Recurrent Neural Network Assisted Transmitter Selection for Secrecy in Cognitive Radio Network
在本文中，我们将长短期记忆（LSTM），一种先进的基于递归神经网络的机器学习（ML）技术，应用于具有不可靠回程连接的小型蜂窝认知无线电网络中的发射机选择（TS）保密问题。所考虑的认知通信场景具有共享主网络的相同频谱的辅小小区网络，其具有在主网络中始终保持期望的中断概率约束的协议。由于来自次级发射机的干扰对于所有初级传输是共同的，因此不同发射机的保密率是相关的。LSTM利用了这种相关性，并在发送器数量较少时与传统技术的性能相匹配。随着数量的增长，性能以与其他ML技术相同的方式下降，例如支持向量机，$k$ -最近邻，朴素贝叶斯和深度神经网络。然而，LSTM在错误分类率和保密中断概率方面仍然明显优于这些技术。它还减少了传统TS的反馈开销。
2021-02-16 eess.SP
Secrecy Performance of Antenna-Selection-Aided MIMOME Channels with BPSK/QPSK Modulations
研究了发射天线选择（TAS）和BPSK/QPSK调制下的多输入多输出（MIMO）窃听信道（又称多输入多输出多窃听信道）的保密性能。在发射机和合法接收机之间的主信道中，选择单个发射天线以使接收机处的瞬时信噪比（SNR）最大化。在接收器和窃听器处，使用选择组合（SC）。通过假设瑞利平坦衰落，我们首先推导出封闭形式的近似表达式的遍历保密率时的信道状态信息的窃听者（CSIE）是在发送端可用。其次，当CSIE不可用时，给出了近似和渐近保密中断概率（SOP）的解析公式。在理论推导的基础上，给出了仿真结果，验证了所得结果的逼近精度。此外，渐近结果表明，保密分集阶退化为0，由于有限的字母输入，这是完全不同的高斯输入驱动。
2019-04-27 eess.SP
Inner and Outer Bounds on the Secrecy Capacity of Degraded Broadcast Channels with RMSI and Transmitter CSI
University of Quebec in Montreal (UQAM)（蒙特利尔大学）；Ferdowsi University（费尔多西大学）
研究外部窃听者存在下退化广播信道的保密容量，考虑发射机非因果信道状态信息（CSI）和接收机消息侧信息（RMSI），推导保密速率区域的内外界，并扩展到高斯退化广播信道。
2026-06-25 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-task Learning-based Joint CSI Prediction and Predictive Transmitter Selection for Security
本文针对移动通信中CSI快速过时导致发射机选择失效的问题，提出基于多任务学习LSTM的联合CSI预测与预测性发射机选择方法，在提升保密性能的同时节省约40%计算时间。
2024-05-01 eess.SP
Partial Secrecy Analysis in Wireless Systems: Diversity-Enhanced PLS over Generalized Fading Channels
针对广义MFTR衰落信道下的无线系统，分析了部分保密性能，推导了GSOP、AFE和AILR的精确与近似表达式，验证了分集增强保密效果。
2025-09-15 eess.SP
Optimized Frequency-Diverse Movable Antenna Arrays for Directional Secrecy in Wireless Systems
针对同方向窃听导致可动天线阵列保密性能受限的问题，提出将MA阵列与FDA结合的联合优化方法，通过推导最优天线位置和频移的闭式解，显著提升了合法接收机方向对齐窃听场景下的保密性能。
2025-06-30 eess.SP
Joint Transmitter Design for Robust Secure Radar-Communication Coexistence Systems
针对存在窃听者的MISO安全通信与MIMO雷达频谱共享场景，提出基于S引理和半定松弛的双层鲁棒协同算法，联合设计波形与波束成形，在保障雷达检测性能的同时最大化用户最坏情况保密速率，实现了显著的速率增益并揭示了二者的权衡关系。
2024-01-26 cs.IT eess.SP math.IT
Ergodic Secrecy Rate of Optimal Source-Destination Pair Selection in Frequency-Selective Fading
节点选择是一种简单的技术，以实现多样性，从而提高物理层的安全性，在未来的无线通信系统，需要低复杂度。高速数据传输经常遇到频率选择性衰落。在这种情况下，我们评估确切的封闭形式的表达式遍历保密率（ESR）的最佳源-目的地对选择方案与单载波循环前缀调制，其中的目的地和窃听信道都表现出独立的频率选择性衰落与任意数量的多径分量。还提供了在高SNR情况下的简化分析以及渐近分析。我们还推导并比较了次优源-目的地对选择方案的相应结果。我们表明，我们的分析产生相应的ESR结果在窄带独立Nakagami- $m$衰落信道与任何整数参数$m$。文中还讨论了发射机、目的地和窃听路径相关性对ESR的影响。我们的解决方案是通用的，可以用来找到更广泛的发射机选择方案的ESR。
2022-11-19 cs.IT cs.SY eess.SP
On the Ergodic Secrecy Capacity of Reconfigurable Intelligent Surface Aided Wireless Systems Under Mixture Gamma Fading
本文提出了一种量化评估的物理层安全能力的可重构智能表面（RIS）辅助无线系统下窃听。具体来说，我们推导出一个封闭形式的表达式遍历保密容量（ESC），是适应不同类型的衰落和RIS大小。假设发射机（TX）和RIS，RIS和合法接收机以及TX和窃听者之间的信道遵循独立的混合伽马（MG）分布。请注意，MG能够建模各种各样的众所周知的分布，包括高斯分布，瑞利分布，Nakagami-m分布，莱斯分布等。结果表明，随着RIS规模的增加，虽然合法链路的分集阶数增加，ESC增益下降。
2023-01-19 cs.IT eess.SP math.IT
Weighted Secrecy Coverage Analysis and the Impact of Friendly Jamming over UAV-Enabled Networks
在5G及其他网络中，无人机（无人机）是一种有吸引力的解决方案，可以通过利用其主要的LOS链路和空间机动性来引入友好干扰，从而增强无线系统的保密性。在这项工作中，我们研究了两个合作的无人机为基础的干扰机的保密性能的地面无线窃听信道的保密性能，考虑到保密区域相关的指标，干扰覆盖范围和干扰效率。此外，我们提出了一个混合度量，所谓的加权秘密覆盖（WSC），可以用作一个度量，以获得对无人机干扰机的最佳部署的见解，以提供最佳的干扰信号的探索。为了评估这些指标，我们推导出一个封闭形式的基于位置的度量，保密性的改善，并提出了一个类似的计算更简单的度量。我们的模拟表明，两个无人机之间的平衡功率分配导致最佳性能，以及合法的发射机和接收机之间的视线后面的对称定位。此外，存在一个最佳无人机高度的干扰机。最后，我们提出了一个次优和更简单的问题，最大化的WSC。
2021-09-28 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-efficient Alternating Iterative Secure Structure of Maximizing Secrecy Rate for Directional Modulation Networks
在定向调制（DM）网络中，安全性和隐私性问题已经扮演了越来越重要的角色。由于保密消息和人工噪声的功率分配将对系统性能产生建设性影响，因此联合考虑波束形成向量和功率分配（PA）因子之间的关系是很重要的。为了最大化保密率（SR），提出了波束形成和PA之间的交替迭代结构（AIS）。只需两三次迭代，它就可以快速收敛到其速率上限。仿真结果表明，在中、大信噪比（SNR）区域，特别是当DM发射端的天线数较少时，所提出的AIS的SR性能明显优于基于零空间投影（NSP）的PA策略。
2019-07-16 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed UAV-enabled zero-forcing cooperative jamming scheme for safeguarding future wireless networks
在这项工作中，我们调查的影响，两个合作的无人机（UAV）为基础的干扰机的保密性能的地面无线网络中存在的窃听。为此，我们调查的秘密区域相关的指标，干扰覆盖和干扰效率。此外，我们提出了一种混合度量，所谓的加权秘密覆盖（WSC）和虚拟分布式多输入多输出（MIMO）为基础的迫零预编码方案，以避免干扰的影响，合法的接收机。为了评估这些指标，我们推导出一个封闭形式的基于位置的度量，保密性的改善。数学推导和仿真比较表明，所提出的迫零方案提高了WSC的保密性能，为提高干扰效率提供了条件。它们还显示了合法发射机周围固定轨道上无人机的定位趋势以及最佳保密的功率分配趋势。
2021-09-28 cs.IT eess.SP math.IT
On Optimizing the Secrecy Performance of RIS-Assisted Cooperative Networks
采用可重构智能表面（RIS）正在成为一个改变游戏规则的候选人，这要归功于它们在提高功率效率和支持未来无线通信系统的普及方面的独特能力。传统上，无线网络设计局限于通信端点，即，发送器和接收器。在一般情况下，我们利用强加的信道状态知识来操纵发送的信号，并提高在接收机的检测质量。在RISs的帮助下，在某种程度上，传播信道已经成为设计问题的一部分。在本文中，我们考虑了一个单输入单输出的合作网络，并研究了使用RIS在增强系统的物理层安全性的效果。具体来说，我们制定了一个优化问题，研究的RIS在提高系统保密性的有效性，通过引入一个加权变量的保密能力定义。数值模拟显示的设计权衡，并提出的优越性的RIS辅助网络在传统的系统的保密性能。
2020-10-12 cs.IT eess.SP math.IT
RIS-aided Mixed RF-FSO Wireless Networks: Secrecy Performance Analysis with Simultaneous Eavesdropping
本文首次提出RIS辅助混合RF-FSO系统的保密性能分析框架，评估在RF和FSO链路同时窃听等三种场景下的保密指标，证明衰落、湍流、指向误差与检测技术对保密性能有关键影响。
2023-04-09 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Beamforming Design for RIS-aided Cell-free Systems with CSI Uncertainties and Capacity-limited Backhaul
针对RIS辅助无小区系统，考虑CSI不确定性和容量受限回传，提出联合优化AP预编码与RIS相移的鲁棒波束赋形算法，以最大化最差情况总和速率，并实现低复杂度高性能。
2023-05-09 cs.IT eess.SP math.IT
