論文の概要: Fast Adaptive Anti-Jamming Channel Access via Deep Q Learning and Coarse-Grained Spectrum Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04963v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 14:25:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:49.326890
• Title: Fast Adaptive Anti-Jamming Channel Access via Deep Q Learning and Coarse-Grained Spectrum Prediction
• Title（参考訳）: ディープQ学習と粗粒スペクトル予測による高速適応型アンチジャミングチャンネルアクセス
• Authors: Jianshu Zhang, Xiaofu Wu, Junquan Hu,
• Abstract要約: 本稿では,複雑で未知のジャミング環境におけるアンチジャミングチャネルアクセス問題について検討する。 固定パターンを用いた従来のチャネルホッピングアンチジャミングアプローチは、動的ジャミング攻撃に対して効果がない。 ジャマーよりも学習の直感に導かれる高速適応型アンチ・ジャミング・チャンネル・アクセス・アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.4498936010732
• License:
• Abstract: This paper investigates the anti-jamming channel access problem in complex and unknown jamming environments, where the jammer could dynamically adjust its strategies to target different channels. Traditional channel hopping anti-jamming approaches using fixed patterns are ineffective against such dynamic jamming attacks. Although the emerging deep reinforcement learning (DRL) based dynamic channel access approach could achieve the Nash equilibrium under fast-changing jamming attacks, it requires extensive training episodes. To address this issue, we propose a fast adaptive anti-jamming channel access approach guided by the intuition of ``learning faster than the jammer", where a synchronously updated coarse-grained spectrum prediction serves as an auxiliary task for the deep Q learning (DQN) based anti-jamming model. This helps the model identify a superior Q-function compared to standard DRL while significantly reducing the number of training episodes. Numerical results indicate that the proposed approach significantly accelerates the rate of convergence in model training, reducing the required training episodes by up to 70% compared to standard DRL. Additionally, it also achieves a 10% improvement in throughput over NE strategies, owing to the effective use of coarse-grained spectrum prediction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,混在する混在環境における通信路アクセス問題について検討し,異なる通信路を対象とする通信路を動的に調整する手法を提案する。 固定パターンを用いた従来のチャネルホッピングアンチジャミングアプローチは、このような動的ジャミング攻撃に対して効果がない。 新たな深層強化学習(DRL)ベースの動的チャネルアクセスアプローチは、高速なジャミング攻撃下でのナッシュ平衡を実現することができるが、広範囲なトレーニングエピソードが必要である。 この問題に対処するため、我々は、同期的に更新された粗粒度スペクトル予測が深層Q学習(DQN)に基づくアンチ・ジャミングモデルの補助的タスクとなる「ジャミングよりも速く学習する」という直感によって導かれる高速適応型アンチ・ジャミング・チャネル・アクセス・アプローチを提案する。 これにより、トレーニングエピソードの数を大幅に削減しつつ、標準DRLと比較して優れたQ-関数を特定することができる。 シミュレーションの結果,提案手法はモデルトレーニングにおける収束率を大幅に向上させ,必要なトレーニングエピソードを標準DRLと比較して最大70%削減することを示した。 さらに、粗いスペクトル予測の有効利用により、NE戦略よりもスループットが10%向上する。

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