Deep Reinforcement Learning gegen Satelliten-Jamming: Methoden und Ergebnisse
Deep Reinforcement Learning (DRL) ermöglicht Satelliten, Störsender adaptiv zu umgehen, statt auf fe…
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17 Artikel zu „Anti Jamming“, Themen: Wissensdatenbank, GPS-Störsender. Neuestes: Deep Reinforcement Learning gegen Satelliten-Jamming: Methoden und Erg…
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Wie Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) Störangriffe in LEO-Megakonstellationen abwehrt: VDN, …
Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) formen Funkkanäle gezielt um und schützen legitime Nutzer …
Max-Min-Fairness verteilt begrenzte Kommunikationsressourcen so, dass der schwächste Knoten bestmögl…
Spieltheorie und Reinforcement Learning verteilen Spektrum, Leistung und Kanäle in drahtlosen Netzwe…
Ein netzwerkbasiertes endogenes Anti-Jamming-Framework (NEAJ) nutzt die eigene Konstruktion, Konfigu…
Intelligente Anti-Jamming-Kommunikation verbindet Deep Reinforcement Learning mit Spieltheorie, um S…
Single-Channel Mix Source Separation (SCMSS) trennt das gewünschte Signal aus einer einzigen, verrau…
Adaptive Anti-Jamming-Module kombinieren Kerbfilter, Antennenarrays und multipliziererfreie Filterar…
Spatial Anti-Jamming Beamforming nutzt Antennenarrays, um die Hauptkeule auf Nutzsignale zu richten …
Breitbandiges Frequenzsprungverfahren (WFH) verteilt ein Signal über viele Schmalbandkanäle und spri…
Nebenkeulenunterdrückung (Sidelobe Cancellation, SLC) nutzt kleine Hilfsantennen, um Störsignale aus…