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[提交于 2022年12月5日
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标题: 通过可重构智能表面对抗窃听攻击:一个新的威胁模型和保密速率优化
标题: Counteracting Eavesdropper Attacks Through Reconfigurable Intelligent Surfaces: A New Threat Model and Secrecy Rate Optimization
摘要: 可重构智能表面(RISs)在节能和性能提升的无线通信中的潜力最近引起了显著的研究关注,促使它们被考虑用于各种$5$代(5G Advanced)及以后的应用。 在本文中,我们考虑一个具有多数据流的多输入多输出(MIMO)物理层安全(PLS)系统,包括一个合法的被动RIS和一个恶意的被动RIS,前者对多天线窃听者是透明的,而后者的存在在合法的多天线收发器中是未知的。 我们首先提出一种针对RIS增强的窃听系统的新型威胁模型,并设计了一个联合优化框架,用于窃听者的接收合并矩阵和恶意RIS的反射系数。 接下来,专注于保密率最大化问题,我们提出了一种RIS赋能的PLS方案,该方案联合设计了合法的预编码矩阵和数据流数量、人工噪声(AN)协方差矩阵、接收合并矩阵以及合法RIS的反射系数。 所提出的优化算法,其收敛到至少局部最优解已被证明,基于交替最大化、小化最大化和流形优化,包括优化变量的半闭式表达式。 我们对两种典型的系统设置进行了大量仿真结果表明,在没有合法RIS的情况下,收发器空间滤波和AN无法提供非零的保密速率,即使对于元素数量较少的恶意RIS也是如此。 然而,当部署一个$L$个元素的合法RIS时,可以保护机密通信免受拥有超过$5L$个元素的恶意RIS的窃听系统。
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