进行中工作:基于蜂群的分布式多跳网络中用于路由的联邦学习
网络与互联网体系结构
2023-03-17 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
无人机(UAV)是一项快速兴起的技术,为公共安全、监视和无线网络等诸多领域提供快速且具成本效益的解决方案。然而,由于无人机网络拓扑高度动态,传统网状网络协议如Better Approach to Mobile Ad-hoc Networking (B.A.T.M.A.N.)并不适用。为此,我们研究用机器学习(ML)模型修改B.A.T.M.A.N.路由协议,并提议使用联邦学习(FL)实现该方案。本工作旨在辅助路由协议学习预测未来网络拓扑并预先做出路由决策以最小化网络拥塞。我们还提出一个构建于网络仿真器上的FL测试床,用于未来对所提ML辅助B.A.T.M.A.N.路由协议的测试。
引用
@article{arxiv.2303.08871,
title = {WIP: Federated Learning for Routing in Swarm Based Distributed Multi-Hop Networks},
author = {Martha Cash and Joseph Murphy and Alexander Wyglinski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.08871},
year = {2023}
}