Fugu-MT 論文翻訳(概要): Continual Deep Reinforcement Learning to Prevent Catastrophic Forgetting in Jamming Mitigation

論文の概要: Continual Deep Reinforcement Learning to Prevent Catastrophic Forgetting in Jamming Mitigation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10521v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 14:00:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-29 21:05:04.671711
Title: Continual Deep Reinforcement Learning to Prevent Catastrophic Forgetting in Jamming Mitigation
Title（参考訳）: ジャミング・ミティゲーションにおける破砕防止のための連続的深層強化学習
Authors: Kemal Davaslioglu, Sastry Kompella, Tugba Erpek, Yalin E. Sagduyu,
Abstract要約: 本稿では, 妨害防止システムについて考察し, 妨害検知および緩和作業に応用したDRLにおける破滅的忘れ込みの課題について考察する。本稿では,ネットワークが古いジャマパターンの知識を維持しつつ,新しいジャマパターンの処理を学習することを可能にする手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.387078315810061
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep Reinforcement Learning (DRL) has been highly effective in learning from and adapting to RF environments and thus detecting and mitigating jamming effects to facilitate reliable wireless communications. However, traditional DRL methods are susceptible to catastrophic forgetting (namely forgetting old tasks when learning new ones), especially in dynamic wireless environments where jammer patterns change over time. This paper considers an anti-jamming system and addresses the challenge of catastrophic forgetting in DRL applied to jammer detection and mitigation. First, we demonstrate the impact of catastrophic forgetting in DRL when applied to jammer detection and mitigation tasks, where the network forgets previously learned jammer patterns while adapting to new ones. This catastrophic interference undermines the effectiveness of the system, particularly in scenarios where the environment is non-stationary. We present a method that enables the network to retain knowledge of old jammer patterns while learning to handle new ones. Our approach substantially reduces catastrophic forgetting, allowing the anti-jamming system to learn new tasks without compromising its ability to perform previously learned tasks effectively. Furthermore, we introduce a systematic methodology for sequentially learning tasks in the anti-jamming framework. By leveraging continual DRL techniques based on PackNet, we achieve superior anti-jamming performance compared to standard DRL methods. Our proposed approach not only addresses catastrophic forgetting but also enhances the adaptability and robustness of the system in dynamic jamming environments. We demonstrate the efficacy of our method in preserving knowledge of past jammer patterns, learning new tasks efficiently, and achieving superior anti-jamming performance compared to traditional DRL approaches.
Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)は、RF環境から学習し、適応することで、信頼性の高い無線通信を容易にするジャミング効果の検出と緩和に非常に効果的である。しかし、従来のDRL法は、特にジャマーパターンが時間とともに変化する動的な無線環境において、破滅的な忘れ(すなわち、新しいものを学ぶときに古いタスクを忘れる)の影響を受ける。本稿では,抗ジャミングシステムについて考察し,ジャマー検出と緩和に応用したDRLの破滅的忘れ込みの課題に対処する。まず,従来のジャムマーパターンをネットワークが忘れ,新たなジャムマーパターンに適応させることで,DRLの破滅的忘れがジャムマー検出および緩和タスクに与える影響を実証する。この破滅的な干渉は、特に環境が静止していないシナリオにおいて、システムの有効性を損なう。本稿では,ネットワークが古いジャマパターンの知識を維持しつつ,新しいジャマパターンの処理を学習することを可能にする手法を提案する。提案手法は破滅的な忘れを著しく減らし,従来学習していた課題を効果的に遂行する能力を損なうことなく,新たな課題を学習することを可能にする。さらに,アンチ・ジャミング・フレームワークにおけるタスクを逐次学習するための体系的手法を提案する。 PackNetに基づく連続DRL技術を利用することで、標準DRL法と比較して優れたアンチジャミング性能を実現する。提案手法は破滅的な記憶だけでなく,動的ジャミング環境におけるシステムの適応性と堅牢性の向上にも寄与する。従来のDRL手法と比較して,過去のジャマーパターンの知識を保存し,新しいタスクを効率的に学習し,優れたアンチジャミング性能を実現する上で,本手法の有効性を実証する。

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