【摘 要】
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无人机数据卸载易遭受智能干扰等敌意干扰攻击,显著增加无人机数据卸载的能耗与时延等。传统的无人机数据卸载抗干扰方案通常基于单一的飞行轨迹优化或信号功率控制策略,以对抗单频固定功率干扰等固定模式的攻击,无法抵御干扰强度动态变化的智能干扰攻击。因此,论文针对无人机数据卸载抗敌意干扰问题,优化无人机的数据卸载策略,均衡降低无人机在智能干扰环境下的能耗、时延与平均任务失败率。论文建立无人机数据卸载抗敌意干扰
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无人机数据卸载易遭受智能干扰等敌意干扰攻击,显著增加无人机数据卸载的能耗与时延等。传统的无人机数据卸载抗干扰方案通常基于单一的飞行轨迹优化或信号功率控制策略,以对抗单频固定功率干扰等固定模式的攻击,无法抵御干扰强度动态变化的智能干扰攻击。因此,论文针对无人机数据卸载抗敌意干扰问题,优化无人机的数据卸载策略,均衡降低无人机在智能干扰环境下的能耗、时延与平均任务失败率。论文建立无人机数据卸载抗敌意干扰攻防博弈模型,并给出博弈的纳什均衡点与存在条件,揭示无人机与智能干扰机的最大可用功率、距离等参数对无人机数据卸载的能耗与时延等性能的影响。在此基础上,论文提出基于深度强化学习的无人机抗干扰数据卸载技术,动态优化无人机的信号功率、数据卸载率与移动轨迹,降低无人机数据卸载的能耗与时延。仿真结果表明,所提出的基于深度强化学习的无人机抗干扰数据卸载方案与基于Wolf-PDS算法的方案相比,降低了36.6%的时延以及29.5%的能耗。针对计算能力较强的无人机,论文提出无人机抗干扰数据卸载经验迁移策略优化技术,通过迁移相似场景下的无人机抗干扰攻防交互经验数据,提高无人机对智能干扰攻击、传输带宽和无线信道时变性等因素的鲁棒性。该技术无需预知信道模型与攻击模型,进一步降低无人机数据卸载的时延与能耗。仿真结果表明,该方案与基于Wolf-PDS算法的方案相比,降低了 43.1%的无人机数据卸载时延以及35.3%的能耗。
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