33、认知NOMA网络中的质量辅助频谱分配及云环境下的多关键字安全搜索技术

认知NOMA网络中的质量辅助频谱分配及云环境下的多关键字安全搜索技术

在当今的通信和云计算领域，频谱分配和数据安全检索是两个至关重要的问题。下面将分别介绍认知NOMA网络中的质量辅助频谱分配方法，以及云环境下基于同义词索引和深度神经网络的多关键字安全搜索技术。

认知NOMA网络中的质量辅助频谱分配

在认知无线电非正交多址接入（CR - NOMA）网络中，频谱资源的有效分配对于提高系统性能至关重要。

联合频谱资源分配

CR - NOMA的操作结构由两个子部分组成。第一部分进行频谱感知和共享操作，同时执行“同时无线信息和功率传输（SWIPT）”；第二部分进行数据交换。
在频谱感知过程中，每个次级用户（SU）测量接收到的信号能量，计算公式为：
[En = \frac{1}{N} \sum_{k = 1}^{N} |R(k)|^2]
其中 (En) 是信号能量，从来自 (N) 条多个路径的所有信号中测量得到。将计算得到的信号能量与给定阈值进行比较，以确定主用户（PU）信道的占用情况：
[
\begin{cases}
En < Th; & H0 \
En \geq Th; & H1
\end{cases}
]
被感知为空闲的频谱 (S_f) 分配给SU进行通信。定义阈值限制 (I_{max}) 以确保干扰最小且可容忍。发射功率 (P_t) 用于信息上行链路，PU信号的信道增益为 (P_g)。
速率的优化方程为：
[max(DR(t)) = P(H0)(1 - t) \left(1 - Q \left(\alpha + \sqr