面向5G雾计算中基于Q-learning的安全中继节点选择方法

摘要：

提出了一种基于Q-learning的最优双中继节点选择方法.首先构建了基于社会意识的安全雾计算结构模型,然后在该模型下设计了基于Q-learning算法的最优双中继节点选择方法,实现了在动态环境下对最优双中继节点的选择,最后对密钥生成速率、双中继节点选择速度和动态环境中双中继节点的选择准确率进行了分析.实验结果表明,该方案能有效地在动态环境中选择最优双中继节点,算法迅速收敛达到稳定,最优中继节点选择速度得到有效提升.

关键词：Q-learning、雾计算、5G网络、社会意识、物理层安全

所属期刊栏目：35

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61801008;国家重点研发计划经费资助项目2018YFB0803600;北京市自然科学基金资助项目L172049;北京市教委科研计划经费资助项目KM201910005025

在线出版日期：2019-09-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：60-68