18、分布式无线网络中的物理层安全技术解析

分布式无线网络中的物理层安全技术解析

在当今的无线通信领域,物理层安全至关重要,它关乎着信息传输的保密性、完整性和可用性。本文将详细探讨分布式无线网络中物理层安全的相关技术,包括合作通信的应对策略、CoMP 辅助的安全方案以及 RIS 在安全智能环境中的应用。

合作通信中的安全策略

合作通信在提升网络性能的同时,也面临着诸多安全威胁,如干扰和欺骗攻击。以下是针对这些威胁的应对策略:
- 对抗干扰的合作解决方案
- 干扰对合作通信的影响 :在合作通信中,干扰攻击对任何一条链路的成功攻击都可能大幅降低整个系统的性能。例如,在两跳 AF 系统中,干扰会破坏广播和多址接入阶段的性能平衡。
- 应对干扰的方法
- 中继选择 :可以通过选择合适的中继节点来对抗干扰。如在卫星与无人机通信中,当存在空中干扰器时,可采用两阶段缓解方法。第一阶段,卫星使用波束赋形向不同无人机群传输信号,根据信号接收和解码情况选择受干扰和中继的无人机;第二阶段,中继无人机使用 DF 协议将信号转发给受干扰的无人机。
- 无人机资源优化 :在无人机群配置中,可利用强化学习优化中继无人机的频率、位置/运动和天线方向,以对抗干扰。无人机能够即时移动和动态部署的特性,使其在减轻干扰攻击方面具有很大优势。
- 对抗欺骗的合作解决方案
- 欺骗的缓解机制 :欺骗攻击可通过利用信道或设备本身特性的认证机制来缓解。前者包括

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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