设计训练序列或在数据中周期性地插入导频符号来进行估计的方法比较
常用。而盲估计和半盲信道估计算法无需或者需要较短的训练序列，频谱效率高，因此获得
了广泛的研究。但是一般盲估计和半盲估计方法的计算复杂度较高，且可能出现相位模糊（基于子空间的方法）、误差传播（如判决反馈类方法）、收敛慢或陷入局部极小等问题，需要较
长的观察数据，这在一定程度上限制了它们的实用性。
⑺ 华为ii代信道分配算法实现了以下哪些信道分配
线蜂窝移通信系统信道配技术主要3类：固定信道配(FCA)、态信道配(DCA)及随机信道配(RCA) FCA优点信道管理容易信道间干扰易于控制；缺点信道佳化使用频谱信道效率低且各接入系统间流量统控制造频谱浪费必要使用态信道配并配合各系统间做流量整合控制提高频谱信道使用效率FCA算使蜂窝网络随流量变化变化提信道借用案(Channel borrowing scheme)信道预定借用(BCO)向信道锁定借用(BDCL)信道借用算思想邻居蜂窝用信道用本蜂窝达资源利用 DCA根据同划标准划同配算通DCA算两类：集式DCA布式DCA集式DCA般位于移通信网络高层线网络控制器(RNC)由RNC收集基站(BS)移站(MS)信道配信息；布式DCA则由本决定信道资源配减少RNC控制复杂性该算需要系统状态解根据DCA同特点DCA算3种：流量自适应信道配、再用划信道配及基于干扰态信道配算等DCA算基于神经网络DCA基于隙打(Time slot scoring)DCA打包(MP)算同于FCADCA算另类信道配算DCA算态新呼叫配信道信道用完新呼叫阻塞MP算思想：假设相邻蜂窝内已经新呼叫配信道且信道已经用完倘若新呼叫请求信道MP算(MPA)两相邻蜂窝内进行呼叫打包信道内剩另信道配给新呼叫 RCA减轻静态信道较差信道环境(深衰落)随机改变呼叫信道每信道改变干扰独立考虑使纠错编码交织技术取所需QoS需要通断改变信道获足够高信噪比 FCA优点信道管理容易信道间干扰易于控制；缺点信道佳化使用频谱信道效率低且各接入系统间流量统控制造频谱浪费必要使用态信道配并配合各系统间做流量整合控制提高频谱信道使用效率FCA算使蜂窝网络随流量变化变化提信道借用案(Channel borrowing scheme)信道预定借用(BCO)向信道锁定借用(BDCL)信道借用算思想邻居蜂窝用信道用本蜂窝达资源利用 DCA根据同划标准划同配算通DCA算两类：集式DCA布式DCA集式DCA般位于移通信网络高层线网络控制器(RNC)由RNC收集基站(BS)移站(MS)信道配信息；布式DCA则由本决定信道资源配减少RNC控制复杂性该算需要系统状态解根据DCA同特点DCA算3种：流量自适应信道配、再用划信道配及基于干扰态信道配算等DCA算基于神经网络DCA基于隙打(Time slot scoring)DCA打包(MP)算同于FCADCA算另类信道配算DCA算态新呼叫配信道信道用完新呼叫阻塞MP算思想：假设相邻蜂窝内已经新呼叫配信道且信道已经用完倘若新呼叫请求信道MP算(MPA)两相邻蜂窝内进行呼叫打包信道内剩另信道配给新呼叫 RCA减轻静态信道较差信道环境(深衰落)随机改变呼叫信道每信道改变干扰独立考虑使纠错编码交织技术取所需QoS需要通断改变信道获足够高信噪比
⑻ RSA与DES算法怎样结合建立安全通信信道
安全不是个问题，问题的关键是：投入多少，要求多少安全强度的信道。
DES的弱点密钥开始通信的时候必须基于可信信道，如果密钥被截获。那么信息毫无保密可以言。
所以可以用diffid-Hellman交换DES的密钥。
如果甲和乙通信。
甲先用乙的公钥加密，再用双方的DES共有的密钥加密。之后乙得到密文，先用DES密钥解密，然后再用乙的私钥解密就可以了。
总之就是先RSA然后DES。
这题我感觉我怪怪的，你们老师估计是想让你们了解非对称密码体系可以解决对称密码体系最大的弱点:密钥交换问题。
我举得的RSA速度很慢与其这样还不如交换密钥后，直接用3DES来的速度安全。
⑼ 信道监听算法有哪些
信道监听算法有以下几种：
1、非坚持型监听算法：a.如果信道空闲，则发送消息，否则转b；b.如果信道忙，后退一个随机时间，转a。
2、坚持型监听算法：a.如果信道空闲，发送消息，否则转b；b.如果信道忙，随时监听，一有空闲，发送消息。
3、坚持型监听算法：a.如果信道空闲，则有概率P发送消息，用（1-P）的概率延迟一个空闲单位；b.如果信道忙，随时监听，直到信道空闲，转a；c.延迟一个时间单位后，转a。
在CSMA中，由于通道的传播延迟，当两个站点监听到总线上没有存在信号而发送帧时，仍会发生冲突。
由于CSMA算法没有冲突检测功能，即使冲突已发生，仍然要将已破坏的帧发送完，使总线的利用率降低。
改进方案是使站点在传输时间继续监听媒体，一旦检测到冲突，就立即停止发送，并向总线上发一串短的阻塞报文(Jam)，通知总线上各站冲突已发生，可以提高总线的利用率。
在总线和环形拓扑中，网络上的设备必须共享传输线路，为解决同一时间几个设备同时争用传输介质，需要有某种访问控制方式，以便协调各设备访问介质的顺序，在设备之间交换数据。
在总线系统中，每个站都能独立地决定帧的发送，若两个或多个站同时发送，就产生冲突，同时发送的所有帧都会出错。
因此一个用户发送信息成功与否在很大程度上取决于总线是否空闲的算法，以及两个不同节点同时发送的分组发生冲突时所使用和中断传输的方法，总线争用技术分为载波监听多路访问和具有冲突检测的载波监听多路访问这两大类。
⑽ 如何用计算请问如何做信道估计中的MMSE估计
MMSE估计就是最小均方误差估计，通过求得一个合适的信道冲击响应（CIR），使得通过CIR计算出的接收数据与实际数据的误差的均方和最小。
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我上个月刚做过基于块状导频信息的LTE物理层上行信道的频域信道估计以及信道均衡。
部分算法如下（以下是基于单载波的）
假设循环前缀已经消除了实践弥散信道带来的符号间干扰，保证了子载波之间的正交性。并且信道为慢衰落信道，在一个OFDM符号内，可以认为保持不变。
均衡器接收到的信号可以表示为
y(t)=x(t)*h(t)+n(t)
y(t)为均衡器接收到的信号，h(t)为系统等效的冲击响应，x(t)为原始的输入信号，n(t)为系统中的噪声。
信道估计的任务就是在已知发送参考信息的情况下，对接受到的参考信息进行分析，选择合适的算法得到参考信息的信道冲击响应，即h(t),而数据信息的信道冲击响应则可以通过插值得到。
1) 最小二乘估计（LS）
该算法的目的是
有正交性原理，则可得LS估计
该估计为无偏估计，每估计一个新到衰落系数只需一次乘法，缺点是受噪声影响较大。
2) 线性最小均方误差估计（MMSE）
LMMSE估计属于统计估计，需要对信道的二阶统计量进行估计，利用信道相关性可以置信道噪声提高估计性能。以最小均方误差（MMSE）为准则，如下式：
为了降低计算的复杂度，一般将 用它的期望值 代替，信道性能不会产生明显恶化，则上式可变为
其中 为一个仅与调试的星座的大小有关的值， 为平均信噪比。
该算法的复杂度较高，随着X的改变， 须不断更新。
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不知道你的是物理模型和数据结构是什么样的，频域估计还是时域估计，基于导频信息还是盲信道估计？