AI 赋能的 STAR-RIS 辅助 MISO ISAC 安全通信
信号处理
2024-02-28 v2
摘要
本文研究了一种同时透射和反射的可重构智能表面（STAR-RIS）辅助的集成感知与通信（ISAC）双重安全通信系统。感知目标和合法用户（LUs）位于 STAR-RIS 的相反两侧，分别在 STAR-RIS 中应用能量分割和时间切换协议。在保证回波信噪比阈值和合法用户速率约束的前提下，通过联合设计基站（BS）发射波束成形和接收滤波器以及 STAR-RIS 的透射和反射系数，最大化合法用户的长期平均安全速率。由于信道信息随时间变化，传统的凸优化技术无法为系统提供最佳性能，并且在探索系统长期增益时会导致过高的计算复杂度。考虑到连续控制决策，应用了基于离策略的深度确定性策略梯度和软演员 - 评论家算法来解决复杂的非凸问题。仿真结果全面评估了所提出的两种强化学习算法的性能，并表明 STAR-RIS 在 ISAC 系统中显著优于两个基准。
引用
@article{arxiv.2402.16413,
title = {AI-enabled STAR-RIS aided MISO ISAC Secure Communications},
author = {Zhengyu Zhu and Mengfei Gong and Gangcan Sun and Peijia Liu and De Mi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.16413},
year = {2024}
}