基于深度學習的無線資源管理與安全研究
發(fā)布時間：2021-01-03 01:44
無線通信網(wǎng)絡的密集、異構和分散特性,使得傳統(tǒng)的資源管理方法效率低。如何有效提升資源利用效率、降低網(wǎng)絡延遲和能耗、提高網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸安全性已經(jīng)成為未來無線網(wǎng)絡面臨的關鍵難題。本文面向未來無線通信網(wǎng)絡的發(fā)展趨勢和重大需求,結合深度強化學習的基本思想,分別以提高頻譜資源利用率和提升網(wǎng)絡安全性為目標,逐步深入研究單智能體功率控制機制;多智能體頻譜接入和功率分配策略;分布式聯(lián)合用戶關聯(lián)、信道接入和時間幀選擇策略。主要工作和創(chuàng)新點如下:本文在非正交多址接入雙向中繼無線網(wǎng)絡體系架構下,設計基于物理層安全技術的無線資源管理機制。該機制的核心思想是利用無線信道的特性將信息從信源傳輸?shù)筋A期的接收機,同時試圖保護此信息被竊聽者獲取。考慮協(xié)作干擾和非協(xié)作干擾兩種情況,提出聯(lián)合子信道分配和功率分配的資源管理機制。此外,將復雜優(yōu)化算法的輸出作為標簽,通過監(jiān)督學習得到數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度神經(jīng)網(wǎng)絡功率分配策略。結果表明,該機制有效提高了無線通信的安全性和網(wǎng)絡計算效率。本文在認知無線電網(wǎng)絡體系架構下,設計了一種基于深度強化學習的頻譜共享機制。該機制的核心思想是將網(wǎng)絡動態(tài)感知的無線傳感器接收信號強度作為網(wǎng)絡輸入,從而學習次級用戶...
【文章來源】：北京科技大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：132 頁
【學位級別】：博士
【部分圖文】：
圖１－１總體研究框架??主要研宄內(nèi)容和創(chuàng)新點包括以下幾個方面：??（１）安全通信是一種很有前途的無線網(wǎng)絡技術，因為它可以確保信息的??
?基于深度學習的無線資源管理與安全研究???第一章緒論??第二章基于深度學習的無線資源管理與安全概述??．?１??Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ???初探監(jiān)督學習功率｜單智能體ＤＲＬ功率?｜多智能體ＤＲＬ頻譜?｜分布式ＤＲＬ用戶關聯(lián)、??分配??接入和功率控制?信道接入和幀選擇??第三￥?立?ｎ拿??基于雙向＋中繼安全?某于頻譜?某干ｄＳＳｈ＊梓基于ＤＲＬ的聯(lián)合用戶關??通信的無線?聯(lián)、信道接入、時間??麵管理?共享?入與功率分配?頓選擇??Ｉ?Ｉ?Ｉ?丨??Ｉ??第七章結論與展望??圖１－２各章關系圖??－１２－??
?基于深度學習的無線資源管理與安全研究???訓練ＤＮＮ模型來近似ＩＰＭ算法的功率分配，大大提高了計算效率。??在本章節(jié)中，研究雙向中繼無線網(wǎng)絡的安全能效，初探監(jiān)督學習功率分??配機制。竊聽者被視為不受信任的用戶，竊聽者可竊聽用戶信息。貢獻可歸??納如下。??１）在中繼基站端使用和不使用ＣＪ的情況下，研究ＮＯＭＡ雙向中繼無??線網(wǎng)絡的安全通信。將子信道分配和功率分配問題公式化為混合非凸優(yōu)化問??題。??２）提出了一種ＳＣＡＳ匹配算法用于信道分配以提高安全能效。在該方案??中，每次迭代更新用戶對調(diào)度�；冢樱茫粒臃桨�，提出了基于內(nèi)點法的功率??分配方案。ＳＳＰＡ方案在系統(tǒng)性能和計算復雜性之間取得平衡。??４）將內(nèi)點法的功率分配視為標簽，采用ＤＮＮ逼近內(nèi)點法分配，仿真結??果證明了所提出的ＳＳＰＡ方案在有ＣＪ和沒有ＣＪ的情況下的安全能效性能，??并且基于ＤＮＮ的功率分配算法計算性能遠遠超越內(nèi)點法。??３．２系統(tǒng)模型??３．２．１非協(xié)同干擾場景下的ＮＯＭＡ雙向中繼無線網(wǎng)絡??ＮＯＭＡ雙向中繼無線網(wǎng)絡由Ｍ個用戶對組成，用戶對集合為??Ｍ?，Ｍ｝。網(wǎng)絡包含７Ｖ個子信道，子信道集合為７Ｖ?，＃丨，并且每??一個子信道的帶寬均為５。如圖３－１所示，包含三個用戶對、一個中繼和一??個竊聽者。在不使用ＣＪ的情況下，沒有ＡＮ。用戶疋和用戶之間的雙向??通信由中繼輔助進行。竊聽者可以竊聽用戶尤和用戶５，？的信息。??用戶??＾?ＭＡ?用戶???？?竊聽者??圖３－１雙向中繼無線網(wǎng)絡中安全傳輸?shù)南到y(tǒng)模型??－２０－??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]Differential Game Based Link Resource Management for Next Generation Optical Network[J]. Haitao Xu,Yuqiong Cao,Shengsong Yang,Xianwei Zhou. 中國通信. 2017(09)
[2]Code Hop: physical layer error correction and encryption with LDPC-based code hopping[J]. Zhao CHEN,Liuguo YIN,Yukui PEI,Jianhua LU. Science China（Information Sciences）. 2016(10)
本文編號：2954063
【文章來源】：北京科技大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：132 頁
【學位級別】：博士
【部分圖文】：
圖１－１總體研究框架??主要研宄內(nèi)容和創(chuàng)新點包括以下幾個方面：??（１）安全通信是一種很有前途的無線網(wǎng)絡技術，因為它可以確保信息的??
?基于深度學習的無線資源管理與安全研究???第一章緒論??第二章基于深度學習的無線資源管理與安全概述??．?１??Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ???初探監(jiān)督學習功率｜單智能體ＤＲＬ功率?｜多智能體ＤＲＬ頻譜?｜分布式ＤＲＬ用戶關聯(lián)、??分配??接入和功率控制?信道接入和幀選擇??第三￥?立?ｎ拿??基于雙向＋中繼安全?某于頻譜?某干ｄＳＳｈ＊梓基于ＤＲＬ的聯(lián)合用戶關??通信的無線?聯(lián)、信道接入、時間??麵管理?共享?入與功率分配?頓選擇??Ｉ?Ｉ?Ｉ?丨??Ｉ??第七章結論與展望??圖１－２各章關系圖??－１２－??
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【參考文獻】：
期刊論文
[1]Differential Game Based Link Resource Management for Next Generation Optical Network[J]. Haitao Xu,Yuqiong Cao,Shengsong Yang,Xianwei Zhou. 中國通信. 2017(09)
[2]Code Hop: physical layer error correction and encryption with LDPC-based code hopping[J]. Zhao CHEN,Liuguo YIN,Yukui PEI,Jianhua LU. Science China（Information Sciences）. 2016(10)
本文編號：2954063
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