【摘 要】
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当处于无线信道状态信息(Channel State Information,CSI)快速变化或者多跳中继等应用场景时,利用集成学习算法解决安全中继选择问题能减少实时处理时延及计算复杂度.将合法信道和窃听信道的CSI作为训练模型输入,使系统安全容量到达最大的中继节点索引作为输出,把全双工中继系统安全中继选择问题转化为一个多类分类问题,并利用随机森林(Random Forest,RF)算法求解.安全中继选择方案的实现分为数据准备、模型建立和结果预测三个阶段.在数据准备阶段,由于RF算法要求训练模型输入为离散值
【基金项目】
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国家科技重大专项(No.2018ZX03001026-002),重庆市教委科技项目(No.KJQN201800618,No.KJQN202002102)。
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当处于无线信道状态信息(Channel State Information,CSI)快速变化或者多跳中继等应用场景时,利用集成学习算法解决安全中继选择问题能减少实时处理时延及计算复杂度.将合法信道和窃听信道的CSI作为训练模型输入,使系统安全容量到达最大的中继节点索引作为输出,把全双工中继系统安全中继选择问题转化为一个多类分类问题,并利用随机森林(Random Forest,RF)算法求解.安全中继选择方案的实现分为数据准备、模型建立和结果预测三个阶段.在数据准备阶段,由于RF算法要求训练模型输入为离散值
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