智能反射面辅助的 MIMOME 窃听信道保密率最大化
信息论
2021-08-25 v1 信号处理
math.IT
摘要
智能反射面 (IRS) 作为一项面向超 5G 网络的颠覆性技术，近来获得了极大的关注。在本文中，我们考虑了 IRS 辅助的高斯多输入多输出多天线窃听者 (MIMOME) 窃听信道 (WTC) 的保密率最大化问题。在此背景下，我们旨在联合优化输入协方差矩阵和 IRS 相移，以最大化所考虑系统的可达保密率。为了解决所提出的非凸问题，我们提出了一种基于块逐次最大化 (BSM) 的迭代方法，其中每次迭代都以闭式形式完成。具体来说，我们最大化可达保密率的下界以更新固定相移下的输入协方差矩阵，然后最大化（精确的）可达保密率以更新给定输入协方差下的相移。我们在该系统中考虑了总自由空间路径损耗 (FSPL)，以强调 IRS 在所考虑通信系统中适用性的一阶度量。我们给出了所提算法的收敛性证明和相关的复杂度分析。数值结果证明了所提方法相较于已知解决方案的优越性，并展示了不同相关参数对 IRS 辅助 MIMOME WTC 可达保密率的影响。
引用
@article{arxiv.2108.10688,
title = {Secrecy Rate Maximization for Intelligent Reflecting Surface Assisted MIMOME Wiretap Channels},
author = {Anshu Mukherjee and Vaibhav Kumar and Le-Nam Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.10688},
year = {2021}
}