論文の概要: Routing Recovery for UAV Networks with Deliberate Attacks: A Reinforcement Learning based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06973v1
• Date: Mon, 14 Aug 2023 07:11:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 14:05:36.435686
• Title: Routing Recovery for UAV Networks with Deliberate Attacks: A Reinforcement Learning based Approach
• Title（参考訳）: 熟考的攻撃を伴うUAVネットワークの経路回復:強化学習に基づくアプローチ
• Authors: Sijie He, Ziye Jia, Chao Dong, Wei Wang, Yilu Cao, Yang Yang, and Qihui Wu
• Abstract要約: 本稿では,攻撃を伴うUAVネットワークの経路計画と復旧について述べる。 ノードの重要性に基づく故意攻撃モデルは、敵攻撃を表すように設計されている。 UAV攻撃時の経路回復のために,強化学習に基づくインテリジェントアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.317947964385613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The unmanned aerial vehicle (UAV) network is popular these years due to its various applications. In the UAV network, routing is significantly affected by the distributed network topology, leading to the issue that UAVs are vulnerable to deliberate damage. Hence, this paper focuses on the routing plan and recovery for UAV networks with attacks. In detail, a deliberate attack model based on the importance of nodes is designed to represent enemy attacks. Then, a node importance ranking mechanism is presented, considering the degree of nodes and link importance. However, it is intractable to handle the routing problem by traditional methods for UAV networks, since link connections change with the UAV availability. Hence, an intelligent algorithm based on reinforcement learning is proposed to recover the routing path when UAVs are attacked. Simulations are conducted and numerical results verify the proposed mechanism performs better than other referred methods.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(uav)ネットワークは様々な用途のために近年人気がある。 UAVネットワークでは、ルーティングは分散ネットワークトポロジに大きく影響され、UAVが故意に損傷を受けやすいという問題に繋がる。 そこで本稿では,攻撃を伴うuavネットワークのルーティング計画と復旧について述べる。 詳細は、ノードの重要性に基づく故意攻撃モデルが、敵攻撃を表すように設計されている。 次に、ノードの度合いとリンクの重要度を考慮したノード重要度ランキング機構を示す。 しかし, 従来のUAVネットワーク方式では, リンク接続がUAVの可利用性に応じて変化するため, ルーティングの問題に対処することは困難である。 そこで,UAV攻撃時の経路回復のために,強化学習に基づくインテリジェントアルゴリズムを提案する。 シミュレーションを行い,提案手法が他の手法よりも優れた性能を検証した。

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