論文の概要: Spatial-Temporal Graph Representation Learning for Tactical Networks Future State Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13872v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 16:13:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 23:50:27.766691
• Title: Spatial-Temporal Graph Representation Learning for Tactical Networks Future State Prediction
• Title（参考訳）: 戦術ネットワークにおける空間時間グラフ表現学習の現状と将来予測
• Authors: Liu Junhua, Albrethsen Justin, Goh Lincoln, Yau David, Lim Kwan Hui,
• Abstract要約: 本稿では,戦術通信ネットワークのための空間時間グラフデコーダ(STGED)フレームワークを紹介する。 STGEDはグラフベースのアテンション機構を利用して、一連の通信ネットワーク状態を空間的に符号化する。 我々は,STGEDが時間ステップの異なる入力に対して,ベースラインモデルよりも大きなマージンで一貫した性能を示すことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Resource allocation in tactical ad-hoc networks presents unique challenges due to their dynamic and multi-hop nature. Accurate prediction of future network connectivity is essential for effective resource allocation in such environments. In this paper, we introduce the Spatial-Temporal Graph Encoder-Decoder (STGED) framework for Tactical Communication Networks that leverages both spatial and temporal features of network states to learn latent tactical behaviors effectively. STGED hierarchically utilizes graph-based attention mechanism to spatially encode a series of communication network states, leverages a recurrent neural network to temporally encode the evolution of states, and a fully-connected feed-forward network to decode the connectivity in the future state. Through extensive experiments, we demonstrate that STGED consistently outperforms baseline models by large margins across different time-steps input, achieving an accuracy of up to 99.2\% for the future state prediction task of tactical communication networks.
• Abstract（参考訳）: 戦術的アドホックネットワークにおける資源配分は、その動的およびマルチホップの性質から、ユニークな課題を示す。 将来のネットワーク接続の正確な予測は、そのような環境での効果的な資源配分に不可欠である。 本稿では,ネットワーク状態の空間的特徴と時間的特徴を活用して潜在的戦術行動を効果的に学習する,時空間グラフエンコーダ・デコーダ(STGED)フレームワークを提案する。 STGEDはグラフベースの注意機構を利用して一連の通信ネットワーク状態を空間的にエンコードし、リカレントニューラルネットワークを使って状態の進化を時間的にエンコードする。 広範にわたる実験により,STGED は,戦術通信ネットワークの将来の状態予測タスクに対して,最大99.2\% の精度を達成し,異なる時間ステップの入力に対する大きなマージンでベースラインモデルより一貫して優れることを示した。

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