守护天空：一种具有高效任务卸载的 IRS 辅助 AoI 感知安全多无人机系统
系统与控制
2024-04-09 v1 密码学与安全
机器学习
网络与互联网体系结构
系统与控制
摘要
无人机在农业、监控和物流等各个领域不可或缺，这得益于 5G 的进步。然而，现有研究缺乏一种同时解决数据新鲜度和安全问题的综合方法。在本文中，我们探讨了数据新鲜度和安全性错综复杂的挑战，特别是在现代无人机网络中的窃听和干扰背景下。我们的框架结合了指数 AoI 指标，并强调保密率以应对窃听和干扰威胁。我们引入了一种 Transformer 增强的深度强化学习方法来优化任务卸载过程。与现有算法的比较分析展示了我们方案的优越性，表明其在无人机网络管理方面具有可期的进步。
引用
@article{arxiv.2404.04692,
title = {Securing the Skies: An IRS-Assisted AoI-Aware Secure Multi-UAV System with Efficient Task Offloading},
author = {Poorvi Joshi and Alakesh Kalita and Mohan Gurusamy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.04692},
year = {2024}
}
备注
7 pages, 5 figures, to be published in IEEE 99th Vehicular Technology Conference (VTC2024-Spring)