取得意識型パスプランニングによるアクティブジャマーの位置特定

本記事では、ベイジアン最適化と取得意識型パスプランニングを組み合わせたアクティブジャマー位置特定フレームワークを提案しています。従来の受動的なクラウドソースメソッドとは異なり、このアプローチは、都市の障害物や移動制約を考慮しながら、モバイルエージェントが高効用の受信信号強度の測定を収集するように適応的に導きます。このため、Aアルゴリズムを修正したA-UCBを用い、経路コストに取得値を組み込むことで、高取得計画経路を実現しています。現実的な都市シナリオでのシミュレーションでは、提案手法が情報のないベースラインと比較して、より少ない測定で正確な位置特定を達成することが示されています。また、異なる環境下でも一貫したパフォーマンスを発揮することが確認されました。