論文の概要: Secure Precoding in MIMO-NOMA: A Deep Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07121v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 02:15:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 15:28:24.924277
• Title: Secure Precoding in MIMO-NOMA: A Deep Learning Approach
• Title（参考訳）: MIMO-NOMAにおけるセキュアプリコーディング : 深層学習アプローチ
• Authors: Jordan Pauls and Mojtaba Vaezi
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた2ユーザマルチインプット多重出力非直交多重アクセスチャネル上でのセキュア伝送のための新しいシグナリング設計を提案する。 提案したDNNは,各ユーザの信号を重畳する前に線形にプリコードし,実行時間を大幅に短縮してほぼ最適性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.44224857047629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A novel signaling design for secure transmission over two-user multiple-input multiple-output non-orthogonal multiple access channel using deep neural networks (DNNs) is proposed. The goal of the DNN is to form the covariance matrix of users' signals such that the message of each user is transmitted reliably while being confidential from its counterpart. The proposed DNN linearly precodes each user's signal before superimposing them and achieves near-optimal performance with significantly lower run time. Simulation results show that the proposed models reach about 98% of the secrecy capacity rates. The spectral efficiency of the DNN precoder is much higher than that of existing analytical linear precoders--e.g., generalized singular value decomposition--and its on-the-fly complexity is several times less than the existing iterative methods.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた2ユーザマルチインプット多重出力非直交多重アクセスチャネル上でのセキュア伝送のための新しいシグナリング設計を提案する。 DNNの目標は、各ユーザのメッセージがメッセージから秘密にされながら確実に送信されるように、ユーザの信号の共分散行列を形成することである。 提案したDNNは,各ユーザの信号を重畳する前に線形にプリコードし,実行時間を大幅に短縮してほぼ最適性能を実現する。 シミュレーションの結果,提案モデルは秘密容量の約98%に達することがわかった。 dnnプリコーダのスペクトル効率は、既存の解析線形プリコーダよりもはるかに高く(例えば、一般化された特異値分解)、そのオン・ザ・フライの複雑さは、既存の反復法よりも数倍小さい。

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