研究目的
研究具有缓存功能的物理层安全通信在包含两个用户的非正交多址接入（NOMA）网络中的实现，其中智能无人机配备具备多种攻击模式的攻击模块，并提出一种提升传输安全的功率分配策略。
研究成果
基于Q学习的功率分配策略有效提升了受智能无人机攻击者威胁的NOMA网络系统数据速率，并抑制了攻击概率。仿真结果证实了该策略的有效性，显示出系统性能的显著提升。
研究不足
该研究假设窃听者具有完美的串行干扰消除接收机，且未考虑信道状态信息不完善对系统性能的影响。未来工作可针对更实际的场景探究这些方面。
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面向b5G NOMA网络中智能无人机辅助攻击的缓存使能物理层安全博弈
DOI：10.1186/s13638-019-1595-x
期刊：EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
本文研究了一种双用户非正交多址接入（NOMA）网络中具备缓存功能的物理层安全通信问题，其中智能无人机搭载可执行多种攻击模式的攻击?？?。我们提出一种功率分配策略以增强传输安全性。为此，基于强化学习设计了一种能自适应控制NOMA网络中信源站功率分配因子的算法。将信源站与无人机的交互视为动态博弈过程：在博弈过程中，信源站根据无人机攻击?？榈鼻肮ぷ髂Ｊ蕉髡β史峙湟蜃?；为最大化效益值，信源站持续探索变化的无线环境直至达到纳什均衡（NE）。此外，通过纳什均衡的证明验证了所提策略的最优性。仿真结果证实了该策略的有效性。
作者：
Chao Li，Zihe Gao，Junjuan Xia，Dan Deng，Liseng Fan
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