【摘 要】
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雾计算作为一种分散式计算结构应用于物联网中,其固有的广播特性导致网络通信系统面临严重的安全威胁。同时,在动态变化的物联网环境中,无线资源的合理分配对减少通信服务时延至关重要。文章在存在不可信节点的前提下,对物联网安全资源分配问题进行研究,基于雾节点接收机具备同时同频全双工自干扰消除技术的假定,提出一种具有物理层安全特性的针对雾层无线资源的智能分配方法。该方法通过构建深度强化学习神经网络,设计合理的
【基金项目】
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国家自然科学基金[62001251,62001252]； 国家重点研发计划[2018YFE0200600]； 北京高校高精尖学科建设项目[202100130401]； 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室开放课题[ISN22-13]；
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雾计算作为一种分散式计算结构应用于物联网中,其固有的广播特性导致网络通信系统面临严重的安全威胁。同时,在动态变化的物联网环境中,无线资源的合理分配对减少通信服务时延至关重要。文章在存在不可信节点的前提下,对物联网安全资源分配问题进行研究,基于雾节点接收机具备同时同频全双工自干扰消除技术的假定,提出一种具有物理层安全特性的针对雾层无线资源的智能分配方法。该方法通过构建深度强化学习神经网络,设计合理的状态、动作和奖励等参数,实现物联网感知数据在安全保密防护条件下的快速上传。实验结果表明,该方法收敛速度较快,且在性能上明显优于对比方法。
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