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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2023-12-04
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117979314A
主分类号：H04W24/02
分类号：H04W24/02;H04W12/37;H04W28/08;H04B7/145;G06N3/092
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明公开了一种基于TD3强化学习与智能反射面的移动边缘计算安全速率最大化方法，该方法包括下述步骤：预设RIS的反射元素个数、BS端的天线个数、多个用户的计算任务与时延要求；构建RIS辅助的多用户MEC系统，获取各个节点之间的信道状态，构建基于NOMA的信道模型；结合MEC服务器上的解码功率计算多用户MEC系统的总能耗，将多用户MEC系统优化目标设定为保密率与系统总能耗的比值；基于多用户TD3深度强化学习算法计算最优解；基于深度强化学习网络的学习结果，控制多用户MEC系统实现安全速率最大化计算。本发明有效地解决了MEC系统中保障用户信息安全的技术难题，从而实现了更高的安全性能。
主权项：1.一种基于TD3强化学习与智能反射面的移动边缘计算安全速率最大化方法，其特征在于，包括下述步骤：预设RIS的反射元素个数N、BS端的天线个数M、多个用户的计算任务与时延要求；构建RIS辅助的多用户MEC系统，获取各个节点之间的信道状态，构建基于NOMA的信道模型，基于NOMA的信道模型得到RIS中各个元素的相移；构建多用户MEC系统优化目标，计算多用户MEC系统的保密率，计算将用户卸载到MEC服务器的任务量，设置任务切分系数，基于任务切分系数划分用户卸载到MEC服务器的任务量，计算MEC服务器上任务执行时间，结合MEC服务器上的解码功率计算多用户MEC系统的总能耗，将多用户MEC系统优化目标设定为保密率与系统总能耗的比值；基于多用户TD3深度强化学习算法计算最优解；基于深度强化学习网络的学习结果，调整RIS中各个元素的相移、用户卸载到MEC服务器的任务量、各个任务的执行时间与任务切分系数，控制多用户MEC系统实现安全速率最大化计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于TD3强化学习与智能反射面的移动边缘计算安全速率最大化方法
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