Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast Reinforcement Learning for Anti-jamming Communications

論文の概要: Fast Reinforcement Learning for Anti-jamming Communications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05364v1
Date: Thu, 13 Feb 2020 06:37:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-01 13:38:36.607744
Title: Fast Reinforcement Learning for Anti-jamming Communications
Title（参考訳）: アンチジャミング通信のための高速強化学習
Authors: Pei-Gen Ye, Yuan-Gen Wang, Jin Li, Liang Xiao
Abstract要約: Letterは、アンチジャミング通信のための高速強化学習アルゴリズムを提供する。提案アルゴリズムは無線通信システムにおいて複数のジャマーに対して実装される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.5424542850836
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This letter presents a fast reinforcement learning algorithm for anti-jamming communications which chooses previous action with probability $\tau$ and applies $\epsilon$-greedy with probability $(1-\tau)$. A dynamic threshold based on the average value of previous several actions is designed and probability $\tau$ is formulated as a Gaussian-like function to guide the wireless devices. As a concrete example, the proposed algorithm is implemented in a wireless communication system against multiple jammers. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm exceeds Q-learing, deep Q-networks (DQN), double DQN (DDQN), and prioritized experience reply based DDQN (PDDQN), in terms of signal-to-interference-plus-noise ratio and convergence rate.
Abstract（参考訳）: このレターは、反ジャミングコミュニケーションのための高速な強化学習アルゴリズムを示し、確率$\tau$で以前のアクションを選択し、確率$(1-\tau)$で$\epsilon$-greedyを適用する。従来の複数の動作の平均値に基づく動的閾値を設計し、確率$\tau$を無線装置を誘導するガウス関数として定式化する。具体的な例として,提案手法は複数のジャマーに対する無線通信システムにおいて実装されている。実験の結果,提案アルゴリズムはQ-learing, Deep Q-networks (DQN), double DQN (DDQN), priorityd experience response based DDQN (PDDQN) を信号対干渉+雑音比と収束率で上回った。

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