基于卷积神经网络的无线通信网络通信抗毁节点优化方法

由于无线通信网络中的节点经常受到恶意攻击,抗毁节点优化方法缺乏灵活性,导致增加网络攻击性时无线通信网络的抗毁性值低的问题。针对上述问题,提出基于卷积神经网络的无线通信网络通信抗毁节点优化方法。通过控制网络抗毁节点的数量确保网络的稳健性,利用先进的特征提取技术,从无线通信网络中提取出关键的网络特征。引入卷积神经网络对抗毁节点进行分类,通过训练网络来识别不同节点在通信过程中的稳定性和重要性。最后,根据分类结果部署中继节点实现抗毁节点的优化,通过合理的中继节点部署策略,提高网络的连通性和容错能力,确保在节点失效或遭受攻击时,网络仍能保持稳定的通信能力。实验结果表明,该方法具有灵活性,在网络攻击比例较高的情况下,无线通信网络的抗毁性值仍然保持在一定较高的水平上,保持网络的稳健运行。

基于B-CNN算法的无线通信网络通信抗毁节点优化仿真

由于当前方法未能采用B-CNN算法对通信节点进行分类,导致优化时间增加,网络通信效率以及抗自毁性能下降,对此,提出一种基于B-CNN算法的无线通信网络通信抗毁节点优化方法,利用B-CNN模型定位初始节点中的显著区域,裁剪出显著区域,融合全局和局部特征;通过分类结果对网络连通拓扑结构进行修复,在考虑各个网络分区位置以及距离的基础上,建立网络骨干多边形,部署合适的中继节点完成各个分区的连通,进而实现无线通信网络通信抗毁节点优化。仿真实验结果表明,所提方法能够有效减少优化时间,提升网络通信效率以及抗自毁性能。