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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明属于物理层安全技术中的保密速率优化领域，公开了一种基于进化强化学习的无人机保密速率优化方法。具体步骤包括：将提出的发明方法部署在优化保密速率系统中；初始化EGG‑RL算法的模型参数；UAV‑RIS接受来自AP的信号，在RIS单元的时间和空间内交错进行能量捕获和信号传输；能量捕获阶段，通过HTS模型和资源分配模型对无人机机载电池进行无线充电；信号传输阶段，通过信号模型对合法用户传输信号，通过无人机移动降低窃听者通信信号。通过引入EGG‑RL算法、无人机和RIS，本发明可以提供更稳定、更高质量的用户保密速率。大量的实验结果表明，本发明提出的方法不仅能够保证无人机平台机载电池的电量平衡，还能够有效降低窃听者的影响，提高系统整体的保密速率。
主权项：1.一种基于进化强化学习的无人机保密速率优化方法，该方法包括以下步骤：步骤1、将提出的发明方法部署在优化保密速率系统中；步骤2、初始化EGG-RL算法的模型参数，设置的最大步长，通过随机参数设置EGG-RL中的策略网络参数以及种群初始参数，设置历史梯度池容量，将重放缓冲区容量设置为1e6；步骤3、UAV-RIS接受来自AP的信号，在RIS单元的时间和空间内交错进行能量捕获和信号传输，即在同一个时隙内，单元可以进行能量捕获和信号传输两种操作；步骤4、能量捕获阶段，通过HTS模型和资源分配模型对无人机机载电池进行无线充电；步骤5、信号传输阶段，通过信号模型对合法用户传输信号，通过无人机移动降低窃听者通信信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于进化强化学习的无人机保密速率优化方法
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