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Enregistrement W2751369415 · doi:10.1109/lwc.2017.2747543

A Hierarchical Learning Solution for Anti-Jamming Stackelberg Game With Discrete Power Strategies

2017· article· en· W2751369415 sur OpenAlexaff
Luliang Jia, Fuqiang Yao, Youming Sun, Yuhua Xu, Shuo Feng, Alagan Anpalagan

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésStackelberg competitionComputer scienceJammingMathematical optimizationConvergence (economics)Game theoryBounded rationalityNash equilibriumPower (physics)Bounded functionMathematicsArtificial intelligenceMathematical economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter investigates the anti-jamming problem with discrete power strategies, and then a Stackelberg game is formulated to model the competitive interactions between the user and jammer. Specifically, the user acts as the leader, whereas the jammer is the follower. Based on their own utilities, the user and jammer select their power strategies and determine their respective optimal strategies. Also, a hierarchical power control algorithm (HPCA) is proposed to obtain the Stackelberg equilibrium, and the asymptotic convergence is analyzed. In addition, we consider the impact of the imperfect information due to the jammer's bounded rationality and inaccurate observation of the user's action. Finally, simulations are conducted to show the effectiveness of the proposed HPCA algorithm, and simulation results demonstrate that the jammer's bounded rationality and limited observation lead to the increase of the user's utility.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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