AI na Matatizo Magumu ya Ulimwengu · Sayansi ya kompyuta ya kinadharia · arXiv · 2026-10-26
Q-Learning Inayoongozwa na Imani Yenye Rejeleo la Pacha Dijitali kwa Utambuzi wa Kikwamishaji na Udhibiti wa Nguvu ya Boriti katika Modeli ya mmWave
Kichwa asilia: Digital-Twin-Referenced Belief-Guided Q-Learning for Jammer Identification and Beam-Power Control in a mmWave Model
Utambuzi wa pamoja wa kikwamishaji na udhibiti wa nguvu ya boriti katika mitandao ya 6G mmWave ndio tatizo linaloshughulikiwa hapa. Waandishi wanatumia rejeleo la pacha dijitali linalotegemea uigaji, ambalo hali halisi ya mtandao hupimwa dhidi yake, pamoja na mbinu ya Q-learning inayoongozwa na imani (BGQL) kwa modeli ya mtandao wa 28-GHz mahususi kwa eneo. Katika majaribio 30 ya Monte Carlo yaliyooanishwa, ikilinganishwa na SARSA, Greedy na Random, BGQL ilifikia alama za kasi ya kiungo za 437.4–564.2 Mbit/s na usahihi wa ugunduzi wa eneo (recall) wa 100% kwa kikwamishaji kimoja na 78–81% kwa vikwamishaji viwili, ingawa kila jaribio lilichukua 80–130 s dhidi ya 5–14 s kwa SARSA. Waandishi wanawasilisha hili kama uthibitisho wa dhana kwa njia ya uigaji.