論文の概要: Secrecy Energy Efficiency for IRS-Assisted Low-Altitude Communications: A D3QN-PER Based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24183v1
- Date: Mon, 27 Jul 2026 09:05:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.371316
- Title: Secrecy Energy Efficiency for IRS-Assisted Low-Altitude Communications: A D3QN-PER Based Approach
- Title（参考訳）: IRS支援低高度通信におけるセキュアエネルギー効率:D3QN-PERに基づくアプローチ
- Authors: Ya Gao, Peina Zhao, Yiheng Li, Wenchi Cheng,
- Abstract要約: 低高度経済(LAE)無線通信におけるセキュリティとエネルギーの課題に対処する。
無人航空機(UAV)とインテリジェントサーフェス(IRS)を統合したセキュアな相乗的ネットワークを開発する。
開発したD3Q-PERNに基づく学習手法は,既存の最先端の学習手法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.752091807817816
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To address the security and energy efficiency challenges in low-altitude economy (LAE) wireless communications, we develop a secure synergistic network integrating unmanned aerial vehicle (UAV) and intelligent reflecting surface (IRS), with an emphasis on maximizing secrecy energy efficiency (SEE) for downlink transmission scenarios. In particular, firstly, we establish the channel transmission models for UAV-IRS assisted LAE communications network. Then, we formulate a non-convex fractional optimization problem for SEE maximization, involving three tightly coupled variables, i.e., the beamforming, IRS phase and UAV trajectory. To tackle the fractional structure and variable coupling, Dinkelbach's method and equivalent transformations are leveraged to reformulate the objective function, which is then decoupled and decomposed into three independent subproblems via an alternating optimization strategy for iterative resolution. Slack variables and Semidefinite Relaxation (SDR) are further employed to convexify the subproblems of beamforming and IRS phase shift optimization, thereby obtaining their optimal solutions. For the UAV trajectory optimization subproblem, we propose a D3QN-PER algorithm, which integrates a Dueling Double Deep Q-Network with Prioritized Experience Replay, to tackle the slow convergence and training instability inherent in conventional Deep Q-Network (DQN). Numerical simulations validate the performance for our proposed joint optimization scheme. Comparative results demonstrate that the developed D3QN-PER-based algorithm outperforms existing state-of-the-art learning approaches which verifies its superiority in improving SEE for UAV-IRS-assisted LAE wireless communications network.
- Abstract（参考訳）: 低高度経済(LAE)無線通信におけるセキュリティとエネルギー効率の課題に対処するため,無人航空機(UAV)とインテリジェント反射面(IRS)を統合したセキュアなシナジスティックネットワークを開発し,ダウンリンク伝送シナリオにおける秘密エネルギー効率(SEE)の最大化に重点を置いている。
特に,UAV-IRS支援LEE通信ネットワークのためのチャネル伝送モデルを確立する。
次に、SEE最大化のための非凸分数最適化問題を定式化し、3つの密結合変数、すなわちビームフォーミング、IRS位相、UAV軌道を含む。
分数構造と変数結合に対処するために、ディンケルバッハの手法と等価変換を利用して目的関数を再構成し、反復分解の交互最適化戦略を通じて3つの独立部分確率に分解・分解する。
Slack 変数と Semidefinite Relaxation (SDR) はビームフォーミングとIRS 位相シフト最適化のサブプロブレムを凸化し、最適解を得るためにさらに用いられる。
UAVトラジェクトリ最適化サブプロブレムに対して,従来のDQN(Deep Q-Network)に固有の遅延収束とトレーニング不安定性に対処するため,D3QN-PERアルゴリズムを提案する。
数値シミュレーションにより,提案手法の有効性を検証した。
提案アルゴリズムは,UAV-IRSを用いた無線通信ネットワークにおけるSEEの改善において,その優位性を検証し,既存の最先端学習手法よりも優れていることを示す。
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