End-to-end Autoencoder for Superchannel Transceivers with Hardware Impairment
Jinxiang Song, Christian Häger, Jochen Schröder, Alexandre Graell i Amat, Henk Wymeersch
我们提出了一个端到端的学习为基础的方法，由非理想的硬件组件受损的超级通道系统。我们的系统实现了高达60%的SER减少和高达50%的保护带减少相比，所考虑的基线方案。
We propose an end-to-end learning-based approach for superchannel systems impaired by non-ideal hardware component. Our system achieves up to 60% SER reduction and up to 50% guard band reduction compared with the considered baseline scheme.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
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Performance and Impairment Modelling for Hardware Components in Millimetre-wave Transceivers
这份邀请文件详细介绍了欧盟mmMAGIC项目中进行的一些硬件建模和减值分析。建模工作包括手机和接入点天线阵列，其中解决了特定的毫米波挑战。在功率放大器相关的分析，统计和行为建模方法进行了讨论。相位噪声是毫米波的主要损伤之一，本文在两种模型下对相位噪声进行了分析。
Model-Based End-to-End Learning for WDM Systems With Transceiver Hardware Impairments
我们提出了一种基于AE的WDM系统的硬件缺陷受损的收发器。我们按照传统通信系统的体系结构来设计我们的AE。这使得能够在训练之前将基于AE的收发器初始化为具有与其常规对应物类似的性能，并且提高了训练收敛速率。我们首先训练的AE在一个单通道系统中，并表明，它实现了性能的改善，通过把能量以外的所需带宽，因此不能用于WDM系统。然后，我们在WDM设置中训练AE。仿真结果表明，所提出的AE显着优于传统的方法。更具体地说，它增加了所考虑的系统的频谱效率，通过减少37%和50%的保护带的根升余弦滤波器为基础的匹配滤波器与10%和1%的滚降，分别。烧蚀研究表明，性能增益可以归因于符号映射器，脉冲成形滤波器和符号解映射器的优化。最后，在信道模型未知的假设下，我们使用强化学习来学习脉冲成形滤波器。仿真结果表明，该算法实现了类似的性能标准的监督端到端学习方法假设完美的信道知识。
Full-Duplex GFDM Radio Transceivers in the Presence of Phase Noise, CFO and IQ Imbalance
研究了全双工（FD）广义频分复用（GFDM）收发器在射频（RF）损伤（包括相位噪声、载波频率偏移（CFO）以及同相（I）和正交（Q）不平衡）下的性能。我们研究模拟和数字自干扰（SI）消除和发展互补SI抑制方法。提供了用于剩余SI功率和期望信号功率以及信号干扰比（SIR）的封闭形式的解决方案。仿真结果表明，RF损伤降低了SI消除，与FD正交频分复用（OFDM）相比，FD GFDM对RF损伤更敏感。因此，我们提出了一个FD GFDM接收机滤波器最大化的SIR。值得注意的是，它实现了比FD OFDM收发器高25 dB的SIR。
Transceiver Noise Characterization based on Perturbations
在本文中，我们讨论了一种新的技术，用于测量收发器噪声，偏斜，并检测未补偿的收发器损伤。该方法包括在发射机处引入频域陷波或陷波，这允许估计传输链上不同阶段的信噪比和失真比（SNDR）。所提出的技术需要使用调制解调器接收器、光学频谱分析仪（OSA）、示波器或电频谱分析仪（ESA）来检测信号频谱，这取决于测量频谱的阶段，并且需要对接收到的信号进行最小的处理。我们的分析重点是Ciena的WaveLogic Ai商用收发器和95 Gbaud DAC。我们证明了对称放置的频域陷波可以用来减轻串扰对SNDR估计的影响。最后，我们展示了如何一个单一的陷波频谱可以用来检测和补偿损伤，我们进行偏斜估计作为一个例子。
Beamforming Optimization for IRS-Aided Communications with Transceiver Hardware Impairments
在本文中，我们专注于智能反射面（IRS）辅助多天线通信与收发器的硬件损伤，在实践中遇到的。特别是，我们的目标是最大限度地提高接收到的信号噪声比（SNR）考虑到硬件损伤的影响，其中源发射波束成形和IRS反射波束成形联合设计下提出的优化框架。为了规避非凸性的制定的设计问题，我们首先推导出一个封闭形式的最优解的源发射波束成形。然后，针对IRS反射波束形成的优化问题，通过求解一个凸问题，得到了最优目标值的上界。提出了一种低复杂度的最小化-最大化（MM）算法来逼近上界。仿真结果表明，与传统的SNR最大化方案相比，该波束形成方案对硬件损伤具有更强的鲁棒性。此外，与没有部署IRS的情况相比，通过合并硬件损伤带来的性能增益对于IRS辅助通信更加明显。
MSE-Based Transceiver Designs for RIS-Aided Communications With Hardware Impairments
由于固有的硬件损伤，在可重构智能表面（RIS）上精确配置反射元件的相移具有挑战性。本文研究了在具有收发机干扰和RIS相位噪声的情况下，RIS辅助的单用户多输入多输出（MIMO）通信系统的均方误差（MSE）性能。我们的目标是联合优化发射预编码器，线性接收均衡器，和RIS反射矩阵，以最大限度地减少MSE。为了解决这个问题，提出了一种迭代算法，其中波束形成矩阵交替优化。具体而言，对于波束形成优化子问题，我们推导出最佳预编码器和均衡器矩阵的封闭形式的表达。然后，对于相移优化子问题，提出了一种基于优化最小化（MM）方法的有效算法。仿真结果表明，所提出的基于MSE的RIS辅助收发器方案显着优于传统的系统算法，不考虑HI在收发器和RIS。
Exact Performance Analysis of THz Link Under Transceiver Hardware Impairments
收发器硬件损伤（THI）是高速率太赫兹（THz）通信不可避免的。现有的统计分析要么忽略THI的影响，或提供近似的结果时，分析太赫兹系统的性能结合信道衰落和天线失调。在本文中，我们开发了精确的解析表达式的平均信噪比（SNR），遍历容量，和平均比特错误率（BER）性能的太赫兹无线链路下的联合作用下的$α$ - $μ$衰落信道，零波束指向错误，高斯分布THI。我们还推导出了中断概率和平均误码率的渐近表达式，这表明太赫兹链路的分集阶数与THI的参数无关。仿真验证了推导的分析结果，并证明了THI参数对太赫兹性能的影响。
Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface-Assisted Full-Duplex MIMO with Hardware Impairments
针对存在硬件损伤的RIS辅助全双工MIMO系统，提出仅需硬件损伤一二阶统计量的无偏信道估计器，推导其闭式表达式，设计理想硬件下最小化MLE均方误差的导频方案并通过仿真验证性能。
RIS-Aided D2D Communications Relying on Statistical CSI with Imperfect Hardware
在这封信中，我们研究了一个可重构智能表面（RIS）辅助设备到设备（D2D）通信系统在莱斯衰落信道与不完善的硬件，包括在收发器的硬件损伤和相位噪声在RIS。本文采用遗传算法（GA）对连续相移（CPS）和离散相移（DPS）的相移进行了优化，以最大化可达速率。我们还考虑了无RIS硬件损伤（N-RIS-HWI）和无收发器硬件损伤（N-T-HWI）的两种特殊情况。我们提出了封闭形式的表达式，不同情况下的可实现的速率和研究的硬件损伤对通信质量的影响。最后，仿真结果验证了分析工作的正确性.
Spectral Coexistence of LDACS and DME: Analysis via Hardware Software Co-Design in Presence of Real Channels and RF Impairments
为了满足呈指数级增长的空中交通，L波段（960-1164 MHz）数字航空通信系统（LDACS）已经被引入。LDACS旨在利用现有测距设备（DME）信号之间的空闲频谱，并设想遵循正交频分复用（OFDM）方法来支持高速延迟敏感的多媒体服务。本文论述了在Zynq片上系统平台上，以FPGA为可编程逻辑（PL），ARM为处理系统（PS）的端到端LDACS收发器的设计与实现。我们考虑基于OFDM的LDACS，并进一步使用加窗和/或滤波来改进它。我们提出了一种软硬件协同设计的方法，并分析了各种收发器的配置分为PL和PS。我们展示了这样的协同设计方法提供的灵活性，选择的配置以及字长度为给定的面积，延迟和功率约束。该收发器还与可编程模拟前端集成，以验证其在存在各种RF损伤和无线信道以及LDACS环境特定干扰的情况下的功能。通过深入的性能分析参数，如带外衰减，DME干扰，误码率，字长和复杂度，我们证明了宽带滤波OFDM作为一个有吸引力的解决方案，为下一代LDACS。
Millimeter Wave Frontend for Integrated Sensing and Communication System Transceiver on Edge
本文提出了一种基于IEEE 802.11ad的ISAC基站收发机原型，通过集成边缘数字基带硬件前端和Simulink MFE，实现高效毫米波通信与雷达功能的协同优化。
Robust Transmission Design for RIS-Aided Communications with Both Transceiver Hardware Impairments and Imperfect CSI
可重构智能表面（RIS）或智能反射表面（IRS）最近被认为是未来第六代（6G）通信中最有前途的技术之一。在本文中，我们考虑了在基站（BS）的发射波束形成和RIS的相移的联合优化的RIS辅助无线通信系统的硬件损伤和不完善的信道状态信息（CSI）。具体来说，我们假设BS用户信道和BS-RIS用户信道都是由于信道估计误差而不完美的，并且我们考虑统计CSI误差模型下的信道估计误差。然后，BS的发射功率被最小化，受到中断概率约束和反射元件上的单位模量约束。通过使用Bernstein型不等式和半定松弛（SDR）重新制定的约束条件，我们将优化问题转化为一个半定规划（SDP）问题。数值结果表明，所提出的鲁棒性设计算法可以在硬件损伤和CSI不完美的情况下保证用户的通信质量。
Robust Beamforming Design for STAR-RIS Aided RSMA Network with Hardware Impairments
本文针对硬件损伤下STAR-RIS辅助RSMA下行系统，提出基于FP-AO的鲁棒波束成形设计，以最大化用户和速率，数值验证其优于其他多址方案和无源RIS。
Constellation Design and Detection under Generalized Hardware Impairments
针对广义硬件损伤，本文提出极坐标域的近似相位-幅度失真检测器（PAD-D），通过失真感知加权联合抑制幅度和相位失真，推导高信噪比SEP近似并优化星座，性能显著优于传统检测器。
Passive Beamforming For Practical RIS-Assisted Communication Systems With Non-Ideal Hardware
本文针对非理想硬件条件下的RIS辅助通信系统，联合考虑收发机损伤与实际相移模型，利用二次变换、惩罚方法和凸差规划重新设计无源波束赋形，提出一种具有闭式解的高效算法并验证其性能优势。
Secure Wireless Communication in RIS-Aided MISO Systems with Hardware Impairments
在实际应用中，收发器硬件的残余损伤不可避免地导致失真噪声，从而导致性能损失。在本文中，我们研究了鲁棒传输设计的可重构智能表面（RIS）辅助安全通信系统中存在的收发器硬件损伤。我们的目标是最大限度地提高保密率，同时确保发射功率约束的主动波束形成在基站和单位模约束的被动波束形成在RIS。为了解决这个问题，我们采用交替优化方法迭代优化一组变量，同时保持另一组固定。其中，主动波束形成优化子问题采用逐次凸逼近（SCA）方法求解，被动波束形成优化子问题采用半定规划（SDP）方法求解。数值结果表明，所提出的传输设计方案是更强大的硬件损伤比传统的非鲁棒方案，忽略了硬件损伤的影响。
SE and EE Tradeoff in Active STAR-RIS Assisted Systems With Hardware Impairments
本文针对有源STAR-RIS辅助通信系统，在硬件损伤下联合优化基站和STAR-RIS波束成形，以权衡频谱效率与能量效率，所提算法优于基线方案。
Model-Based End-to-End Learning for Multi-Target Integrated Sensing and Communication under Hardware Impairments
本文针对硬件损伤下的多目标通感一体化系统，提出基于可微正交匹配追踪算法的端到端学习框架，通过参数化硬件损伤有效提升了感知与通信性能且复杂度更低。
Ergodic Spectral Efficiency Analysis of Intelligent Omni-Surface Aided Systems Suffering From Imperfect CSI and Hardware Impairments
本文研究非理想CSI和硬件损伤下IOS辅助系统的遍历频谱效率，提出双时间尺度波束成形设计，并证明增加AP天线可有效补偿硬件损伤。
Analytical Performance Evaluation of Beamforming Under Transceivers Hardware Imperfections
在本文中，我们提供的数学框架来评估和量化的无线系统的性能，采用波束成形，在基站和用户设备的硬件缺陷的存在下。更详细地说，通过采取宏观的联合影响的硬件缺陷，我们介绍了一个通用模型，占收发器损伤波束成形传输。为了评估它们的影响，我们提出了新的封闭形式的中断概率和上限的表征系统的容量的表达式。我们的分析表明，不完美的水平可以显着约束遍历能力。因此，在评估和设计波束成形系统时，将它们考虑在内是很重要的。
Statistical CSI-Based Transmission Design for Reconfigurable Intelligent Surface-aided Massive MIMO Systems with Hardware Impairments
本文研究了一种可重构智能表面（RIS）辅助的大规模多用户多输入多输出（MIMO）通信系统，该系统具有收发器硬件损伤（HWI）和RIS相位噪声。与现有的研究成果不同，RIS的相移设计是基于长期的角度信息。首先推导了上行链路可达速率的近似解析表达式。然后，我们使用遗传算法（GA），以最大化和率和最小数据率。最后，我们表明，它是至关重要的，以考虑HWI时，设计的RIS相移。
Untrained DNN for Channel Estimation of RIS-Assisted Multi-User OFDM System with Hardware Impairments
可重构智能表面（RIS）是一种用于提高第五代（5G）及以后网络性能的新兴技术。实际上，由于RIS的无源性质，RIS辅助系统的信道估计是具有挑战性的。针对存在硬件损伤的RI辅助多用户单输入多输出（SIMO）正交频分复用（OFDM）系统，提出了一种基于深度学习的低复杂度信道估计算法。我们提出了一种基于深度图像先验（DIP）网络的未训练深度神经网络（DNN），以消除从传统的基于导频的最小二乘（LS）估计获得的系统的有效信道，并获得更准确的估计。我们已经表明，我们提出的方法具有高性能的准确性和低复杂度相比，传统的方法。此外，我们已经表明，所提出的估计是强大的收发器和RIS的硬件损伤所造成的干扰。
RIS-assisted Cell-Free Massive MIMO Systems With Two-Timescale Design and Hardware Impairments
本文研究硬件损伤下RIS辅助CF-mMIMO系统的上行传输，提出双时间尺度方案优化波束成形，推导可达速率闭式表达式并利用加速梯度上升法优化RIS相移以最大化用户速率。
RIS-Aided MIMO Systems with Hardware Impairments: Robust Beamforming Design and Analysis
可重构智能表面（RIS）被认为是提高未来无线系统性能的一种新型技术。在本文中，我们研究了一个实用的RIS辅助多输入多输出（MIMO）系统中存在的收发器硬件损伤，RIS相位噪声和不完善的信道状态信息（CSI）。特别考虑了MIMO收发器和RIS反射矩阵的联合设计，以最小化所有数据流的总平均均方误差（MSE）。这个联合设计问题是非凸的，具有挑战性的解决，由于新考虑的实际缺陷。为了解决这个问题，我们首先分析了总平均MSE纳入上述系统的不完善的影响。然后，为了处理紧耦合的优化变量和非凸NP-硬约束，提出了一种基于交替优化（AO）框架的高效迭代算法，保证了算法的收敛性，其中每个子问题通过利用优化最小化（MM）技术得到一个封闭形式的最优解.此外，通过利用单位模约束的特殊结构，我们提出了一种改进的黎曼梯度上升（RGA）算法的离散RIS相移优化。此外，在视距信道条件下验证了该算法的最优性，并揭示了在高信噪比（SNR）条件下，由于硬件和信道状态信息的不完善而引起的不可约的均方误差地板效应.数值结果表明，我们所提出的算法的MSE性能优于所采用的基准计划，并表明，增加RIS元素的数量并不总是有益的上述系统的缺陷。
A Multi-layer Non-Terrestrial Networks Architecture for 6G and Beyond under Realistic Conditions and with Practical Limitations
本文提出一种考虑硬件损伤限制的多层非地面网络架构，集成HAPS超宏基站、搭载RIS的无人机与NGMA技术，验证了其提升网络性能的潜力并指出未来研究方向。
RIS-Assisted Space Shift Keying with Non-Ideal Transceivers and Greedy Detection
本文提出两种RIS辅助SSK通信模型，考虑非理想收发机硬件损伤，推导错误概率闭式表达式，并通过仿真验证，揭示硬件损伤对系统性能的影响。
Continuous-Time Analysis of AFDM: Pulse-Shaping, Fundamental Bounds and Impact of Hardware Impairments
本文提出基于仿射傅里叶级数的连续时间分析框架，揭示了AFDM中严格带限脉冲和子载波抑制策略的重要性，并推导了其功率谱密度及信道参数估计的Cramér-Rao界限，展示了AFDM在多普勒模糊问题上的独特优势。
UAV-Aided Multi-Way NOMA Networks with Residual Hardware Impairments
本文研究了一种无人机辅助的非正交多址接入多路中继网络。多个地面用户的目标是通过放大转发（AF）无人机中继交换他们的互信息。具体而言，考虑到在收发器的残余硬件损伤（RHI）的现实假设。为了评估所考虑的网络的性能，我们推导出可实现的和速率（ASR）的解析表达式。此外，我们通过调用仿射扩展的ASR的\emph{high signal-to-noise ratio (SNR) slope}和\emph{high SNR power offset}进行渐近分析。数值结果表明：1）与正交多址接入（OMA）相比，所提出的网络可以将时隙数从$\left[ {\left( {M - 1} \right)/2} \right] + 1$减少到2个，从而显著提高了ASR; 2）发射机和接收机的RHI对所考虑网络的ASR具有相同的影响。
A Unified Framework for Multi-Hop Wireless Relaying with Hardware Impairments
本文在一般H衰落模型下，针对AF和DF多跳中继系统研究硬件损伤的总体影响，推导中断概率、误比特率和遍历容量的H函数闭式表达式，并在总HI受限条件下求解最优HI水平，揭示高SNR下信噪失真比存在与HI水平成反比的上限。
Uplink Hardware Impairments in OFDM-Based Cell-Free Massive MIMO With Impaired Wireless Fronthaul
本文研究OFDM无小区大规模MIMO在硬件损伤下的上行性能，提出统一分析框架推导闭式表达式，并采用失真感知合并与最大最小公平资源分配以缓解性能下降。
Leveraging Hardware-Impaired Out-of-Band Information Through Deep Neural Networks for Robust Wireless Device Classification
无线设备分类技术在促进新兴的无线应用中起着关键作用，例如允许频谱管理机构执行其访问策略，并使网络管理员能够控制对其无线网络的访问并防止对其无线网络的冒充攻击。利用由制造和组装阶段期间产生的收发器硬件损伤引起的发射RF信号的频谱失真来提供设备分类已经成为许多最近工作的焦点。这些先前的工作本质上是应用深度学习从硬件受损的信号中提取设备的特征，并依赖于设备之间的特征变化来区分设备。随着技术的进步，设备之间的制造减值差异变得非常微不足道，使得这些先前的分类方法不准确。本文提出了一种基于深度学习的新型技术，该技术可提供可扩展且高度准确的无线设备分类，即使这些设备在其硬件损伤方面表现出微不足道的变化，并且具有相同的硬件，协议和软件配置。所提出的技术的新颖性在于通过在接收器处对捕获的信号进行过采样并将从RF信号收集的IQ样本馈送到深度神经网络以进行分类来利用{ \em带内}和{ \em带外}信号失真信息。使用卷积神经网络（CNN）模型，我们表明，我们提出的技术，当应用于高端，高性能的设备与最小失真的硬件，设备分类准确性相比，现有的方法翻了一番。
Deep Reinforcement Learning for RIS-aided Multiuser Full-Duplex Secure Communications with Hardware Impairments
在本文中，我们研究了一个可重构智能表面（RIS）辅助的多用户全双工安全通信系统的收发器和RIS的硬件损伤，其中多个窃听者偷听的双向传输信号同时，和RIS应用，以提高保密性能。以最大化和保密率（SSR）为目标，在基站发射功率约束和移相器单位模约束下，建立了基站发射波束形成和反射波束形成的联合优化问题。由于环境是时变的，系统是高维的，这种非凸优化问题在数学上是难以解决的。探索了一种基于深度强化学习（DRL）的算法，通过与动态环境的反复交互和学习来获得满意的解。大量的仿真结果表明，基于DRL的安全波束形成算法被证明是显着有效的改善SSR。研究还发现，通过选择合适的神经网络参数，可以大大提高DRL方法的性能，加快神经网络的收敛速度。
Optimizing Movable Antennas in Wideband Multi-User MIMO With Hardware Impairments
本文研究了宽带多用户MIMO系统中可动天线的优化，通过粒子群优化调整天线位置以最大化平均总速率，发现其性能提升取决于硬件损伤水平、多径丰富度和子载波数。
Hardware-Impaired Over-the-Air Computation with Fluid Antenna Array
本文提出了一种结合可重新配置天线定位的流体天线阵列增强的空中计算系统，通过联合优化发射功率、接收波束成形和天线位置向量，有效降低MSE并提高对硬件缺陷的鲁棒性。
NOMA-based Improper Signaling for MIMO STAR-RIS-assisted Broadcast Channels with Hardware Impairments
本文提出结合IGS、NOMA和STAR-RIS的方案，以补偿收发机I/Q失衡并提升MIMO广播信道频谱效率，证明该方法能显著提高用户最低速率并改善系统性能。
Error Analysis of Cooperative NOMA with Practical Constraints: Hardware-Impairment, Imperfect SIC and CSI
非正交多址接入（NOMA）已成为未来无线网络中支持大规模连接的强有力的候选者。在这方面，它的实现到合作中继，命名为合作NOMA（HOCMA），受到了研究人员的极大关注。然而，大多数现有的hocMA研究未能解决实际的限制，因为他们假设理想的条件。特别是，HOCMA计划与不完善的错误性能还没有调查。在这封信中，我们提供了一个分析框架，在实际的假设下，我们考虑到不完美的连续干扰消除器（SIC），不完美的信道估计（ICSI），和硬件损伤（HWI）在收发器的hocMA计划的错误性能。我们推导了HOCMA方案中的比特出错率（BER）表达式，无论源和用户之间是否存在直接链路，据作者所知，这是公开文献中的首次研究。为了比较，我们还提供了下行NOMA的BER表达式与实际的约束，这也没有在文献中给出，但。通过计算机模拟验证了理论BER表达式，并观察到完美匹配。最后，我们讨论了系统参数的影响（例如，功率分配，HWI级别）对hocMA方案性能的影响，为社会揭示了富有成效的见解。
Achievable Rate Analysis of the STAR-RIS Aided NOMA Uplink in the Face of Imperfect CSI and Hardware Impairments
该研究推导了存在信道估计误差与硬件损伤时，STAR-RIS辅助NOMA上行链路的遍历和速率上界，发现收发机硬件损伤会导致高功率下的性能地板效应。
Cell-Free Massive MIMO with Hardware-Impaired Wireless Fronthaul
本文提出了一种针对无源大规模MIMO的新型放大转发无线前传方案，通过联合建模硬件缺陷并优化线性组合器，提升频谱效率和系统性能。
Energy-Efficient Reconfigurable Holographic Surfaces Operating in the Presence of Realistic Hardware Impairments
本文针对存在硬件损伤的开关控制可重构全息表面辅助通信系统，提出基于特征分解、奇异值分解及功率交替优化的能效最大化方法，并证明其能效优于传统全数字和相移阵列混合波束成形方案。
STAR-RIS-Assisted Cell-Free Massive MIMO with Multi-antenna Users and Hardware Impairments Over Correlated Rayleigh Fading Channels
本文建模含硬件损伤的多天线STAR-RIS辅助无蜂窝大规模MIMO，分析两种上行处理架构并推导SE表达式，证明增加天线、AP和RIS单元可缓解损伤，且Level 2始终优于Level 1。
Beamforming Optimization for Active RIS-Aided Multiuser Communications With Hardware Impairments
本文研究存在硬件损伤的主动RIS辅助多用户通信系统，通过联合设计基站发射波束成形、主动RIS放大因子和相移以最大化总速率，提出两种高效优化算法，并验证了主动RIS相比被动RIS的性能优势及HWIs对系统的限制。
Replicating the Signature: Unsupervised Targeted Impersonation Attack on RF Fingerprinting
研究针对射频指纹识别系统的无监督定向伪装攻击，利用无监督学习与信号处理生成对抗信号，考虑攻击者与受害者硬件不同的现实策略，在蓝牙低功耗设备测试平台实验，攻击效果好，优于现有基线，还分析了多种影响因素。
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