کاهش اثر مخرب کاربران بدرفتار در حسگری همکارانه طیف مبتنی بر یادگیری تقویتی - سیده زهره مجیدیان (پدافند الکترونیکی و سایبری, 2023)
وجود کاربران بدرفتار در شبکه‌های رادیوشناختی می‌تواند موجب اخلال در فرآیند حسگری طیف و تشخیص وضعیت کاربر اولیه گردد. به منظور کاهش اثر مخرب این دسته از کاربران در شبکه‌های رادیوشناختی، در این مقاله یک سازوکار نوین مبتنی بر راهبرد یادگیری تقویتی به منظور حسگری همکارانه طیف ارائه شده است. روش پیشنهادی، یک سازوکار حسگری همکارانه مبتنی بر وزن‌دهی کاربران بوده که براساس آن کاربران وزنی متناسب با نحوه رفتار خود در حسگری طیف را دریافت می‌کنند. مدل یادگیری تقویتی بکار رفته در روش پیشنهادی یک آتوماتای یادگیر بوده که با استفاده از فرآیندهای پاداش و جریمه، به کاربران دارای رفتار نرمال در حسگری طیف وزن بیشتر و به کاربران بدرفتار مقادیر وزن کمتری اختصاص می‌دهد. بدین صورت که آتاماتای یادگیر پس از انجام عمل حسگری در هر بار تکرار، بردار وزن کاربران را براساس پاسخ دریافتی از محیط بروزرسانی می‌کند. پس از چندبار تکرار حسگری، آتاماتای یادگیر قادر خواهد بود بردار وزن کاربران را بصورتی بهینه تنظیم کند. به منظور ارزیابی روش پیشنهادی، عملکرد آن در محیط شبیه سازی مورد آزمایش قرار گرفته و نتایج حاصل با روش‌ موجود برای حسگری همکارانه طیف مقایسه شده است. نتایج حاصل نشان می‌دهد که استفاده از روش پیشنهادی در شرایط حضور کاربران بدرفتار موجب بهبود چشمگیر عملکرد شبکه خواهد شد.