Abstract-Genom att använda smarta radioenheter kan en störningsbrytare dynamiskt ändra sin störningspolicy baserat på motsatta säkerhetsmekanismer; det kan till och med få den mobila enheten att gå in i ett specifikt kommunikationsläge och sedan starta störningspolicyn i enlighet med detta. Å andra sidan kan mobila enheter utnyttja spridningen av spektrum och användares rörlighet för att hantera både störning och störningar. I detta dokument föreslås ett tvådimensionellt (2-D) system för att motverka jamming i mobil kommunikation där en mobil enhet lämnar en kraftigt blockerad/interfererad med frekvens eller område. Det visas att en mobil enhet genom att använda sig av teknik för att stärka inlärningen kan uppnå en optimal kommunikationspolitik utan att behöva känna till störnings- och interferensmodellen och radiokanalmodellen i ett dynamiskt spelramverk. Mer specifikt föreslås en hotbooting djup Q-nätverksbaserad 2-D mobil kommunikation som utnyttjar erfarenheter i liknande scenarier för att minska prospekteringstiden i början av spelet, och tillämpar djupa konvolutionella neurala nätverk och makro-action tekniker för att påskynda lärande i dynamiska situationer. Flera verkliga scenarier simuleras för att utvärdera den föreslagna metoden. Dessa simuleringsresultat visar att vårt föreslagna system kan förbättra både signal-till-interference-plus-buller förhållandet mellan signalerna och nyttan av de mobila enheterna mot kooperativ störning jämfört med referenssystem.
Referensreferensreferensen utvidgade kommunikationssystemets parametrar till gemensam frekvens-motion-programmering baserad på ett hotbooting djupt Q-nätverk.
Two-Dimensional Antijamming Mobile Communication Based on Reinforcement Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}