IRS 辅助毫米波认知无线电网络的鲁棒安全传输设计
信息论
2022-05-03 v2 math.IT
摘要
认知无线电网络（CRNs）与毫米波（mmWave）通信是提升频谱效率（SE）的两项关键技术。考虑到 CRNs 中由于对主用户（PU）施加的干扰温度限制导致 SE 提升受限，且毫米波通信中严重的路径损耗与高方向性使其易受阻塞事件影响，我们将智能反射面（IRS）引入毫米波 CRNs。由于估计失配与窃听者（Eves）的被动性，窃听链路完美的信道状态信息（CSI）难以获取，这推动了我们对 IRS 辅助毫米波 CRNs 中鲁棒安全波束成形（BF）设计的研究。本文考虑 Eves 的协作场景，使我们能够在恶劣窃听环境下研究 BF 设计。具体而言，通过在认知基站（CBS）使用均匀线性阵列（ULA）并在 IRS 使用均匀平面阵列（UPA），并假设已知窃听链路出发角的非完美 CSI，我们构建一个约束问题，通过联合设计 CBS 处的发射 BF 与 IRS 处的反射 BF，来最大化次用户（SU）的最坏情况可达保密速率（ASR）。为求解这一变量耦合的非凸问题，我们提出了一种高效的交替优化算法。最后，仿真结果表明，与其他基准相比，我们所提算法的 ASR 性能与具有完美 CSI 的最优解之间差距很小。
引用
@article{arxiv.2106.14227,
title = {Robust Secure Transmission Design for IRS-Assisted mmWave Cognitive Radio Networks},
author = {Xuewen Wu and Jingxiao Ma and Chenwei Gu and Xiaoping Xue and Xin Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.14227},
year = {2022}
}
备注
Accepted by IEEE Transactions on Vehicular Technology