【摘 要】
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针对多中继通信网络,中继选择算法效率低及潜在窃听节点的安全威胁问题.提出一种基于人工神经网络的联合中继和干扰节点选择策略.首先,采用解码转发(decode-and-forward,DF)中继协议,构建存在窃听节点的多中继协作通信网络,结合协作干扰策略,推导得到系统安全中断概率的闭合表达式;然后,对神经网络进行训练,将相关节点的信道状态信息(channel state information,CSI)作为输入对模型进行训练,获得最优模型参数;最后,利用部分数据集验证模型,仿真结果表明对最优节点选择的正确率能
【机 构】
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空军工程大学信息与导航学院 西安710077;空军工程大学信息与导航学院 西安710077;中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室 石家庄050081
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针对多中继通信网络,中继选择算法效率低及潜在窃听节点的安全威胁问题.提出一种基于人工神经网络的联合中继和干扰节点选择策略.首先,采用解码转发(decode-and-forward,DF)中继协议,构建存在窃听节点的多中继协作通信网络,结合协作干扰策略,推导得到系统安全中断概率的闭合表达式;然后,对神经网络进行训练,将相关节点的信道状态信息(channel state information,CSI)作为输入对模型进行训练,获得最优模型参数;最后,利用部分数据集验证模型,仿真结果表明对最优节点选择的正确率能够达到93％以上.与传统选择方案相比,所提方案实现复杂度降低且计算时间明显减少,并且有效改善了系统的安全性能.
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