面向 B5G 物理层安全的公平性感知策略——基于可重构智能表面

可重构智能表面由可动态改变电磁波特性的物理元素组成，用于增强波束赋能并改善覆盖范围较低的区域。结合强化学习技术后，具有潜力在提升系统行为和物理层安全方面发挥作用。除了安全性提升外，公平通信也至关重要。可重构智能表面必须确保用户设备单元接收足够的信号，而不会因功率不足而剥夺其他单元的服务。在本文中，我们解决了此类问题。我们探讨了前期工作的公平性属性，提出了一种新方法，旨在获得高效且公平的双向可重构智能表面-强化学习系统，服务于多个合法用户设备单元，而不会降低实现的物理层安全硬化程度。在贡献方面，我们揭示了前一种物理层安全硬化解决方案的公平性失衡，验证了我们的发现并通过仿真结果报告实验工作。我们还提供一种替代奖励策略以解决所揭示的问题，并发布代码和数据集以推动该领域进一步的研究。