无人机辅助通信网络中基于强化学习的用户速率优化算法

无人机辅助地面蜂窝基站,形成混合的通信网络有望成为提升用户速率的一种重要手段。针对无人机辅助基站的通信网络,提出基于多臂赌博机的用户速率优化算法（multi-armed bandits-based rate optimization,MBRO）。先建立联合优化问题,再分别利用改进后K-means聚类算法和多臂赌博机算法求解。MBRO算法利用K-means聚类算法实现无人机的部署,并利用多臂赌博机算法完成信道分配和无人机的传输功率分配。仿真结果表明,相比于同类的基准算法,MBRO算法提高用户端速率。     

一种面向异构车载通信中基于高效签密的安全通信机制

采用不同加密技术的车辆或者其他通信实体进行通信,就形成了异构车载网络。针对异构车载网络的安全和隐私问题,提出轻量的基于身份的条件隐私保护的签密算法（Lightweight Identity-based Conditional privacy-preserving Signcryption,LICS）。LICS算法利用双线性对满足车间通信的安全要求。同时,LCIS算法确保消息能够从基于身份加密（Identity-Based Cryptosystem,IBC）的车辆传输至基于公钥基础设施（Public-Key Infrastructure,PKI）的车辆。此外,LICS算法支持批量解签密,允许接收者同时批量处理多条消息,提高了解签密效率。在随机预言模型下基于q-线性Diffie-Hellman逆和q-强Diffie-Hellman的困难性问题下证明了LICS算法的安全性。性能分析表明,提出的LICS算法降低了算法的运算时间,减少了通信成本。