論文の概要: Integrated Communications and Security: RIS-Assisted Simultaneous Transmission and Generation of Secret Keys
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19960v1
- Date: Mon, 29 Jul 2024 12:51:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 13:46:37.900496
- Title: Integrated Communications and Security: RIS-Assisted Simultaneous Transmission and Generation of Secret Keys
- Title（参考訳）: 統合通信とセキュリティ:RIS支援同時送信と秘密鍵の生成
- Authors: Ning Gao, Yuze Yao, Shi Jin, Cen Li, Michail Matthaiou,
- Abstract要約: 我々は、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の概念を活用することにより、ICAS(Integrated Communication and Security)設計パラダイムを新たに開発する。
これら2つのタスクに対してRISを共有することで、RIS支援同時送信と秘密鍵生成を提案する。
具体的には、正統なトランシーバは、スマートアタッカーの存在下でRISの位相シフトを設定することにより、データ送信率とキー生成率を共同で最適化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.843877215509316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We develop a new integrated communications and security (ICAS) design paradigm by leveraging the concept of reconfigurable intelligent surfaces (RISs). In particular, we propose RIS-assisted simultaneous transmission and secret key generation by sharing the RIS for these two tasks. Specifically, the legitimate transceivers intend to jointly optimize the data transmission rate and the key generation rate by configuring the phase-shift of the RIS in the presence of a smart attacker. We first derive the key generation rate of the RIS-assisted physical layer key generation (PLKG). Then, to obtain the optimal RIS configuration, we formulate the problem as a secure transmission (ST) game and prove the existence of the Nash equilibrium (NE), and then derive the NE point of the static game. For the dynamic ST game, we model the problem as a finite Markov decision process and propose a model-free reinforcement learning approach to obtain the NE point. Particularly, considering that the legitimate transceivers cannot obtain the channel state information (CSI) of the attacker in real-world conditions, we develop a deep recurrent Q-network (DRQN) based dynamic ST strategy to learn the optimal RIS configuration. The details of the algorithm are provided, and then, the system complexity is analyzed. Our simulation results show that the proposed DRQN based dynamic ST strategy has a better performance than the benchmarks even with a partial observation information, and achieves "one time pad" communication by allocating a suitable weight factor for data transmission and PLKG.
- Abstract（参考訳）: 我々は、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の概念を活用することにより、ICAS(Integrated Communication and Security)設計パラダイムを新たに開発する。
特に、これらの2つのタスクに対してRISを共有することで、RIS支援同時送信と秘密鍵生成を提案する。
具体的には、正統なトランシーバは、スマートアタッカーの存在下でRISの位相シフトを設定することにより、データ送信率とキー生成率を共同で最適化する。
まず、RIS支援物理層鍵生成(PLKG)の鍵生成率を導出する。
そして、最適なRIS構成を得るために、安全な送信(ST)ゲームとして問題を定式化し、ナッシュ平衡(NE)の存在を証明し、静的ゲームのNE点を導出する。
動的STゲームでは,問題を有限マルコフ決定過程としてモデル化し,NE点を得るためのモデルフリー強化学習手法を提案する。
特に,攻撃者のチャネル状態情報 (CSI) を実環境において取得できないことを考えると,本手法はQ-network (DRQN) に基づく動的ST戦略を開発し,RIS構成を最適に学習する。
アルゴリズムの詳細が提供されると、システムの複雑さが分析される。
シミュレーションの結果,DRQNをベースとした動的ST戦略は,部分的な観測情報であってもベンチマークよりも優れた性能を示し,データ伝送とPLKGに適した重み係数を割り当てることで,"ワンタイムパッド"通信を実現している。
関連論文リスト
- Lyapunov-Driven Deep Reinforcement Learning for Edge Inference Empowered
by Reconfigurable Intelligent Surfaces [30.1512069754603]
本稿では,ワイヤレスエッジにおけるエネルギー効率,低レイテンシ,高精度な推論のための新しいアルゴリズムを提案する。
本稿では,新しいデータを一連のデバイスで連続的に生成・収集し,動的キューシステムを通じて処理するシナリオについて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-18T12:46:42Z) - Joint Sensing, Communication, and AI: A Trifecta for Resilient THz User
Experiences [118.91584633024907]
テラヘルツ(THz)無線システムに対する拡張現実(XR)体験を最適化するために、新しい共同センシング、通信、人工知能(AI)フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-29T00:39:50Z) - 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 Learning-Based Rate-Splitting Multiple Access for Reconfigurable
Intelligent Surface-Aided Tera-Hertz Massive MIMO [56.022764337221325]
再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は,Tera-Hertz大規模マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)通信システムのサービスカバレッジを大幅に向上させることができる。
しかし、パイロットとフィードバック信号のオーバーヘッドが限定された正確な高次元チャネル状態情報(CSI)を得ることは困難である。
本稿では、RIS支援Tera-Hertzマルチユーザアクセスシステムのための、ディープラーニング(DL)に基づくレート分割多重アクセス方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-18T03:07:37Z) - 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) - Differentially Private Federated Learning via Reconfigurable Intelligent
Surface [27.004823731436765]
フェデレートラーニング(FL)は、分散化されたローカルデータセットを共有せずに、グローバルモデルの協調トレーニングを可能にする。
本稿では,学習精度とプライバシのジレンマを軽減するために,再構成可能インテリジェントサーフェス (RIS) を用いたオーバー・ザ・エア FLシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-31T13:45:02Z) - A Robust Deep Learning-Based Beamforming Design for RIS-assisted
Multiuser MISO Communications with Practical Constraints [4.727307803726522]
RIS支援マルチユーザマルチインプットシングルアウトプットダウンリンク通信システムについて検討する。
我々は、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を同時に設計するディープ量子化ニューラルネットワーク(DQNN)を開発した。
提案した2つのDQNNアルゴリズムは、離散位相シフトと不完全なCSIが同時に考慮される場合に拡張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-12T03:53:20Z) - Channel Estimation and Hybrid Architectures for RIS-Assisted
Communications [6.677785070549226]
再構成可能なインテリジェントサーフェス(ris)は、次期第6世代(6g)無線通信システムの潜在的な技術と考えられている。
1つまたは複数のRISをデプロイすることで得られる利点は、スペクトルとエネルギー効率の向上、接続性の向上、通信範囲の拡大、トランシーバーの複雑さの低減である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-14T20:28:09Z) - Phase Configuration Learning in Wireless Networks with Multiple
Reconfigurable Intelligent Surfaces [50.622375361505824]
RIS(Reconfigurable Intelligent Surfaces)は、電磁波伝搬の動的制御を提供する、高度にスケーラブルな技術である。
RISを内蔵した無線通信における大きな課題の1つは、複数のRISの低オーバーヘッドダイナミックな構成である。
RISの位相構成に対する低複雑さ教師あり学習手法を考案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-09T05:35:27Z) - 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。