論文の概要: Anti-Jamming Sensing with Distributed Reconfigurable Intelligent Metasurface Antennas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04964v1
- Date: Thu, 07 Aug 2025 01:33:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.681577
- Title: Anti-Jamming Sensing with Distributed Reconfigurable Intelligent Metasurface Antennas
- Title（参考訳）: 分散再構成可能なインテリジェントな準曲面アンテナによるアンチジャミングセンシング
- Authors: Zhaowei Wang, Yunsong Huang, Weicheng Liu, Hui-Ming Wang,
- Abstract要約: 従来のRFセンシング手法の感度は、フェーディングやノイズなどの送信機から受信機への負の伝搬チャネルの影響を受けやすい。
本稿では,分散再構成可能な知的メタアンテナ(RIMSA)を用いてオブジェクトの存在と位置を検出することを提案する。
本稿では,最適なビームフォーミングパターンの計算を目的とした深部強化学習(DRL)アルゴリズムと,受信した信号を知覚結果に変換するニューラルネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.159180009266489
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The utilization of radio frequency (RF) signals for wireless sensing has garnered increasing attention. However, the radio environment is unpredictable and often unfavorable, the sensing accuracy of traditional RF sensing methods is often affected by adverse propagation channels from the transmitter to the receiver, such as fading and noise. In this paper, we propose employing distributed Reconfigurable Intelligent Metasurface Antennas (RIMSA) to detect the presence and location of objects where multiple RIMSA receivers (RIMSA Rxs) are deployed on different places. By programming their beamforming patterns, RIMSA Rxs can enhance the quality of received signals. The RF sensing problem is modeled as a joint optimization problem of beamforming pattern and mapping of received signals to sensing outcomes. To address this challenge, we introduce a deep reinforcement learning (DRL) algorithm aimed at calculating the optimal beamforming patterns and a neural network aimed at converting received signals into sensing outcomes. In addition, the malicious attacker may potentially launch jamming attack to disrupt sensing process. To enable effective sensing in interferenceprone environment, we devise a combined loss function that takes into account the Signal to Interference plus Noise Ratio (SINR) of the received signals. The simulation results show that the proposed distributed RIMSA system can achieve more efficient sensing performance and better overcome environmental influences than centralized implementation. Furthermore, the introduced method ensures high-accuracy sensing performance even under jamming attack.
- Abstract（参考訳）: 無線センシングにおける高周波(RF)信号の利用が注目度を高めている。
しかし、無線環境は予測不能であり、しばしば好ましくないが、従来のRFセンシング手法の感度は、フェーディングやノイズなどの送信機から受信機への悪質な伝搬チャネルの影響を受けやすい。
本稿では,複数のRIMSA受信機(RIMSA Rxs)を異なる場所に配置したオブジェクトの存在と位置を検出するために,分散構成可能なRIMSA(Reconfigurable Intelligent Metaground Antennas)を提案する。
これらのビームフォーミングパターンをプログラムすることにより、RIMSA Rxsは受信信号の品質を向上させることができる。
RFセンシング問題は、ビームフォーミングパターンの合同最適化問題と受信信号の認識結果へのマッピングとしてモデル化される。
この課題に対処するために、最適なビームフォーミングパターンを計算することを目的とした深層強化学習(DRL)アルゴリズムと、受信した信号を知覚結果に変換することを目的としたニューラルネットワークを導入する。
さらに、悪意のある攻撃者は、検知プロセスを妨害するために妨害攻撃を開始する可能性がある。
干渉音環境において効果的な検知を可能にするため,受信した信号の信号対干渉と雑音比(SINR)を考慮した複合損失関数を考案した。
シミュレーションの結果,提案した分散RIMSAシステムは,より効率的なセンシング性能を実現し,集中型実装よりも環境影響を克服できることが示唆された。
さらに,本手法により,ジャミング攻撃時においても高精度なセンシング性能が保証される。
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