- Многоагентное обучение с подкреплением для динамического управления ресурсами в подсетях 6G in-X (arXiv)
Автор:Сяо Ду, Тин Ван, Цян Фэн, Чэньхуэй Е, Тао Тао, Юаньмин Ши, Мингсон Чен
Вывод:сеть 6G обеспечивает эволюцию всей подсети, в результате чего получается «сеть подсетей». Однако из-за динамической мобильности беспроводных подсетей передача данных внутри подсети и между подсетями неизбежно будет мешать друг другу, что создает большую проблему для управления радиоресурсами. Более того, большинство существующих подходов требуют мгновенного усиления канала между подсетями, которые обычно сложно собрать. Чтобы решить эти проблемы, в этой статье мы предлагаем новый эффективный метод интеллектуального управления радиоресурсами с использованием многоагентного глубокого обучения с подкреплением (MARL), которому требуется только сумма принятой мощности, называемая индикатором мощности принятого сигнала (RSSI), на каждом канале. вместо увеличения канала. Однако напрямую отделить отдельные помехи от RSSI практически невозможно. С этой целью мы также предлагаем новую архитектуру MARL, названную GA-Net, которая интегрирует уровень жесткого внимания для моделирования распределения важности отношений между подсетями на основе RSSI и исключает влияние несвязанных подсетей, а также использует сеть графа внимания. со слоем внимания с несколькими головками, чтобы точно определить функции и рассчитать их вес, который повлияет на индивидуальную пропускную способность. Экспериментальные результаты доказывают, что предлагаемая нами структура значительно превосходит как традиционные методы, так и методы на основе MARL в различных аспектах.
2.Формулировка поиска MIMO с максимальным правдоподобием для когерентных машин Изинга (arXiv)
Автор: Абхишек Кумар Сингх, Дэвид Вентурелли, Кайл Джеймисон.
Аннотация. В последние пару лет появились основанные на физике вычисления для обнаружения MIMO с максимальной вероятностью. Эти методы включают преобразование задачи обнаружения MIMO в задачу минимизации Изинга, которую затем можно решить на машине Изинга. Недавние работы показали многообещающие прогнозы для беспроводного обнаружения MIMO с использованием оптимизаторов квантового отжига и когерентных машин Изинга. Хотя эти методы очень хорошо работают для BPSK и 4-QAM, они плохо обеспечивают хороший BER для модуляций 16-QAM и выше. В этой статье мы исследуем усовершенствованную модель CIM и предлагаем новую формулировку Изинга, которые вместе представляют собой первый решатель Изинга, который обеспечивает значительный прирост производительности BER больших и массивных систем MIMO, таких как 16 × 16 и 16 × 32, и поддерживать прирост производительности даже при модуляции 256-QAM. Далее мы проводим спектральный анализ эффективности и показываем, что для MIMO 16 × 16 с адаптивной модуляцией и кодированием наш метод может обеспечить значительный прирост пропускной способности по сравнению с MMSE, достигая 2-кратной пропускной способности для SNR≤ 25 дБ и до 1,5-кратной пропускной способности для ОСШ ≥ 30 дБ.
3.Упреждающая разгрузка трафика в динамически интегрированных многоспутниковых наземных сетях (arXiv)
Автор:Вим Абдеррахим, Усама Амин, Мохамед-Слим Алуини, Басем Шихада
Аннотация. Интеграция спутниковой сети и наземной сети будет играть ключевую роль в будущих мобильных сотовых сетях шестого поколения (6G) благодаря широкому покрытию и пропускной способности, предлагаемой спутниковыми сетями. Чтобы использовать эту интеграцию, мы предлагаем упреждающую схему разгрузки трафика в интегрированной многоспутниковой наземной сети (IMSTN), которая учитывает неоднородность будущих сетей и прогнозирует их изменчивость. Предлагаемая нами схема разгрузки зависит от прогнозирования трафика, чтобы соответствовать строгим требованиям к скорости передачи данных, задержке и надежности, предъявляемым разнородными и сосуществующими услугами и трафиком, а именно расширенной мобильной широкополосной связью (eMBB), массовыми машинными коммуникациями (mMTC) и ультра- надежная связь с малой задержкой (URLLC). Однако выполнение этих требований во время разгрузки в динамической IMSTN происходит за счет значительного энергопотребления и неизбежно приводит к дополнительной задержке. Таким образом, наша схема разгрузки направлена на то, чтобы сбалансировать фундаментальные компромиссы, во-первых, между потреблением энергии и достижимой скоростью передачи данных, а во-вторых, между потреблением энергии и задержкой, при этом удовлетворяя соответствующие потребности текущего трафика. Наши результаты доказывают важность сотрудничества между многоспутниковой сетью и наземной сетью, обусловленного прогнозированием трафика, для повышения производительности IMTSN с точки зрения задержки и энергопотребления.
4.Об универсальности систем обнаружения сетевых вторжений на основе машинного обучения (arXiv)
Автор:Сиамак Лайеги, Мариус Портманн
Вывод:многие из предлагаемых систем обнаружения сетевых вторжений (NIDS) на основе машинного обучения (ML) достигают почти идеальной эффективности обнаружения при оценке на наборах данных синтетических тестов. Тем не менее, нет сведений о том, распространяются ли эти результаты на другие сетевые сценарии, в частности на реальные сети, и если да, то каким образом. В этой статье мы исследуем свойство обобщаемости NIDS на основе ML путем всесторонней оценки семи моделей обучения с учителем и без учителя на четырех недавно опубликованных эталонных наборах данных NIDS. Наше исследование показывает, что ни одна из рассмотренных моделей не способна обобщать все изученные наборы данных. Интересно, что наши результаты также показывают, что обобщаемость имеет высокую степень асимметрии, то есть замена исходного и целевого доменов может значительно изменить эффективность классификации. Наше исследование также показывает, что в целом методы обучения без учителя обобщают лучше, чем модели обучения с учителем в рассмотренных нами сценариях. Использование значений SHAP для объяснения этих результатов указывает на то, что отсутствие обобщаемости в основном связано с наличием сильного соответствия между значениями одного или нескольких признаков и классов атаки/безопасности в одной комбинации набор данных-модель и его отсутствием в других наборах данных, которые имеют разные значения. распределения функций.
5.Предварительное распространение запутанностей в квантовых сетях (arXiv)
Автор:Мохаммад Гадерибане, Химаншу Гупта, К.Р. Рамакришнан, Эртай Луо.
Аннотация:Квантовая сетевая связь является сложной задачей, поскольку теорема о запрете клонирования в квантовом режиме делает неприменимыми многие классические методы. Для дальней связи единственным жизнеспособным подходом является телепортация квантовых состояний, которая требует предварительного распределения запутанных пар (ВП) кубитов. Установление EP на удаленных узлах может привести к значительной задержке из-за низкой вероятности успеха лежащих в основе физических процессов. Чтобы уменьшить задержку генерации EP, в предыдущих работах рассматривался выбор эффективных путей запутывания-маршрутизации и одновременное использование нескольких таких путей для генерации EP. ВП по определенным (заранее определенным) парам узлов сети; эти предварительно распределенные EP могут затем использоваться для генерации EP для запрошенных пар, когда это необходимо, с меньшей задержкой генерации. Чтобы такой подход к предварительному распределению был наиболее эффективным, нам необходимо решить проблему оптимизации выбора пар узлов, где EP должны быть предварительно распределены, чтобы свести к минимуму задержку генерации ожидаемых запросов EP при заданном ограничении стоимости. В этой статье мы соответствующим образом формулируем вышеуказанную задачу оптимизации и разрабатываем два эффективных алгоритма, один из которых представляет собой жадный подход, основанный на алгоритме аппроксимации для частного случая. С помощью обширных оценок симулятора NetSquid [1] мы демонстрируем эффективность нашего подхода и разработанных методов; мы показываем, что разработанные нами алгоритмы на порядок превосходят наивный подход.
