الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علوم الحاسوب النظرية · arXiv · 2026-10-26

التعلم Q الموجَّه بالاعتقاد والمرتكز على توأم رقمي لتحديد المُشوِّش والتحكم في قدرة الحزمة في نموذج موجات مليمترية

العنوان الأصلي: Digital-Twin-Referenced Belief-Guided Q-Learning for Jammer Identification and Beam-Power Control in a mmWave Model

المشكلة التي تعالجها هذه الدراسة هي التحديد المشترك للمُشوِّش والتحكم في قدرة الحزمة في شبكات الموجات المليمترية من الجيل السادس. يستخدم المؤلفون مرجعًا قائمًا على توأم رقمي بالمحاكاة تُقيَّم مقابله حالة الشبكة الفعلية، وطريقة التعلم Q الموجَّه بالاعتقاد (BGQL) لنموذج شبكة بتردد 28 غيغاهرتز خاص بموقع محدد. وعبر 30 تشغيلًا مزدوجًا بطريقة مونتي كارلو، وبالمقارنة مع SARSA وGreedy وRandom، حققت BGQL درجات معدل وصلة بين 437.4 و564.2 ميغابت/ث، واسترجاعًا للتحديد المكاني بنسبة 100% لمُشوِّش واحد و78–81% لمُشوِّشين، رغم أن كل تشغيل استغرق 80–130 ثانية مقابل 5–14 ثانية لـ SARSA. ويقدّم المؤلفون ذلك كإثبات مفهوم بالمحاكاة.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →