
Effiziente Vorhersage des zukünftigen Verbindungszustands in taktischen Kommunikationsnetzwerken durch Lernen räumlich-zeitlicher Grafikrepräsentationen.


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Vorhersage des zukünftigen Verbindungszustands in taktischen Kommunikationsnetzwerken durch räumlich-zeitliche Grafikrepräsentationslernung


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Ein Spatial-Temporal Graph Encoder-Decoder (STGED) Rahmenwerk, das sowohl räumliche als auch zeitliche Merkmale von Netzwerkzuständen nutzt, um das taktische Verhalten effektiv zu lernen und den zukünftigen Verbindungszustand in taktischen Kommunikationsnetzwerken vorherzusagen.
