Stratégies de défense et d’attaque pour les réseaux tactiques sans fil à l’aide de réseaux neuronaux récurrents

Stratégies de défense et d’attaque pour les réseaux tactiques sans fil à l’aide de réseaux neuronaux récurrents

A. Pourranjbar, I. Elleuch, S. Landry-pellerin et G. Kaddoum, “Defense and Offence Strategies for Tactical Wireless Networks Using Recurrent Neural Networks,” in IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 72, no. 6, pp. 8278-8283, juin 2023, doi : 10.1109/TVT.2023.3243127

Abstract or Summary

Les forces du réseau tentent de dominer le spectre dans les réseaux tactiques sans fil tout en empêchant leurs adversaires de communiquer. Dans ce contexte, les capacités tant défensives qu’offensives d’une force en réseau sont essentielles. Par conséquent, dans le présent document, nous étudions la concurrence en matière de communication entre deux forces de réseau, appelées force bleue (BF) et force rouge (RF), chaque force étant équipée d’un émetteur, d’un récepteur et d’un brouilleur amical. Nous proposons des stratégies de défense et d’attaque pour le BF en utilisant des réseaux neuronaux récurrents (RNN) où les canaux occupés par les nœuds RF dans les futurs créneaux horaires sont prédits. L’entité de chaque canal occupé en termes d’utilisateurs RF et de brouilleurs est ensuite identifiée. Par conséquent, l’émetteur BF trouve des canaux inoccupés et le brouilleur BF brouille les canaux de l’émetteur RF. La performance de la méthode proposée est évaluée en calculant à la fois le taux ergodique (ER) du récepteur BF et du récepteur RF ainsi que la précision de prédiction des futurs canaux RF. Les résultats de la simulation montrent que le récepteur BF atteint un RE d’au moins 90 % du RE maximal réalisable et une précision de détection supérieure à 85 % pour tous les scénarios considérés. En outre, le brouilleur BF peut cibler les canaux de fréquence de l’émetteur RF et réduire l’ER du récepteur RF à moins de 10 % de sa valeur maximale réalisable.

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