Joint Energy and Correlation Based Anti-Intercepts for Ground Combat Vehicles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Today, ground combat vehicles (GCVs) in Warfighter Information Network-Tactical (WIN-T) systems are highly interconnected and autonomous. However, protecting a large number of wireless communication links against the interception of enemy in a dynamic environment is challenging. Because of GCV mobility, the Low Probability of Intercept (LPI) capacity is easily violated, in particular when multiple interception techniques are used simultaneously. In this paper, we investigate the problem of preserving LPI capability under traditional optimization and Deep Reinforcement Learning (DRL) approaches. Unlike prior work, we propose an anti-interception strategy against both energy-based and correlation-based interceptors techniques. Our strategy jointly optimizes power allocation (PA) and spreading factor assignment (SA) of the WIN-T to avoid these interceptors. The problem is mathematically formulated as a non-convex optimization model, and therefore we solve it by advanced techniques such as decomposition and difference of convex functions (DC). To obtain the optimized solution in near real-time, we design a Multi-Agent Deep Reinforcement Learning (MADRL) strategy. Our numerical results show the performance of the proposed MADRL strategy is close to the optimal solution, making it applicable for the practical systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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