Fugu-MT 論文翻訳(概要): Realtime Spectrum Monitoring via Reinforcement Learning -- A Comparison Between Q-Learning and Heuristic Methods

論文の概要: Realtime Spectrum Monitoring via Reinforcement Learning -- A Comparison Between Q-Learning and Heuristic Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05763v1
Date: Tue, 11 Jul 2023 19:40:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-13 15:07:26.010966
Title: Realtime Spectrum Monitoring via Reinforcement Learning -- A Comparison Between Q-Learning and Heuristic Methods
Title（参考訳）: 強化学習によるリアルタイムスペクトルモニタリング -q学習とヒューリスティック手法の比較-
Authors: Tobias Braun, Tobias Korzyzkowske, Larissa Putzar, Jan Mietzner, Peter A. Hoeher
Abstract要約: 利用可能なレシーバリソースを制御するための2つのアプローチを比較した。使用するQ-ラーニングアルゴリズムは、より少ない探索率を犠牲にして、アプローチよりもはるかに高い検出率を有する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Due to technological advances in the field of radio technology and its availability, the number of interference signals in the radio spectrum is continuously increasing. Interference signals must be detected in a timely fashion, in order to maintain standards and keep emergency frequencies open. To this end, specialized (multi-channel) receivers are used for spectrum monitoring. In this paper, the performances of two different approaches for controlling the available receiver resources are compared. The methods used for resource management (ReMa) are linear frequency tuning as a heuristic approach and a Q-learning algorithm from the field of reinforcement learning. To test the methods to be investigated, a simplified scenario was designed with two receiver channels monitoring ten non-overlapping frequency bands with non-uniform signal activity. For this setting, it is shown that the Q-learning algorithm used has a significantly higher detection rate than the heuristic approach at the expense of a smaller exploration rate. In particular, the Q-learning approach can be parameterized to allow for a suitable trade-off between detection and exploration rate.
Abstract（参考訳）: 電波技術の分野での技術進歩とその利用により、電波スペクトルにおける干渉信号の数は継続的に増加している。干渉信号は、標準を維持し、緊急周波数を開放し続けるために、タイムリーに検出されなければならない。この目的のために、特殊な(マルチチャネル)受信機がスペクトル監視に使用される。本稿では、利用可能な受信リソースを制御するための2つの異なるアプローチの性能を比較する。資源管理(ReMa)に用いる手法は、ヒューリスティックアプローチとしての線形周波数チューニングと強化学習分野からのQ-ラーニングアルゴリズムである。検討する手法をテストするために,信号アクティビティが一様でない10個の非重なり周波数帯域を監視する2つの受信チャネルを用いた簡易シナリオを考案した。このことから,使用したQ-ラーニングアルゴリズムは,より少ない探索率を犠牲にして,ヒューリスティック手法よりも検出率が高いことを示した。特に、Q-ラーニングアプローチは、検出と探索率の間の適切なトレードオフを可能にするためにパラメータ化することができる。

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