論文の概要: Securing SIM-Assisted Wireless Networks via Quantum Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13238v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 18:53:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 12:01:13.576035
• Title: Securing SIM-Assisted Wireless Networks via Quantum Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 量子強化学習によるSIM支援無線ネットワークのセキュア化
• Authors: Le-Hung Hoang, Quang-Trung Luu, Dinh Thai Hoang, Diep N. Nguyen, Van-Dinh Nguyen,
• Abstract要約: SIM支援セキュア通信のためのハイブリッド量子ポリシー最適化フレームワークを提案する。 提案したQ-PPO方式はDRLベースラインを一貫して上回る。 これらの結果は、SIM対応セキュア無線ネットワークの強力な最適化パラダイムとしてQ-PPOを確立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.440441537310296
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stacked intelligent metasurfaces (SIMs) have recently emerged as a powerful wave-domain technology that enables multi-stage manipulation of electromagnetic signals through multilayer programmable architectures. While SIMs offer unprecedented degrees of freedom for enhancing physical-layer security, their extremely large number of meta-atoms leads to a high-dimensional and strongly coupled optimization space, making conventional design approaches inefficient and difficult to scale. Moreover, existing deep reinforcement learning (DRL) techniques suffer from slow convergence and performance degradation in dynamic wireless environments with imperfect knowledge of passive eavesdroppers. To overcome these challenges, we propose a hybrid quantum proximal policy optimization (Q-PPO) framework for SIM-assisted secure communications, which jointly optimizes transmit power allocation and SIM phase shifts to maximize the average secrecy rate under power and quality-of-service constraints. Specifically, a parameterized quantum circuit is embedded into the actor network, forming a hybrid classical-quantum policy architecture that enhances policy representation capability and exploration efficiency in high-dimensional continuous action spaces. Extensive simulations demonstrate that the proposed Q-PPO scheme consistently outperforms DRL baselines, achieving approximately 15% higher secrecy rates and 30% faster convergence under imperfect eavesdropper channel state information. These results establish Q-PPO as a powerful optimization paradigm for SIM-enabled secure wireless networks.
• Abstract（参考訳）: スタックド・インテリジェント・メタサーフェス(SIM)は、最近、多層プログラマブルアーキテクチャによる電磁信号のマルチステージ操作を可能にする強力なウェーブドメイン技術として登場した。 SIMは物理層セキュリティを強化するために前例のない自由度を提供するが、その非常に多くのメタ原子が高次元で強く結合された最適化空間に導かれるため、従来の設計アプローチは非効率でスケールが難しい。 さらに、既存の深部強化学習(DRL)技術は、受動盗難者の不完全な知識を持つ動的無線環境において、緩やかな収束と性能劣化に悩まされている。 これらの課題を克服するため、SIM支援型セキュア通信のためのQ-PPOフレームワークを提案し、電力割り当てとSIM位相シフトを共同で最適化し、電力とサービス品質の制約下での平均機密率を最大化する。 具体的には、パラメータ化量子回路をアクターネットワークに埋め込み、高次元連続行動空間におけるポリシー表現能力と探索効率を高めるハイブリッド古典量子ポリシーアーキテクチャを形成する。 広汎なシミュレーションにより,提案手法はDRLベースラインを一貫して上回り,約15%の機密保持率,30%の高速収束を実現した。 これらの結果は、SIM対応セキュア無線ネットワークの強力な最適化パラダイムとしてQ-PPOを確立している。

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