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在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以适应非平稳的认知无线网络。 相似文献
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针对陆军装甲分队博弈对抗决策问题,在分析深度强化学习方法在构建智能博弈对抗决策模型适用性基础上,对基于马尔科夫决策过程的陆军装甲分队博弈对抗过程模型进行了形式化描述,提出了基于元深度强化学习的博弈对抗决策模型,给出了分队战术平台下基于元深度强化学习的智能博弈对抗策略生成与优化框架.研究成果可为智能博弈对抗问题的解决提供一种思路. 相似文献
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军事对抗决策中面临的一个主要问题是难以确定敌方的策略集。基于超博弈分析策略不确定条件下的军事对抗决策问题。在分析超博弈中信念迭代原理的基础上,提出了基于高阶超博弈的对抗决策方法。将高阶信念中的结果反思到低阶信念,并最终反思到一阶信念中,将己方的决策建立在对敌方可能决策的分析的基础上。使得己方的决策具有针对性且更加合理。以二战中西线战役为例验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对认知星地网络频谱稀缺、易受干扰的特点,研究了认知星地网络中的抗干扰信道选择问题。首先考虑到地面认知用户受到多方面干扰,根据用户和干扰之间的主从关系将其构造为Stackelberg博弈。同时针对用户间互扰呈现局部影响的特性,又将用户间关系构造为图博弈,并从理论上证明上述博弈均衡的存在性。然后为了获得抗干扰信道选择问题的均衡解,提出一种基于局部信息交互的分层学习算法,在该算法中,认知用户不仅考虑自身吞吐量,还考虑邻居用户的吞吐量,通过局部最优实现全局最优。经过仿真分析,从实验层面验证了所提算法的收敛性和有效性。 相似文献
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针对体系攻防对抗条件下的目标选择问题,提出了一个基于完全信息序贯博弈的多阶段目标选择模型。该模型分析了目标体系攻防的博弈过程,使用动态贝叶斯网络描述了对抗双方策略对博弈状态的影响,将目标选择问题转化为标准的博弈树对策问题求解。然后设计了一种消除目标体系结构中与或子树的方法,以简化目标选择策略空间。最后通过案例说明了使用逆向归纳法求解目标选择策略的过程。结果表明,该模型和方法能够在体系攻防、目标间具有复杂层次关联的条件下为目标选择决策提供辅助。 相似文献
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端到端(D2D)通信技术近年来受到通信学术界的普遍关注,它绕过基站直接进行数据通信,可以减轻基站的负载,节省系统通信资源,提高系统性能和用户体验。然而,D2D通信技术也带来了一些棘手的资源管理问题,例如,如何进行模式选择以调度使用系统链路资源、抑制蜂窝用户和D2D用户之间的相互干扰,如何进行功率控制以满足用户需求等等。文章分析了多用户D2D通信系统的链路共享机制和用户功率分配策略,为提升系统中各用户的能效性能,基于联盟形成博弈和非合作博弈提出了对应的分布式资源管理方案和算法。最后,通过数值仿真,验证了所提方案和算法的有效性,相比最初的资源使用策略,所提分布式方案和算法能够给用户带来明显的性能增益。 相似文献
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大国博弈日趋激烈,战略博弈推演逐渐成为各国面对战略博弈问题进行评估决策的重要方法。立足战略博弈特征,提出基于对抗分析的战略博弈推演方法,从战略博弈中各推演方针对策略选项的立场、意图和质疑等认知信息描述推演场景,识别当前场景各推演方存在的冲突矛盾点,评估战略态势,并构建多阶段战略博弈推演模型。通过示例表明该方法分析战略博弈问题的可行性与适用性,可为指挥决策提供支撑。 相似文献
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近年来,基于深度强化学习的机器学习技术突破性进展为智能博弈对抗提供了新的技术发展方向。针对智能对抗中异构多智能体强化学习算法训练收敛速度慢,训练效果差异大等问题,提出了一种先验知识驱动的多智能体强化学习博弈对抗算法PK-MADDPG,构建了双重Critic框架下的MADDPG模型。该模型使用了经验优先回放技术来优化先验知识提取,在博弈对抗训练中取得显著的效果。论文成果应用于MaCA异构多智能体博弈对抗全国竞赛,将PK-MADDPG算法与经典规则算法的博弈对抗结果进行比较,验证了所提算法的有效性。 相似文献
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针对网络攻防环境中防御方以提高系统生存能力为目的所进行的最优生存防御策略的选取问题,提出了一种基于完全信息动态博弈理论的生存防御策略优化配置算法。将恶意攻击方、故障意外事件及防御方作为博弈的参与人,提出了一种混合战略模式下的三方动态博弈模型,对博弈的主要信息要素进行了说明,以混合战略纳什均衡理论为基础,将原纳什均衡条件式的表达式转化为可计算数值结果的表达式,并据此增加了近似的概念,最后,将提出的模型和近似纳什均衡求解算法应用到一个网络实例中,结果证明了模型和算法的可行性和有效性。 相似文献
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制定武器装备体系的发展策略和方案时需要对装备体系结构的动态对抗变化过程进行建模和仿真分析。该过程时间跨度大、涉及因素多,目前缺少定量描述方法。将演化仿真与博弈论结合,提出了武器装备体系结构演化博弈方法及其分析框架。详细分析了武器装备体系结构发展过程的博弈要素映射和演化方式,给出了演化博弈方法和同步、异步博弈的定义,着重研究了演化博弈框架的组成、形式化描述方法、分析问题的阶段与步骤。以“星球大战”计划期间美苏导弹防御系统演化博弈为例,验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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随着人工智能技术的兴起,基于深度学习的网络入侵检测系统已广泛应用,但神经网络模型很容易受到对抗扰动的影响。攻击者通过在网络流量中添加微小的扰动来构建对抗样本,使得入侵检测系统对其错误分类。论文基于GAN进行设计与改进,提出了一种对抗样本生成模型AdvWGAN,该模型针对恶意流量生成满足网络流量特性的对抗性恶意流量,并对黑盒入侵检测系统进行对抗攻击。实验表明:AdvWGAN能够在保证网络流量真实有效的前提下实现对深度学习入侵检测模型的有效黑盒攻击。 相似文献
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