能量收集通信系统中基于深度Q网络的最大化保密速率功率控制策略

李朝辉; 雷维嘉

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研究由能量收集发射节点、目的节点和窃听节点组成的能量收集通信系统中,以最大化平均保密传输速率为目标的发送功率控制问题。在环境状态信息事先未知,且系统模型中信道系数、电池电量、收集的能量连续取值的场景下,提出一种基于深度Q网络(deep Q network,DQN)的、仅依赖于当前系统状态的在线功率分配算法。将该功率分配问题建模为马尔科夫决策过程;采用神经网络近似Q值函数来解决系统状态有无限多种组合的问题,通过深度Q网络求解该决策问题,获得仅依赖于当前信道状态和电池状态的功率控制策略。仿真结果表明,相比较随机功率选择算法、贪婪算法和Q学习算法,提出的算法能获得更高的长期平均保密速率。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2021年第3期|364-371|共8页
作者
李朝辉; 雷维嘉;
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作者单位

重庆邮电大学通信与信息工程学院;

重庆400065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无线电中继通信、微波通信;
关键词
能量收集; 深度Q网络; 功率分配; 保密速率;

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