Data Freshness Optimization Under CAA in the UAV-Aided MECN: A Potential Game Perspective

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作者
Weizheng Wang,Gautam Srivastava,Jerry Chun‐Wei Lin,Yaoqi Yang,Mamoun Alazab,Thippa Reddy Gadekallu
出处
期刊:IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:24 (11): 12912-12921 被引量:48
标识
DOI:10.1109/tits.2022.3167485
摘要

As a promising enabler for edge intelligence, Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have become more and more important in Mobile Edge Computing Networks (MECN), such as communication, computation, collection and control service supply. Although Age of Information (AoI) minimization is indispensable for fresh information collection and computation in the UAV-aided MECN, some attackers can launch attacks to deteriorate the availability of precious channel resources, such as revealed channel access attacks (CAAs). Moreover, recent research has not considered the system's active probability and security issues concurrently, e.g., CAA, in the average AoI minimization process. In this paper, to deal with this problem, we consider an AoI-oriented channel access problem under CAA with a game theory viewpoint. Firstly, to obtain a MECN-based AoI indicator under CAA, the system model with active probability consideration is established. Next, the channel access-based AoI minimization problem is formulated from the viewpoint of the Ordinary Potential Game (OPG). Furthermore, two algorithms called AACSD and DCASD are proposed to determine channel access strategies, by which the Nash Equilibrium (NE) solution of the OPG could be reached. Finally, experiments are conducted under homogeneous and heterogeneous parameter settings, and the simulation results evaluate the correctness and effectiveness of our proposals.
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