コグニティブ無線ネットワークにおける敵対的ロバスト性【JST・京大機械翻訳】

Zamanipour Makan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216037115425 整理番号：22P0024079

コグニティブ無線ネットワークにおける敵対的ロバスト性【JST・京大機械翻訳】

Adversarial Robustness in Cognitive Radio Networks

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (1件)：
資料名：
発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

敵対的ロバスト性モデルにおいてデータサンプルに敵対するとき,データ依存変化を作ることができるとき,統計的推論を作るために,意思決定者は,結果として,敵対的に修正したデータに深く依存した。ネットワークのレジリエンスと弾性が,前述の弾性を,どのようなタイプの均一または不均一ネットワークに拡張できるか,また,前述のレジリエンスを測定する適切なツールとしてのα-漏洩の時間速度に関係する,任意の型の均一または不均一ネットワークに拡張できるような,認知無線ネットワーク(CRNs)-無損失性のために,本論文では,このネットワークの弾力性と弾性を,どのように,また,非損失性,または不均質ネットワークのいずれかに拡張できるか,本論文で考察された。”その方法”が,この報告書において,どのように考慮されているかを,この報告において,この報告書において,このレジリエンス(BRDHT)は,この報告書において,このレジリエンス(CRNs)の1つのタイプに拡張できる,と,この報告において,このレジリエンス(P_R)は,このレジリエンス(R_s_0)/dl(θ)の任意のタイプに拡張できる。OBRDHT-および解と命名された著者らの新しいオンラインアルゴリズムは,評価が最終的にシミュレーション,すなわち,検出時間に対する誤検出確率に加えて誤り警報確率としての全体の誤差の評価によって実行される,ユニークで一般的である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網

, ,

前のページに戻る