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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明公开了一种认知无人机中继辅助的安全传输方法及系统，建立以无人机为中继的次级发射机到次级接收机的通信系统以及信道模型，根据次级接收机的接收信号和窃听者截取的源信息，计算次级发射机到次级接收机传输链路的保密率；构建以系统保密率为目标函数，设计无人机中继的发射功率，次级接收机发射的干扰功率，IT约束和无人机位置部署为约束条件的优化模型；在无人机位置固定的条件下，遍历次级接收机和窃听者的坐标位置，优化干扰功率分配方案，以最大化保密率；使用一种基于深度Q网络DQN的安全传输方案得到无人机最优部署。本发明无人机的部署灵活方便，不受复杂地形和障碍物的影响；通信适用性强、信息传输质量高。

主权项：1.一种认知无人机中继辅助的安全传输方法，其特征在于，包括以下步骤：建立全双工无人机中继的认知无线电通信系统；建立以无人机为中继的次级发射机到次级接收机通信系统的信道模型，根据次级接收机的接收信号和窃听者截取的源信息，计算次级发射机到次级接收机传输链路的保密率；构建以系统保密率为目标函数，设计无人机中继的发射功率，次级接收机发射的干扰功率，IT约束和无人机位置部署为约束条件的优化模型；在无人机位置固定的条件下，遍历次级接收机和窃听者的坐标位置，利用二分搜索算法，优化干扰功率分配方案，以最大化保密率；在最优干扰功率的条件下，使用基于深度Q网络DQN的安全传输方案得到无人机的最优部署，以最大化系统保密率，实现安全传输；在固定无人机放置的情况下，干扰功率的优化问题如下： 认知无人机中继辅助的安全传输方案利用二分搜索算法求解所得的功率即当前固定无人机位置的功率分配方案，最优干扰功率为步骤一：初始化：设置PD的最小值和最大值，给定为Pmin和Pmax，其中Pmin＝0；定义足够小的阈值ε；步骤二：令RS由第二步给出，如果则Pmax＝P*，否则Pmin＝P*；步骤三：若|Pmax-Pmin|＜ε，得到最优的干扰功率完成无人机中继通信系统的功率分配策略；否则重复进行步骤二；认知无人机中继辅助的安全传输方案在最优干扰功率的条件下，使用基于深度Q网络DQN的安全传输方案得到无人机的最优部署，以最大化系统保密率，实现安全传输；获得最优干扰功率，得到无人机位置部署的优化问题如下： s.t.xu,yu∈A PShSTP+PRhRP+PDhSRP≤I RS：合法传输的保密速率；PR：中继无人机进行信号转发的发射功率；PD：次级接收机SR发送人工干扰信号的发射功率；hSTP：次级发射机ST与主用户接收机PR之间的信道增益；hRP：中继无人机与主用户接收机PR之间的信道增益；hSRP：次级接收机SR与主用户接收机PR之间的信道增益；I：设定的干扰功率约束阈值； 中继无人机进行信号转发的最大发射功率； 次级接收机SR发送人工干扰信号的最大发射功率；xu,yu∈A：中继无人机的二维坐标xu,yu被限制在区域A的范围内；认知无人机中继辅助的安全传输方案采用具有两个隐藏层的神经网络构成的深度Q网络模型，去求解无人机位置部署的优化问题；该模型将神经网络作为函数逼近的模型；首先，固定了次级发射机，次级接收机和窃听者的位置，遍历无人机的水平位置，采用二分搜索算法获得最佳干扰功率P*，在最优干扰功率的条件下，通过采用DQN技术快速有效的找到无人机的最优位置，求解无人机的部署优化的问题；具体而言，以无人机中继为学习主体的DQN模型具有以下要素：1状态：无人机所处的环境信息，包括空对地信道和地面信道的信道状态；2动作：在当前状态下，无人机容许的行动；基于所考虑飞行区域，无人机的行动被限制在四个方向上的移动；3奖励：进入到一个状态时，能带来的正面和负面的价值；4方案：由状态到行动的函数；这个函数对给定的每个状态下，都会给出一个无人机的行动；在DQN算法中，对数据进行归一化处理，以处理后的信道状态作为神经网络的输入，并由神经网络输出几种行为的Q值；之后根据ε-贪婪策略，对应的行为at被选为当前的Q值输出；在状态st下执行当前动作at后，生成新状态st+1与奖励rt，用于确定是否在此时终止迭代；接下来，交互后得到的传送样本st,at,rt,st+1将被存储在经验池D中；每次操作时，网络会从经验池D中取固定数目的样本，计算此时目标Q的值，并使用均方误差损失函数和随机梯度下降方法SGD来更新网络参数，最终得到无人机的最优部署，实现保密率最大化。

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百度查询： 西北工业大学 一种认知无人机中继辅助的安全传输方法及系统