面对基于深度学习的干扰下的时效性NextG通信中的鸿蒙辅助
信息论
2024-10-11 v1 math.IT
摘要
我们考虑在面对能够进行干扰检测传输的基于深度学习的窃听者(受平均功率预算限制)的情况下，将时效信息传输到下一代(NextG)通信系统。我们提出了一种基于鸿蒙的防干扰策略，以混淆窃听者，使其在干扰鸿蒙消息而非真实消息时耗尽功率。我们分析了防干扰策略的有效性，旨在保证NextG通信的时间敏感性，除了可靠性目标之外，分析了受干扰和信道影响的信道信息年龄(Age of Information)。我们评估了功率控制的效果，该控制既决定了传输成功，又影响窃听者检测的准确性，使窃听者更可能成功识别和干扰通信。结果表明，在使用鸿蒙保证及时信息传输方面，能够在NextG通信中结合信息新鲜度目标，抵御窃听和干扰攻击。
引用
@article{arxiv.2410.08045,
title = {Timely NextG Communications with Decoy Assistance against Deep Learning-based Jamming},
author = {Maice Costa and Yalin E. Sagduyu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.08045},
year = {2024}
}
备注
6 pages, 8 figures