Sistemas UAV cooperativos anti-interferencia: arquitecturas, algoritmos y métricas
Los sistemas UAV cooperativos anti-interferencia combinan percepción distribuida, teoría de juegos y…
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Aprendizaje POR Refuerzo
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Sobre este tema
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Aprendizaje por refuerzo profundo multiagente distribuido para anti-interferencia en constelaciones LEO
El anti-jamming con aprendizaje por refuerzo profundo multiagente distribuido (DMDRL) permite que sa…
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LLM anti-jamming en comunicaciones inalámbricas: RL, DRL y beamforming para enlaces resistentes
Los modelos de lenguaje grande (LLM) y el aprendizaje por refuerzo se combinan para mantener vivos l…
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Aprendizaje por refuerzo profundo contra el jamming satelital: métodos y resultados medidos
El aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) permite que las constelaciones LEO elijan espectro, poten…
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Aprendizaje por refuerzo multiagente contra el jamming en redes de satélites LEO
El aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL) permite que las constelaciones LEO eludan el jamming …
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Max-Min Resource Allocation para Anti-Jamming: equidad cuando hay interferencia
La asignación max-min reparte recursos limitados de comunicación maximizando al nodo más desfavoreci…
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Asignación de recursos anti-interferencia con teoría de juegos: modelos, métodos y casos de uso
La teoría de juegos y el aprendizaje por refuerzo permiten asignar espectro, potencia y canales para…
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Tecnología inteligente de comunicación antinterferencia: algoritmos, métricas y defensa GNSS
Cómo el aprendizaje por refuerzo profundo, el nulling y el beamforming protegen las comunicaciones y…
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