摘要
本发明中提出了一种吉布斯采样启发的隐蔽通信动态频谱接入(Dynamic Spectrum Access,DSA)方法。首先,将隐蔽通信指标定义为用户信道接入分布与均匀分布之间的KL散度。KL散度越低,攻击者检测或攻击传输信道的难度越大。其次,受吉布斯采样的启发,提出了一种拒绝接入被过度使用信道的拒绝机制。通过这种方式,促使用户动态接入多个通道,降低了用户持续接入同一信道的概率。最后,将拒绝机制与Q‑Learning强化学习算法相结合,形成了一种新的非周期跳频DSA框架用于隐蔽通信。通过不断调整信道选择,提高了隐蔽通信的性能。仿真结果表明,与标准Q‑Learning算法相比,在不同用户密度下,所提出的跳频DSA方法在保持良好信道容量的同时,显著降低了KL散度,增强了隐蔽通信性能。
技术关键词
动态频谱接入方法
信道
滑动窗口尺寸
频谱接入策略
强化学习框架
定义
强化学习算法
机制
算法框架
决策
周期性
因子
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指标
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