一种基于图神经网络的物理层安全传输方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
一种基于图神经网络的物理层安全传输方法及系统
申请号:CN202411637616
申请日期:2024-11-15
公开号:CN119485317B
公开日期:2025-12-19
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于图神经网络的物理层安全传输方法及系统,属于通信信号处理技术领域,首先构建存在多个窃听者和合法用户与基站通信的场景,分析得出接收机的瞬时接收速率,并形成以最大化此系统的合法用户接收速率、最小化此系统的窃听者接收速率为目标,发射波束赋形为变量的问题模型;然后开发了一个基于图神经网络的框架,其中波束赋形向量通过神经网络训练来解决。采用随机梯度下降法对神经网络参数进行优化,达到有效抑制窃听、提升物理层安全的目的。
技术关键词
传输方法 速率 波束 通信信号处理技术 节点特征 发射机 嵌入特征 场景 学习方法 表达式 通信信道 神经网络参数 神经网络训练 编码器 随机梯度下降 消息 天线基站
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于Redis的消息处理方法、装置、设备及存储介质
消息 轮询方法 轮询时间 定时任务调度 队列技术
2
一种大规模MIMO低轨星地协作鲁棒预编码方法
鲁棒预编码方法 信道 基站 预编码矢量 误差模型
3
一种基于多波束声呐的水下机器人显著性目标检测方法
多波束声呐 水下机器人 非局部均值滤波 深度学习模型 数据获取模块
4
一种热变形中钛合金的组织快速模拟预测方法
模拟预测方法 微观组织演化 平均晶粒尺寸 动态 钛合金
5
一种基于肌肉运动和身体姿态信息的脊柱侧弯检测方法
脊柱侧弯检测方法 神经网络模型 电信号 半导体光源 光电探测器
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号