Short-packet communication (SPC) and unmanned aerial vehicles (UAVs) are anticipated to play crucial roles in the development of 5G-and-beyond wireless networks and the Internet of Things (IoT). In this paper, we propose a secure SPC system, where a UAV serves as a mobile decode-and-forward (DF) relay, periodically receiving and relaying small data packets from a remote IoT device to its receiver in two hops with strict latency requirements, in the presence of an eavesdropper. This system requires careful optimization of important design parameters, such as the coding blocklengths of both hops, transmit powers, and the UAV's trajectory. While the overall optimization problem is nonconvex, we tackle it by applying a block successive convex approximation (BSCA) approach to divide the original problem into three subproblems and solve them separately. Then, an overall iterative algorithm is proposed to obtain the final design with guaranteed convergence. Our proposed low-complexity algorithm incorporates robust trajectory design and resource management to optimize the effective average secrecy throughput of the communication system over the course of the UAV-relay's mission. Simulation results demonstrate significant performance improvements compared to various benchmark schemes and provide useful design insights on the coding blocklengths and transmit powers along the trajectory of the UAV.


翻译:短包通信(SPC)和无人机(UAV)预计将在5G及未来无线网络和物联网(IoT)的发展中发挥关键作用。本文提出了一种安全的SPC系统,其中无人机充当移动解码转发(DF)中继,在有窃听者存在的情况下,周期性地从远程物联网设备接收小数据包,并通过两跳将其转发至接收端,同时满足严格的时延要求。该系统需要优化重要设计参数,如两跳的编码块长度、发射功率以及无人机的轨迹。尽管整体优化问题是非凸的,我们采用块连续凸近似(BSCA)方法将原问题分解为三个子问题并分别求解。随后提出了一种整体迭代算法,以确保收敛性并获得最终设计。所提出的低复杂度算法结合了鲁棒轨迹设计和资源管理,旨在优化无人机中继任务期间通信系统的有效平均保密吞吐量。仿真结果表明,与多种基准方案相比,所提方案性能显著提升,并为无人机轨迹上的编码块长度和发射功率提供了有价值的设计见解。

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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
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
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
11+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
2+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
4+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
2+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
2+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
2+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
6+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
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
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