基于深度学习的 IRS 辅助安全通信中联合波束成形设计
信息论
2023-04-05 v1 信号处理
math.IT
摘要
本文研究了智能反射面（IRS）辅助的多输入多输出多天线窃听者（MIMOME）系统中的物理层安全（PLS）。特别地，我们考虑一个无窃听者瞬时信道状态信息（CSI）的实际场景，并假设窃听信道为瑞利信道。为降低现有 IRS 辅助 PLS 方案的复杂度，我们提出了一种基于低复杂度深度学习（DL）的方法来联合设计发射机波束成形与 IRS，其中预编码向量与相移矩阵被设计以最小化安全中断概率。仿真结果表明，所提出的基于 DL 的方法能够达到与传统交替优化（AO）算法相似的性能，同时显著降低计算复杂度。
引用
@article{arxiv.2304.01702,
title = {Deep Learning Based Joint Beamforming Design in IRS-Assisted Secure Communications},
author = {Chi Zhang and Yiliang Liu and Hsiao-Hwa Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.01702},
year = {2023}
}