• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Learning-Based UAV–RIS Secure Communication Under Eavesdropper Location Uncertainty
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
28 мая 2026 г.
«Мне нравятся самосбывающиеся пророчества»
Андрей Ворчик изучает счастье, читает научпоп-лекции и хочет, чтобы наука занималась в том числе общественными проблемами. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о том, как эмоции влияют на принятие решений, Бермудском треугольнике из ванной, холодильника и кровати и идеальной формуле образования.
28 мая 2026 г.
Карманные деньги, интерес и семья: что влияет на экономическую грамотность студентов
Экономическая грамотность студентов зависит не только от профильного образования, но и от интереса к экономике, учебной среды и финансовых практик в семье. Так, студенты, получавшие карманные деньги нерегулярно, в среднем лучше справляются с тестами по экономической грамотности, чем их сверстники с постоянной финансовой поддержкой. Это показало исследование НИУ ВШЭ на выборке более 1100 студентов из пяти российских университетов. Результаты работы опубликованы в журнале Cakrawala Pendidikan.
27 мая 2026 г.
Нейросетевое отображение как метод создания математических моделей
Ученые НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде и Белградского института физики (Сербия) совместно изучают возможности применения методов машинного обучения и использования нейросетей в исследованиях нелинейной динамики. О международном проекте «Вышке.Главное» рассказала его руководитель от ВШЭ, ведущий научный сотрудник Лаборатории топологических методов в динамике факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Наталия Станкевич.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Learning-Based UAV–RIS Secure Communication Under Eavesdropper Location Uncertainty

Ch. 165. P. 1–6.
Ehab S. Suleiman, Ali J. Dayoub
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: wireless communicationsdeep reinforcement learningunmanned aerial vehicles (UAV)

В книге

Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE)
Даюб А., Сулейман Э. IEEE, 2026.
Похожие публикации
Multiple adaptive recursive array for multipath environment
S. Tiraspolsky, Sellone F., Serebryakov G., Proceedings of the International Conference on Electromagnetics in Advanced Applications (ICEAA 01) 2001 P. 691–696
Добавлено: 10 февраля 2026 г.
Optical stabilization for laser communication satellite systems through proportional–integral–derivative (PID) control and reinforcement learning approach
Бахшалиев Р. М., Reutov A., Vorobey S. и др., Review of Scientific Instruments 2025 Vol. 96 No. 3
Добавлено: 13 мая 2025 г.
Optimization of the Accelerator Control by Reinforcement Learning: A Simulation-Based Approach
Ибрахим А., Деркач Д. А., Petrenko A. и др., Physics of Particles and Nuclei 2025 Vol. 56 No. 6 P. 1476–1481
Добавлено: 16 марта 2025 г.
Adaptive Algorithm for Selecting the Optimal Trading Strategy Based on Reinforcement Learning for Managing a Hedge Fund
Belyakov B., Сизых Д. С., IEEE Access 2024 Vol. 12 P. 189047–189063
В управлении хедж-фондами способность динамически выбирать оптимальные торговые стратегии имеет первостепенное значение для максимизации доходности и снижения риска. В этой статье представлен новаторский подход, который интегрирует обучение с подкреплением (RL), в частности алгоритм оптимизации проксимальной политики (PPO), в процесс выбора стратегии для управления хедж-фондами. Наша модель рассматривает разнообразный спектр стратегий, включая возврат к среднему и ...
Добавлено: 15 января 2025 г.
Improving GFlowNets with Monte Carlo Tree Search
Морозов Н. В., Тяпкин Д. Н., Самсонов С. В. и др., , in: ICML 2024 Workshop on Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling.: OpenReview, 2024.
Добавлено: 24 октября 2024 г.
Unsourced Random Access With the MIMO Receiver: Projection Decoding Analysis
Kirill Andreev, Ustinova D., Alexey Frolov, IEEE Wireless Communications Letters 2024 Vol. 13 No. 1 P. 69–73
Добавлено: 22 января 2024 г.
When to Switch: Planning and Learning for Partially Observable Multi-Agent Pathfinding
Skrynnik A., Andreychuk A., Яковлев К. С. и др., IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2024 Vol. 35 No. 12 P. 17411–17424
Добавлено: 4 декабря 2023 г.
Energy Efficiency of Unsourced Random Access over the Binary-Input Gaussian Channel
Glebov A., Rybin P., Kirill Andreev и др., IEEE Communications Letters 2023 Vol. 27 No. 9 P. 2313–2317
Добавлено: 9 сентября 2023 г.
Dealing With Sparse Rewards Using Graph Neural Networks
Gerasyov Matvey, Макаров И. А., IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 89180–89187
Добавлено: 28 августа 2023 г.
Artificial Intelligence and Mathematical Models of Power Grids Driven by Renewable Energy Sources: A Survey
Сринивасан С., Kumarasamy S., Andreadakis Z. и др., Energies 2023 Vol. 16 No. 14 Article 5383
Добавлено: 17 июля 2023 г.
2022 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)
Austin: IEEE, 2022.
Добавлено: 28 октября 2022 г.
Massive MIMO Adaptive Modulation and Coding Using Online Deep Learning Algorithm
Bobrov E., Kropotov Dmitry, Lu H. и др., IEEE Communications Letters 2022 Vol. 26 No. 4 P. 818–822
Добавлено: 26 октября 2022 г.
Performance Characterization and Traffic Protection in Street Multi-Band Millimeter-Wave and Microwave Deployments
Молчанов Д. А., Samuylov A., Lisovskaya E. и др., IEEE Transactions on Wireless Communications 2022 Vol. 21 No. 1 P. 163–178
Добавлено: 15 сентября 2022 г.
Метод оценки перспективных технологий спутниковой и наземной сетей связи для железных дорог
Тихонов Е. О., Шнепс-Шнеппе Д. М., Намиот Д. Е. и др., International Journal of Open Information Technologies 2020 Т. 8 № 12 С. 59–70
В статье анализируются возможные характеристики потенциальных преемников железнодорожной сети связи GSM-R на этапе роста покрытия. Связь в таких сетях может обеспечиваться установкой наземных базовых станций и/или мобильных терминалов спутниковой связи на поездах. Также анализируется эффект повышения производительности таких сетей использованием межпоездной связи и, тем самым, создания mesh-сети и DTN. Предлагаемый метод оценки и сравнения эффективности ...
Добавлено: 9 апреля 2022 г.
Maximum Entropy Model-based Reinforcement Learning
Свидченко О. А., Шпильман А. А., , in: NeurIPS'2021 Deep Reinforcement Learning Workshop.: [б.и.], 2021.
Добавлено: 24 марта 2022 г.
Self-Imitation Learning from Demonstrations
Иванов Д. И., Пшихачев Г. А., Егоров В. С. и др., , in: NeurIPS'2021 Deep Reinforcement Learning Workshop.: [б.и.], 2021.
Добавлено: 24 марта 2022 г.
NeurIPS'2021 Deep Reinforcement Learning Workshop
[б.и.], 2021.
Добавлено: 24 марта 2022 г.
21st IEEE International Conference on Data Mining Workshops, ICDMW 2021
IEEE Computer Society, 2021.
Добавлено: 4 февраля 2022 г.
Перспективы использования технологии D2D в сотовых сетях
Омётов А. Я., Жиданов К. А., Беззатеев С. В. и др., Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление 2019 Т. 12 № 3 С. 58–66
Повсеместные исследования в области беспроводной связи предлагают огромный спектр технологических инструментов для потенциального натурного моделирования и интеграции. Одно из перспективных направлений в данной области – применение прямых соединений между мобильными узлами в географической близости (D2D). В статье проанализированы коммуникационные сценарии, возникающие в сетях связи пятого поколения с использованием прямых D2D соединений между пользовательскими мобильными узлами. Предложен ...
Добавлено: 31 октября 2019 г.
Packet Level Performance Assessment of mmWave Backhauling Technology for 3GPP NR Systems
Омётов А. Я., Молчанов Д. А., Комаров М. М. и др., IEEE Access 2019 No. 7 P. 9860–9871
Добавлено: 27 февраля 2019 г.
A unifying perspective on proximity-based cellular-assisted mobile social networking
Андреев С. Д., Hosek J., Olsson T. и др., IEEE Communications Magazine 2016 Vol. 54 No. 4 P. 108–116
Добавлено: 13 марта 2018 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору