基于深度强化学习的无人机辅助蜂窝通信抗干扰
信号处理
2019-04-24 v2
摘要
蜂窝系统易受干扰攻击，尤其是智能干扰机根据正在进行中的通信策略和网络状态来选择其干扰策略（如干扰信道频率和功率）的攻击。在本文中，我们提出了一种无人机（UAV）辅助的蜂窝通信抗干扰框架。在该方案中，若服务基站受到严重干扰，无人机使用强化学习方法来为蜂窝系统中的移动用户选择中继策略。更具体地，我们提出了一种基于深度强化学习的无人机中继方案，以基于先前的抗干扰中继经验和观测到的当前网络状态，在动态博弈中帮助蜂窝系统抵抗智能干扰，而无需知晓干扰模型和网络模型。该方案在与干扰机进行足够多的交互后可以达到最优性能。仿真结果表明，与现有方案相比，该方案能够降低消息的误码率并为蜂窝系统节省能量。
引用
@article{arxiv.1805.06628,
title = {UAV-Aided Cellular Communications with Deep Reinforcement Learning Against Jamming},
author = {Xiaozhen Lu and Liang Xiao and Canhuang Dai and Huaiyu Dai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.06628},
year = {2019}
}