ABSTRACT Wireless body area networks (WBAN) måste ta itu med störningsattacker för att stödja vårdapplikationer. I detta dokument presenterar vi ett förstärkande inlärningsbaserat kraftstyrningssystem för kommunikationen mellan sensorerna i kroppen och WBAN-samordnaren för att motstå störattacker. Detta system tillämpar Q-learning för att vägleda koordinatorn att uppnå en optimal effektstyrningsstrategi utan att vara medveten om sensorns transmissionsparametrar och WBAN-modellen av de andra sensorerna i den dynamiska anti-jamming transmissionen. Dessutom används en överföringsutbildningsmetod för att påskynda inlärningshastigheten. Stackelberg equilibria och deras existensförhållanden härleds i ett enda tidsintervall till övre gräns för prestandan hos det inlärningsbaserade sensorns effektstyrningssystem. Simuleringsresultat visar att det föreslagna systemet effektivt kan öka verktygen och minska energiförbrukningen för transmissionssensorerna i kroppen och WBAN-samordnaren, och samtidigt minska risken för störning jämfört med ett standardsystem för Q-lärande-baserat sensorkraftstyrningssystem. INDEX TERMS Trådlösa nätverk, strömkontroll, sensorer i kroppen, störattacker, spelteori.
Vårt tidigare arbete i REF antar RL för att hjälpa sensorerna och koordinatorn spara energi och motstå störattacker.
Reinforcement Learning Based Power Control for In-Body Sensors in WBANs Against Jamming
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}