論文の概要: Achieving Hiding and Smart Anti-Jamming Communication: A Parallel DRL Approach against Moving Reactive Jammer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02385v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 15:03:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:52:12.592330
• Title: Achieving Hiding and Smart Anti-Jamming Communication: A Parallel DRL Approach against Moving Reactive Jammer
• Title（参考訳）: ハイディングとスマートなアンチジャミングコミュニケーションの実現: 動的ジャマーに対する並列DRLアプローチ
• Authors: Yangyang Li, Yuhua Xu, Wen Li, Guoxin Li, Zhibing Feng, Songyi Liu, Jiatao Du, Xinran Li,
• Abstract要約: 反応性ジャマは、送信活動を検出すると、高出力トラッキングジャミングを開始する。 これは、妨害者の検出を避けるために隠蔽を維持し、同時に無差別な妨害を避けるという二重命令である。 現在の方法論は、これらの2つの要件を同時に最適化する複雑さに苦慮している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.429298787140992
• License:
• Abstract: This paper addresses the challenge of anti-jamming in moving reactive jamming scenarios. The moving reactive jammer initiates high-power tracking jamming upon detecting any transmission activity, and when unable to detect a signal, resorts to indiscriminate jamming. This presents dual imperatives: maintaining hiding to avoid the jammer's detection and simultaneously evading indiscriminate jamming. Spread spectrum techniques effectively reduce transmitting power to elude detection but fall short in countering indiscriminate jamming. Conversely, changing communication frequencies can help evade indiscriminate jamming but makes the transmission vulnerable to tracking jamming without spread spectrum techniques to remain hidden. Current methodologies struggle with the complexity of simultaneously optimizing these two requirements due to the expansive joint action spaces and the dynamics of moving reactive jammers. To address these challenges, we propose a parallelized deep reinforcement learning (DRL) strategy. The approach includes a parallelized network architecture designed to decompose the action space. A parallel exploration-exploitation selection mechanism replaces the $\varepsilon $-greedy mechanism, accelerating convergence. Simulations demonstrate a nearly 90\% increase in normalized throughput.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、リアクティブジャミングシナリオの移動におけるアンチジャミングの課題に対処する。 動く反応性ジャマは、送信活動を検出すると高出力トラッキングジャミングを開始し、信号を検出することができなければ、無差別ジャミングに頼る。 これは、妨害者の検出を避けるために隠蔽を維持し、同時に無差別な妨害を避けるという二重命令である。 拡散スペクトル技術は、検出を省くために送信電力を効果的に削減するが、識別不能なジャミングに対抗するには不足する。 逆に、通信周波数の変化は、無差別なジャミングを避けるのに役立ちますが、スペクトルの拡散技術を使わずにジャミングの追跡に弱くなります。 現在の方法論は、拡張的な関節アクション空間と移動する反応性ジャマーのダイナミクスのために、これらの2つの要件を同時に最適化する複雑さに苦慮している。 これらの課題に対処するために,並列化深層強化学習(DRL)戦略を提案する。 このアプローチには、アクション空間を分解するように設計された並列化されたネットワークアーキテクチャが含まれる。 並列探索・探索選択機構は$\varepsilon $-greedy機構を置き換えることで収束を加速する。 シミュレーションでは、正規化スループットが90%近く増加した。

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