As an excellent tool for aiding communication, intelligent reflecting surface (IRS) can extend the coverage area, remove blind area, and achieve a dramatic rate improvement. In this paper, we improve the secret rate (SR) performance at directional modulation (DM) networks using IRS. To fully explore the benefits of IRS, two efficient methods are proposed to enhance SR performance. The first approach computes the confidential message (CM) beamforming vector by maximizing the SR, and the signal-to-leakage-noise ratio (SLNR) method is used to optimize the IRS phase shift matrix, which is called Max-SR-SLNR. Here, Eve is maximally interfered by transmitting artificial noise (AN) along the direct path and null-space projection (NSP) on the remaining two channels. To reduce the computational complexity, the CM, AN beamforming and IRS phase shift design are independently designed in the following methods. The CM beamforming vector is constructed based on maximum ratio transmission (MRT) criteria along the channel from Alice-to-IRS, and phase shift matrix of IRS is directly given by phase alignment (PA) method. This method is called MRT-NSP-PA. Simulation results show that the SR performance of the Max-SR-SLNR method outperforms the MRT-NSP-PA method in the cases of small-scale and medium-scale IRSs, and the latter approaches the former in performance as IRS tends to lager-scale.


翻译:作为辅助通信的卓越工具,智能反射面(IRS)可扩展覆盖区域、消除盲区并实现显著的速率提升。本文利用IRS改善定向调制(DM)网络的保密速率(SR)性能。为充分发掘IRS的优势,本文提出两种高效方法来增强SR性能。第一种方法通过最大化SR计算保密消息(CM)波束成形向量,并采用信号-泄漏-噪声比(SLNR)方法优化IRS相移矩阵,称为Max-SR-SLNR法。该方法中,窃听者受到沿直达路径发射人工噪声(AN)以及剩余两条信道采用零空间投影(NSP)的最大干扰。为降低计算复杂度,后续方法分别独立设计CM、AN波束成形及IRS相移矩阵:基于Alice到IRS信道上的最大比传输(MRT)准则构建CM波束成形向量,而IRS相移矩阵直接由相位对齐(PA)方法给出。该方案称为MRT-NSP-PA法。仿真结果表明,当IRS为小规模和中规模时,Max-SR-SLNR方法的SR性能优于MRT-NSP-PA方法;当IRS趋向大规模时,后者性能接近前者。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
7+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
1+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
3+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
0+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
0+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
5+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
8+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员