論文の概要: STAR-RIS-Assisted-Full-Duplex Jamming Design for Secure Wireless Communications System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04566v1
• Date: Fri, 8 Sep 2023 19:36:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 16:20:50.041320
• Title: STAR-RIS-Assisted-Full-Duplex Jamming Design for Secure Wireless Communications System
• Title（参考訳）: セキュア無線通信システムのためのSTAR-RIS-Assisted-Full-Duplex Jamming設計
• Authors: Yun Wen, Gaojie Chen, Sisai Fang, Zheng Chu, Pei Xiao, Rahim Tafazolli,
• Abstract要約: 本稿では,重要で機密性の高いデバイスを盗聴者から保護するためのセキュアな通信方式を提案する。 ESRISのFDビームシフト係数をモード選択として最大化し,MSRISの共振器振幅と位相シフト係数を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.44290756174189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physical layer security (PLS) technologies are expected to play an important role in the next-generation wireless networks, by providing secure communication to protect critical and sensitive information from illegitimate devices. In this paper, we propose a novel secure communication scheme where the legitimate receiver use full-duplex (FD) technology to transmit jamming signals with the assistance of simultaneous transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface (STARRIS) which can operate under the energy splitting (ES) model and the mode switching (MS) model, to interfere with the undesired reception by the eavesdropper. We aim to maximize the secrecy capacity by jointly optimizing the FD beamforming vectors, amplitudes and phase shift coefficients for the ESRIS, and mode selection and phase shift coefficients for the MS-RIS. With above optimization, the proposed scheme can concentrate the jamming signals on the eavesdropper while simultaneously eliminating the self-interference (SI) in the desired receiver. To tackle the coupling effect of multiple variables, we propose an alternating optimization algorithm to solve the problem iteratively. Furthermore, we handle the non-convexity of the problem by the the successive convex approximation (SCA) scheme for the beamforming optimizations, amplitudes and phase shifts optimizations for the ES-RIS, as well as the phase shifts optimizations for the MS-RIS. In addition, we adopt a semi-definite relaxation (SDR) and Gaussian randomization process to overcome the difficulty introduced by the binary nature of mode optimization of the MS-RIS. Simulation results validate the performance of our proposed schemes as well as the efficacy of adapting both two types of STAR-RISs in enhancing secure communications when compared to the traditional selfinterference cancellation technology.
• Abstract（参考訳）: 物理層セキュリティ(PLS)技術は、非合法デバイスから重要で機密性の高い情報を保護するセキュアな通信を提供することによって、次世代無線ネットワークにおいて重要な役割を果たすことが期待されている。 本稿では,エネルギ分割 (ES) モデルとモード切替 (MS) モデルの下で動作可能な再構成可能な知的表面 (STARRIS) を同時送信・反射することでジャミング信号を送信し,盗聴者による望ましくない受信に干渉する通信方式を提案する。 我々は,FDビームフォーミングベクトル,ESRISの振幅と位相シフト係数,MS-RISのモード選択と位相シフト係数を共同最適化することにより,秘密容量の最大化を目指す。 上述の最適化により、提案手法は、望まれる受信機における自己干渉(SI)を同時に排除しつつ、盗聴器の妨害信号に集中させることができる。 複数変数のカップリング効果に対処するために,反復最適化アルゴリズムを提案する。 さらに、ES-RISのビームフォーミング最適化、振幅、位相シフト最適化、MS-RISの位相シフト最適化のための連続凸近似(SCA)方式により、問題の非凸性を扱う。 さらに,MS-RISのモード最適化の2次的性質によって生じる難しさを克服するために,半定緩和(SDR)とガウスランダム化(Gussian randomization)プロセスを採用する。 シミュレーションの結果,従来の自己干渉キャンセル技術と比較して,2種類のSTAR-RISをセキュアな通信に適応させることの有効性が検証された。

関連論文リスト

• Latency Optimization in LEO Satellite Communications with Hybrid Beam Pattern and Interference Control [20.19239663262141]
  低軌道(LEO)衛星通信システムは次世代用途に不可欠な高容量で低遅延のサービスを提供する。 LEO星座の密な構成は資源配分最適化と干渉管理の課題を提起する。 本稿では,マルチビームLEOシステムにおけるビームスケジューリングとリソース割り当てを最適化するための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T17:18:24Z)
• Fairness-Driven Optimization of RIS-Augmented 5G Networks for Seamless 3D UAV Connectivity Using DRL Algorithms [8.296140341710462]
  我々は、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)を用いた大規模マルチインプットマルチアウトプットシステムにおけるジョイントアクティブビームフォーミングとパッシブビームフォーミングの問題点について検討する。 この問題に対処する2つの新しいアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T06:43:36Z)
• Active RIS-aided EH-NOMA Networks: A Deep Reinforcement Learning Approach [66.53364438507208]
  アクティブな再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)支援マルチユーザダウンリンク通信システムについて検討した。 非直交多重アクセス(NOMA)はスペクトル効率を向上させるために使用され、活性RISはエネルギー回収(EH)によって駆動される。 ユーザの動的通信状態を予測するために,高度なLSTMベースのアルゴリズムを開発した。 増幅行列と位相シフト行列RISを結合制御するためにDDPGに基づくアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T13:16:28Z)
• Deep Reinforcement Learning Based Joint Downlink Beamforming and RIS Configuration in RIS-aided MU-MISO Systems Under Hardware Impairments and Imperfect CSI [0.0]
  我々は,光ビームフォーミングと再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)位相シフトを協調的に最適化する,新しい深部強化学習(DRL)手法を提案する。 提案手法は,現実的なRIS振幅モデルを考慮した不完全チャネル状態情報(CSI)とハードウェア障害の課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T09:37:53Z)
• Phase Shift Design in RIS Empowered Wireless Networks: From Optimization to AI-Based Methods [83.98961686408171]
  再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、無線ネットワークのための無線伝搬環境をカスタマイズする革命的な機能を持つ。 無線システムにおけるRISの利点を完全に活用するには、反射素子の位相を従来の通信資源と共同で設計する必要がある。 本稿では、RISが課す制約を扱うための現在の最適化手法と人工知能に基づく手法についてレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-28T09:26:14Z)
• Energy-Efficient Design for a NOMA assisted STAR-RIS Network with Deep Reinforcement Learning [78.50920340621677]
  同時送信・再構成可能なインテリジェントサーフェス(STAR-RIS)は、無線ネットワークの性能を高めるための有望な補助装置であると考えられている。 本稿では,非直交多重アクセス(NOMA)ネットワークにおけるエネルギー効率(EE)問題について検討する。 基地局の送信ビームフォーミングベクトルとSTAR-RISの勾配行列を協調的に最適化することにより,EEを最大化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T15:01:19Z)
• Optimization-driven Deep Reinforcement Learning for Robust Beamforming in IRS-assisted Wireless Communications [54.610318402371185]
  Intelligent Reflecting Surface (IRS)は、マルチアンテナアクセスポイント(AP)から受信機へのダウンリンク情報伝達を支援する有望な技術である。 我々は、APのアクティブビームフォーミングとIRSのパッシブビームフォーミングを共同最適化することで、APの送信電力を最小化する。 過去の経験からビームフォーミング戦略に適応できる深層強化学習(DRL)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T01:42:55Z)
• Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Multiuser MISO Systems Exploiting Deep Reinforcement Learning [21.770491711632832]
  再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、将来の6世代(6G)無線通信システムにおいて重要な技術の一つとして推測されている。 本稿では, 基地局におけるビームフォーミング行列とRISにおける位相シフト行列の接合設計について, 深部強化学習(DRL)の最近の進歩を活用して検討する。 提案アルゴリズムは環境から学習し、その振る舞いを徐々に改善するだけでなく、2つの最先端ベンチマークと比較して同等の性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T04:28:44Z)
• RIS Enhanced Massive Non-orthogonal Multiple Access Networks: Deployment and Passive Beamforming Design [116.88396201197533]
  再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の配置と受動ビームフォーミング設計のための新しいフレームワークを提案する。 エネルギー効率を最大化するために、共同配置、位相シフト設計、および電力配分の問題を定式化する。 リアルタイムデータセットを活用することで,ユーザの遠隔交通需要を予測するために,LSTM(Long Short-term memory)ベースのエコー状態ネットワーク(ESN)アルゴリズムを提案する。 RISの展開と設計の連立問題を解くために,D3QNに基づく位置取得と位相制御アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T14:37:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。