基于 DQN 的自适应方向性空中网络邻居发现
网络与互联网体系结构
2026-05-14 v1 信号处理
摘要
方向性天线系统因其更高的增益、延长的传输范围以及增强的安全性而在空中网络中获得广泛应用。然而，由于需要波束对准，寻找和到达邻居的任务在移动环境中尤为具有挑战性。对于无线网络，隐私考量同样至关重要。然而，在探针周围保持网络广播连通性的同时限制暴露范围的难题仍未得到探索。我们通过提出基于深度 Q 网络 (DQN) 框架的自适应收发器选择协议来解决这一权衡。每个节点作为独立的 DQN 代理，与环境交互以学习如何平衡权衡。由于方向性节点仅基于本地观察运行，我们采用加权机制引导其优先选择高可达性或隐私，通过自适应调节探针模式。结果表明，DQN 框架优于随机和 Q-Learning 基线。偏好 discovery 的权重提供更高的探针效率与可达性，而偏好隐私的权重确保受限的暴露范围，尽管可达性较低，最终实现更高的目标值。
引用
@article{arxiv.2605.12552,
title = {DQN-Driven Adaptive Neighbor Discovery for Directional Aerial Networks},
author = {Md Asif Ishrak Sarder and Murat Yuksel and Elizabeth Bentley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.12552},
year = {2026}
}
备注
Accepted at IEEE ICC 2025. This is the author-accepted manuscript