多层无人机毫米波异构网络的吞吐量研究

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针对5G/B5G网络的热点场景中存在数据流量激增及基站与用户设备(UE)之间空间耦合的问题,构造一种基于泊松簇过程的无人机(UAV)协助的多层毫米波异构蜂窝网络模型。为提高该多层网络模型的平均区域吞吐量(AAT),提出基于最大偏置接收功率(BRP)准则的4层级联方案。借助毫米波传输模型和随机几何数学工具,通过UE级联概率及各层基站对UE干扰的拉普拉斯变换,推导出系统条件覆盖概率和AAT的数学解析表达式。研究UAV基站投影在地面上的分布方差、地面基站的密度对级联概率的影响,比较不同级联方案可获取的系统AAT
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为实现互联网全面加密环境下的恶意加密流量精确检测,针对传统识别方法较依赖专家经验且对加密流量特征的区分能力不强等问题,提出一种基于层次时空特征与多头注意力(HST-MHSA)模型的端到端恶意加密流量识别方法。基于流量层次结构,结合长短时记忆网络和Text CNN有效整合加密流量的多尺度局部特征和双层全局特征,并引入多头注意力机制进一步增强关键特征的区分度。在公开数据集CICAnd Mal2017上的实验结果表明,HST-MHSA模型的流量识别F1值相较基准模型最高提升了16.77个百分点,漏报率比HAST