IRS辅助认知无线电网络中的安全与节能传输
信息论
2021-09-24 v3 math.IT
摘要
由于对主用户（PUs）的干扰限制以及与PUs共享频谱，认知无线电网络（CRNs）中次级用户（SUs）的频谱效率（SE）与安全性已成为两个主要问题。智能反射面（IRS）近来被提出作为一种革命性技术，可帮助提升无线通信的SE与物理层安全。本文研究IRS在底层CRN中的应用，其中多天线认知基站（CBS）在多个协同窃听者（Eves）存在下，利用分配给PU的频谱经由IRS与SU通信。为在保密速率（SR）与能耗之间取得权衡，我们通过联合设计CBS处的发射波束成形与IRS处的反射波束成形，研究保密能效（SEE）最大化问题。为求解变量耦合的非凸问题，我们提出一种迭代交替优化算法交替求解子问题，其中子问题1采用基于迭代罚函数的方法，子问题2采用两凸函数之差方法。此外，我们给出一种二阶锥规划（SOCP）近似方法以降低计算复杂度。最后，仿真结果表明IRS可显著改善CRNs中的SE并增强物理层安全。同时，我们所提算法在实现SR与能耗权衡方面的有效性与优越性得到验证。
引用
@article{arxiv.2103.04651,
title = {Secure and Energy Efficient Transmission for IRS-Assisted Cognitive Radio Networks},
author = {Xuewen Wu and Jingxiao Ma and Zhe Xing and Chenwei Gu and Xiaoping Xue and Xin Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.04651},
year = {2021}
}
备注
Accepted by IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking