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बिना मानव चालक वाले हवाई वाहन (UAV) स्वार्म नेटवर्क में होने वाले बड़े पैमाने पर विनाश से संचार नेटवर्क विभाजन (CNS) समस्या उत्पन्न हो सकती है। इस पत्र में, हमने विनाश एंबेडिंग और मल्टी-होप डिफ्यूज़िंग (DEMD) के साथ एक ग्राफ कॉन्वोल्यूशन-आधारित ढाँचा प्रस्तावित किया है, जो CNS का सामना करते हुए मौजूदा वसूली विधियों में अधिक-संकलन समस्या को कम करता है। पहले, एक विनाश एंबेडिंग मॉड्यूल प्रस्तुत किया गया है जो नष्ट हुए नोड्स की विशेषताओं को शेष नोड्स के ग्राफ में मैप करता है, जो विनाश द्वारा छोड़े गए ख़ाली स्थान की दिशा प्रदान करता है। दूसरे, DEMD एक मल्टी-होप डिफ्यूजिंग मॉड्यूल का उपयोग करता है जो ग्राफ़ किनारों को पुनर्निर्माण करता है, जिससे नोड्स को संचार सीमा से परे k-होप पड़ोसियों के साथ व्यापक संबंध बनाने की अनुमति मिलती है। तीसरे, एक ग्राफ कॉन्वोल्यूशन ऑपरेशन पर आधारित रचना विकसित की गई है जो विनाश की जानकारी और मल्टी-होप संबंधों को समाहित करने वाले ग्राफ का अनुमान लगाने के लिए है, जिसका उद्देश्य शेष UAVs के लिए वसूली की पथरेखाएँ उत्पन्न करना है। इसके अलावा, एक संयुक्त हानि फ़ंक्शन डिज़ाइन किया गया है जो वसूली के समय और दिशा की सीमाओं पर विचार करता है। प्रयोगात्मक परिणाम बताते हैं कि DEMD न केवल वसूली के समय को कम कर सकता है बल्कि स्थानिक कवरेज अनुपात और टोपोलॉजिकल डिग्री वितरण में महत्वपूर्ण सुधार भी दर्शाता है।
लिन एट अल. (बुध,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।