Dec, 2023

基于图神经网络的安全无线通信带宽分配

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TL;DR设计了一种图神经网络 (GNN) 来提高多个合法无线用户向基站传输数据时的带宽分配，在存在窃听者的情况下提高隐私性并防止窃听攻击，通过用户调度算法来满足瞬时最小保密率约束，并基于此优化了带宽分配，通过迭代搜索 (IvS)、基于 GNN 的监督学习 (GNN-SL) 和基于 GNN 的无监督学习 (GNN-USL) 三种算法。计算复杂度分析表明 GNN-SL 和 GNN-USL 相对于受带宽块大小限制的 IvS 来说更高效。数值模拟结果表明，我们提出的基于 GNN 的资源分配与 IvS 相比可以实现可比较的总保密率，同时计算复杂度显著降低。此外，我们观察到 GNN 方法在窃听者信道状态信息不确定性方面更为稳健，特别是与最佳信道分配方案相比。
发现论文，激发创造
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    Aug, 2022

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    May, 2023

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    Jul, 2019

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    Dec, 2023

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    May, 2024

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    Sep, 2021

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    Jul, 2020

  • 基于随机边图神经网络的最优无线资源分配

    本研究旨在利用随机边图神经网络 (REGNN) 在无线网络中实现最优资源分配，通过卷积神经网络构建 REGNN，利用无监督模型进行权重训练，并测试其性能和转移能力。

    Sep, 2019

  • 学习资源分配策略：顶点 - GNN 还是边 - GNN？

    分析了 Vertex-GNNs 和 Edge-GNNs 在学习无线策略时的表达能力，说明了通过使用线性处理器和输出维度来提高 GNNs 的表达能力的必要条件，并通过模拟结果验证了 Edge-GNNs 能以较低的训练和推理时间达到与 Vertex-GNNs 相同的性能。

    Jul, 2023

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    Nov, 2020