論文の概要: Heterogeneous Secure Transmissions in IRS-Assisted NOMA Communications: CO-GNN Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05381v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 04:01:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.107615
• Title: Heterogeneous Secure Transmissions in IRS-Assisted NOMA Communications: CO-GNN Approach
• Title（参考訳）: IRS支援NOMA通信における異種セキュア伝送:CO-GNNアプローチ
• Authors: Linlin Liang, Zongkai Tian, Haiyan Huang, Xiaoyan Li, Zhisheng Yin, Dehua Zhang, Nina Zhang, Wenchao Zhai,
• Abstract要約: IRS支援のNOMA通信は、大きな研究関心を集めている。 IRSの受動的性質は、認証とセキュリティプロトコルが欠如しているため、これらのシステムは外部の盗聴に対して脆弱である。 本稿では、無線ネットワークにおける異種資源構成を有するIRS支援NOMAシステムにおけるセキュアな送信について検討し、外部と内部の両方の盗聴を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2414248136307195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent Reflecting Surfaces (IRS) enhance spectral efficiency by adjusting reflection phase shifts, while Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) increases system capacity. Consequently, IRS-assisted NOMA communications have garnered significant research interest. However, the passive nature of the IRS, lacking authentication and security protocols, makes these systems vulnerable to external eavesdropping due to the openness of electromagnetic signal propagation and reflection. NOMA's inherent multi-user signal superposition also introduces internal eavesdropping risks during user pairing. This paper investigates secure transmissions in IRS-assisted NOMA systems with heterogeneous resource configuration in wireless networks to mitigate both external and internal eavesdropping. To maximize the sum secrecy rate of legitimate users, we propose a combinatorial optimization graph neural network (CO-GNN) approach to jointly optimize beamforming at the base station, power allocation of NOMA users, and phase shifts of IRS for dynamic heterogeneous resource allocation, thereby enabling the design of dual-link or multi-link secure transmissions in the presence of eavesdroppers on the same or heterogeneous links. The CO-GNN algorithm simplifies the complex mathematical problem-solving process, eliminates the need for channel estimation, and enhances scalability. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm significantly enhances the secure transmission performance of the system.
• Abstract（参考訳）: インテリジェント反射面(IRS)は反射位相シフトを調整することでスペクトル効率を高める一方、非直交多重アクセス(Noma)はシステム容量を増加させる。 その結果、IRSによるNOMA通信は大きな研究関心を集めている。 しかし、認証プロトコルやセキュリティプロトコルが欠如しているIRSの受動的性質は、電磁信号の伝播と反射の開放性によって外部の盗聴に弱い。 NOMA固有のマルチユーザ信号重畳は、ユーザペアリング時の内部盗聴リスクも引き起こす。 本稿では、無線ネットワークにおける異種資源構成を有するIRS支援NOMAシステムにおけるセキュアな送信について検討し、外部と内部の両方の盗聴を緩和する。 正規利用者の総秘密度を最大化するために,基地局でのビームフォーミングを共同最適化する組合せ最適化グラフニューラルネットワーク(CO-GNN)手法,NOMA利用者の電力配分,動的ヘテロジニアスリソース割り当てのためのIRSの位相シフトを提案する。 CO-GNNアルゴリズムは複雑な数学的問題解決プロセスを単純化し、チャネル推定の必要性を排除し、拡張性を向上する。 シミュレーションの結果,提案アルゴリズムはシステムのセキュアな伝送性能を大幅に向上させることが示された。

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