論文の概要: Two-Stage Distributionally Robust Optimization Framework for Secure Communications in Aerial-RIS Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22855v1
- Date: Fri, 28 Nov 2025 03:20:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.751953
- Title: Two-Stage Distributionally Robust Optimization Framework for Secure Communications in Aerial-RIS Systems
- Title（参考訳）: 航空RISシステムにおけるセキュア通信のための二段階分散ロバスト最適化フレームワーク
- Authors: Zhongming Feng, Qiling Gao, Zeping Sui, Yun Lin, Michail Matthaiou,
- Abstract要約: 本稿では,空中再構成可能なインテリジェントサーフェス(A-RIS)を用いたミリ波システムにおいて,安全な配置とビームフォーミングを実現するための2段階の分散ロバスト最適化(DRO)フレームワークを提案する。
CVaRを分布自由リスク指標として用いることにより,低複雑さのアルゴリズムを開発した。
シミュレーションの結果,提案したDRO-CVaRフレームワークは,テールエンドのシークレットスペクトル効率を著しく向上し,ベンチマーク方式と比較して低い停止確率を維持することが確認された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.195112435634318
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This letter proposes a two-stage distributionally robust optimization (DRO) framework for secure deployment and beamforming in an aerial reconfigurable intelligent surface (A-RIS) assisted millimeter-wave system. To account for multi-timescale uncertainties arising from user mobility, imperfect channel state information (CSI), and hardware impairments, our approach decouples the long-term unmanned aerial vehicle (UAV) placement from the per-slot beamforming design. By employing the conditional value-at-risk (CVaR) as a distribution-free risk metric, a low-complexity algorithm is developed, which combines a surrogate model for efficient deployment with an alternating optimization (AO) scheme for robust real-time beamforming. Simulation results validate that the proposed DRO-CVaR framework significantly enhances the tail-end secrecy spectral efficiency and maintains a lower outage probability compared to benchmark schemes, especially under severe uncertainty conditions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,空中再構成可能なインテリジェントサーフェス(A-RIS)を用いたミリ波システムにおいて,安全な配置とビームフォーミングを実現するための2段階の分散ロバスト最適化(DRO)フレームワークを提案する。
ユーザの移動性,不完全チャネル状態情報(CSI),ハードウェア障害から生じるマルチスケールの不確実性を考慮するため,本稿では,長期無人航空機(UAV)配置をスロットごとのビームフォーミング設計から分離する。
分布自由リスク指標として条件付きリスクリスク(CVaR)を用いることで,効率的な配置のためのサロゲートモデルと,ロバストなリアルタイムビームフォーミングのための交互最適化(AO)スキームを組み合わせた低複雑性アルゴリズムを開発した。
シミュレーションの結果,提案したDRO-CVaRフレームワークは,特に厳密な不確実性条件下でのベンチマーク方式と比較して,テールエンドのシークレットスペクトル効率を著しく向上し,ダウン確率を低く維持することを確認した。
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