This paper investigates the performance of physical layer security (PLS) in a vehicle-to-vehicle (V2V) communication system, where a transmitter vehicle exploits a dual reconfigurable intelligent surface (RIS) to send confidential information to legitimate receiver vehicles under the non-orthogonal multiple access (NOMA) scheme in the presence of an eavesdropper vehicle. In particular, it is assumed that an RIS is near the transmitter vehicle and another RIS is close to the receiver vehicles to provide a wider smart radio environment. Besides, we suppose that the channels between two RISs suffer from the Fisher-Snedecor F fading model. Under this scenario, we first provide the marginal distributions of equivalent channels at the legitimate receiver vehicles by exploiting the central limit theorem (CLT). Then, in order to evaluate the PLS performance of the considered secure communication system, we derive analytical expressions of the average secrecy capacity (ASC), secrecy outage probability (SOP), and secrecy energy efficiency (SEE) by using the Gauss-Laguerre quadrature and the Gaussian quadrature techniques. Moreover, to gain more insights into the secrecy performance, the asymptotic expression of the ASC is obtained. The numerical results indicate that incorporating the dual RIS in the secure V2V communication under the NOMA scheme can significantly provide ultra-reliable transmission and guarantee more secure communication for intelligent transportation systems (ITS).


翻译:本文研究了车辆间(V2V)通信系统中物理层安全(PLS)的性能,其中发射车辆利用双可重构智能表面(RIS),在非正交多址接入(NOMA)方案下向合法接收车辆发送机密信息,且存在窃听车辆。具体而言,假设一个RIS靠近发射车辆,另一个RIS靠近接收车辆,以提供更广阔的智能无线电环境。此外,我们假设两个RIS之间的信道服从Fisher-Snedecor F衰落模型。在此场景下,我们首先利用中心极限定理(CLT)给出合法接收车辆处等效信道的边缘分布。然后,为评估该安全通信系统的PLS性能,我们采用Gauss-Laguerre求积和高斯求积技术,推导了平均保密容量(ASC)、保密中断概率(SOP)和保密能效(SEE)的解析表达式。此外,为更深入地洞察保密性能,还获得了ASC的渐近表达式。数值结果表明,在NOMA方案下的安全V2V通信中引入双RIS能够显著实现超可靠传输,并为智能交通系统(ITS)保障更安全的通信。

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
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+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
【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
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
3+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月20日
VIP会员
最新内容
《决策模型比较研究》
专知会员服务
8+阅读 · 今天5:16
《美军水下战与海床战概述及本地实施》
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:30
面向未来冲突推进陆军情报体制改革
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:12
乌克兰纵深打击如何重塑俄罗斯的战略选择
专知会员服务
3+阅读 · 7月24日
俄乌战争中关于中程打击无人机部署的经验启示
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
6+阅读 · 7月23日
相关VIP内容
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
3+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+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 · 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