一种面向6G网络边缘无人机的神经网络模型物理层保密传输方法

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一种面向6G网络边缘无人机的神经网络模型物理层保密传输方法
申请号:CN202511068620
申请日期:2025-07-31
公开号:CN120857104A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种面向6G网络边缘无人机的神经网络模型物理层保密传输方法。边缘服务器预存若干不同参数量的神经网络模型,资源受限的无人机终端在瑞利衰落信道下接收模型。该方法包括:S1、边缘服务器获取预训练模型集及信道状态;S2、推导瑞利衰落信道下模型传输安全中断概率闭式表达式;S3、构建融合模型精度与传输安全的安全模型精度指标SMA;S4、设计交替优化算法联合选择模型参数量与分配带宽以最大化SMA,包括固定带宽时选择最小错误率模型,固定模型参数量时通过凸近似优化分配带宽。本发明解决了现有技术中模型精度与传输安全难以兼顾的问题,适用于资源受限的边缘物联网场景。
技术关键词
保密传输方法 无人机 训练神经网络模型 瑞利衰落信道 错误率 预训练模型 网络深度 噪声功率谱密度 物联网场景 信道信噪比 神经网络结构 服务器 上下文特征 终端 精度 参数 语义特征
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