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为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性.在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57%,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择.数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60%,能明显提高中断性能. 相似文献
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针对现有的物联网设备安全接入方案不适用于资源受限的物联网设备的问题,提出一种基于tPUF的物联网设备安全接入方案。利用物理不可克隆函数技术(Physical Unclonable Function,PUF),物联网设备不需要存储任何秘密信息,实现设备与认证端的双向认证以及协商会话秘钥;利用可信网络连接技术(Trusted Network Connect,TNC),完成认证端对物联网设备的身份认证、平台身份认证、完整性认证。安全性分析表明,方案能够有效抵抗篡改、复制、物理攻击等。实验结果表明,相较于其他方案,该方案明显降低了设备的资源开销。 相似文献
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为了解决已有的基于信任中继的QKD网络路由方案存在的密钥浪费、传输效率低下等问题,该文针对已有的路由算法进行改进,提出了一种基于回溯的随机路由算法。该算法在选路过程中对每个分支添加回溯点,针对已选路径传输过程中遇到某条链路密钥量不足的情况,通过查找最近的回溯点,从回溯点开始沿着随机选择的新路径重新进行密钥传递。对比实验及分析结果表明,该算法在选路时间、密钥消耗量及密钥传输效率方面都有一定的优势。 相似文献
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