Non-orthogonal multiple access (NOMA)-inspired integrated sensing and communication (ISAC) facilitates spectrum sharing for radar sensing and NOMA communications, whereas facing privacy and security challenges due to open wireless propagation. In this paper, active reconfigurable intelligent surface (RIS) is employed to aid covert communications in NOMA-inspired ISAC wireless system with the aim of maximizing the covert rate. Specifically, a dual-function base-station (BS) transmits the superposition signal to sense multiple targets, while achieving covert and reliable communications for a pair of NOMA covert and public users, respectively, in the presence of a warden. Two superposition transmission schemes, namely, the transmissions with dedicated sensing signal (w-DSS) and without dedicated sensing signal (w/o-DSS), are respectively considered in the formulations of the joint transmission and reflection beamforming optimization problems. Numerical results demonstrate that active-RIS-aided NOMA-ISAC system outperforms the passive-RIS-aided and without-RIS counterparts in terms of covert rate and trade-off between covert communication and sensing performance metrics. Finally, the w/o-DSS scheme, which omits the dedicated sensing signal, achieves a higher covert rate than the w-DSS scheme by allocating more transmit power for the covert transmissions, while preserving a comparable multi-target sensing performance.


翻译:非正交多址接入启发的集成感知与通信技术促进了雷达感知与NOMA通信的频谱共享,但由于无线传播的开放性,面临着隐私与安全挑战。本文采用主动可重构智能表面辅助NOMA启发的ISAC无线系统中的隐蔽通信,旨在最大化隐蔽速率。具体而言,在存在监视者的情况下,双功能基站发射叠加信号以感知多个目标,同时分别为一对NOMA隐蔽用户和公共用户实现隐蔽可靠的通信。在联合传输与反射波束成形优化问题的构建中,分别考虑了两种叠加传输方案:即采用专用感知信号的传输方案与不采用专用感知信号的传输方案。数值结果表明,在隐蔽速率以及隐蔽通信与感知性能指标之间的权衡方面,主动RIS辅助的NOMA-ISAC系统优于被动RIS辅助和无RIS的系统。最后,省略专用感知信号的w/o-DSS方案通过为隐蔽传输分配更多发射功率,在保持可比的多目标感知性能的同时,实现了比w-DSS方案更高的隐蔽速率。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
1+阅读 · 2015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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2021年7月20日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
9+阅读 · 4月25日
多智能体协作机制
专知会员服务
8+阅读 · 4月25日
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
9+阅读 · 4月25日
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
8+阅读 · 4月25日
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
16+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
13+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
6+阅读 · 4月24日
相关资讯
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
1+阅读 · 2015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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员