基于无监督注意力残差网络的安全能效最大化方法

AITNT
正文
推荐专利
基于无监督注意力残差网络的安全能效最大化方法
申请号:CN202511070299
申请日期:2025-07-31
公开号:CN120568374B
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种基于无监督注意力残差网络的安全能效最大化方法。所述方法包括:获取集成RIS的发射信号,对RIS到合法用户信道建模,分别计算合法用户与窃听者处的信干噪比及可达速率。以合法用户可达速率最小值和窃听链路速率设计多播安全容量,结合RIS发射功率与硬件耗散得总功耗,据此算出能量利用效率。以该效率为目标,加入合法用户速率、RIS功率及CRB约束,构建优化模型。再通过无监督注意力残差网络,用余弦退火LR调度与预设损失函数训练得到有监督模型,最终求解模型获取RIS相移与功率分配参数。采用本方法能够实现动态车载环境下SEE的最大化。
技术关键词
残差网络 馈电天线 监督深度神经网络 功率分配参数 无监督 最大化方法 注意力 速率 信道 噪声功率 退火策略 动态功率消耗 功耗 调度算法 能效 链路 信号 DOA估计 多播系统
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种结合句法信息和预训练语言模型的中文文本语法纠错方法
句法信息 交互注意力 训练语言模型 中文文本 解码器
2
应用点云处理的转炉安装位置偏差检测方法
安装位置偏差 深度残差网络 切片 点云模型 拉格朗日乘子法
3
一种基于人工智能与大数据的网络安全漏洞智能检测方法
多维特征向量 网络安全数据 网络安全漏洞 自动化漏洞验证 跨模态
4
基于深度神经网络的用户行为路径量化记录方法及装置
深度神经网络 图形用户界面 记录方法 序列 注意力
5
基于多模态气体传感器的检测方法及装置
气体检测模块 多模态 气体传感器 多尺度 输入神经网络模型
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