技術(shù)特征：

1.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)通信保密能效優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述構(gòu)建智能反射面輔助noma無(wú)人機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)安全保密能效優(yōu)化模型，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能反射面輔助noma無(wú)人機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)安全保密能效優(yōu)化模型的表達(dá)式具體如下所示：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述無(wú)人機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)安全保密參數(shù)包括無(wú)人機(jī)發(fā)射功率、合法用戶(hù)最小速率門(mén)限、無(wú)人機(jī)飛行周期大小和無(wú)人機(jī)飛行時(shí)隙長(zhǎng)度。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述設(shè)定深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的狀態(tài)向量、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，構(gòu)建深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法對(duì)所述無(wú)人機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)安全保密參數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到最優(yōu)無(wú)人機(jī)noma保密通信能效，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述預(yù)處理后的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法與所述經(jīng)驗(yàn)重放池，對(duì)所述無(wú)人機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)安全保密參數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到最優(yōu)無(wú)人機(jī)noma保密通信能效，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述隨機(jī)梯度下降法的表達(dá)式具體如下所示：

10.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)通信保密能效優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)公開(kāi)了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)通信保密能效優(yōu)化方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建智能反射面輔助NOMA無(wú)人機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)安全保密能效優(yōu)化模型；對(duì)智能反射面輔助NOMA無(wú)人機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)安全保密能效優(yōu)化模型進(jìn)行迭代優(yōu)化求解，得到無(wú)人機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)安全保密參數(shù)；設(shè)定深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的狀態(tài)向量、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，構(gòu)建深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法；基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法對(duì)無(wú)人機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)安全保密參數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到最優(yōu)無(wú)人機(jī)NOMA保密通信能效。本申請(qǐng)實(shí)施例能夠結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及考慮無(wú)人機(jī)飛行軌跡能量損耗，提高無(wú)人機(jī)通信系統(tǒng)中的保密能源效率。本申請(qǐng)可以廣泛應(yīng)用于無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信能效技術(shù)領(lǐng)域。

技術(shù)研發(fā)人員：趙賽,洪政,賴(lài)志能,夏薇,唐冬,黃高飛
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣州大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6