論文の概要: Enhancing Secrecy in UAV RSMA Networks: Deep Unfolding Meets Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01437v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 12:26:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 14:15:19.799760
• Title: Enhancing Secrecy in UAV RSMA Networks: Deep Unfolding Meets Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: UAV RSMAネットワークにおけるセキュリティ強化 - ディープ・アンフォールディングとディープ・強化学習
• Authors: Abuzar B. M. Adam, Mohammed A. M. Elhassan,
• Abstract要約: 我々は、複数の無人航空機(UAV)速度軌道(SMAR)における秘密のネットワークを考える。 提案した深部強化学習(DRL)は,他のDRL法よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we consider the maximization of the secrecy rate in multiple unmanned aerial vehicles (UAV) rate-splitting multiple access (RSMA) network. A joint beamforming, rate allocation, and UAV trajectory optimization problem is formulated which is nonconvex. Hence, the problem is transformed into a Markov decision problem and a novel multiagent deep reinforcement learning (DRL) framework is designed. The proposed framework (named DUN-DRL) combines deep unfolding to design beamforming and rate allocation, data-driven to design the UAV trajectory, and deep deterministic policy gradient (DDPG) for the learning procedure. The proposed DUN-DRL have shown great performance and outperformed other DRL-based methods in the literature.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の無人航空機(UAV)における秘密保持率の最大化について検討する。 非凸な共同ビームフォーミング、レートアロケーション、UAV軌道最適化問題を定式化する。 そこで、この問題をマルコフ決定問題に変換し、新しいマルチエージェント深部強化学習(DRL)フレームワークを設計する。 提案したフレームワーク(DUN-DRL)は、ビームフォーミングとレートアロケーションの設計、UAV軌道の設計のためのデータ駆動、学習手順のためのDeep Deterministic Policy gradient(DDPG)を組み合わせたものである。 提案したDUN-DRLは高い性能を示し、文献における他のDRLベースの手法よりも優れている。

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