Resource Allocation for Positive-Rate Covert Communications Using Optimization and Deep Reinforcement Learning
Este artículo propone métodos de asignación de potencia y tasa para lograr comunicaciones encubiertas de tasa positiva en canales de desvanecimiento de Rayleigh, utilizando un método de tres pasos para el conocimiento no causal del estado del canal y un enfoque de aprendizaje profundo por refuerzo (DDQN) para el conocimiento causal, demostrando su eficacia mediante simulaciones.