智能反射表面反射驱动物理层安全增强通过深度增强学习

科学领域:

• 无线通信安全 无线通信安全
• 智能反射表面 (IRS) 是一种智能反射表面.
• 物理层安全性 (PLS)

背景情况:

• 干扰攻击和窃听威胁危及无线通信安全.
• 智能反射表面 (IRS) 为缓解这些威胁提供了一个有希望的解决方案.
• 将IRS集成到反向散射通信系统中可以提高合法用户 (LUs) 的信号接收和保密率.

研究的目的:

• 通过使用IRS引入一种新的无线通信安全策略.
• 通过减轻干扰和窃听威胁,提高合法用户 (LUs) 的保密率.
• 制定一个最佳的光束形成政策,以阻止在动态环境中的窃听者.

主要方法:

• 战略部署IRS以重定向干扰信号并保护所需的通信信号.
• 联合优化IRS反射系数和基站 (BS) 活性光束成形.
• 开发一种名为Deep-PLS的深度强化学习 (DRL) 方法,以确定最佳的光束形成政策.

主要成果:

• 拟议的深层PLS战略有效地减轻了干扰攻击和窃听威胁.
• 动态调整IRS反射系数和BS主动光束成形显著提高了LU的保密率.
• 该策略与传统的IRS方法和其他基准策略相比,表现优越.

结论:

• 基于IRS的新策略,通过Deep-PLS进行优化,为无线通信安全提供了强大的解决方案.
• 该方法通过智能地管理信号反射和光束成形,有效地提高了保密性能.
• Deep-PLS提供了一种强大的工具,用于保护无线通信免受不断变化的威胁.