Published January 1, 2022
| Version v1
Publication
Open
A Secure-Transmission Maximization Scheme for SWIPT Systems Assisted by an Intelligent Reflecting Surface and Deep Learning
Description
Recently, the demand for spectral and energy efficiency has significantly been increased along with new breakthroughs in programmable meta-material techniques. The integration of an intelligent reflecting surface (IRS) into simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) systems has attracted much attention from operators in advanced wireless communication networks (WCNs) such as fifth-generation (5G) and sixth-generation (6G) networks. In addition, an IRS-assisted SWIPT system faces many security risks that can easily be compromised by eavesdroppers. In this paper, we investigate the physical-layer secure and transmission optimization problem in an IRS-assisted SWIPT system where a power-splitting (PS) scheme is installed in the user equipment (UE). In particular, our purpose is to maximize the system secrecy rate by jointly finding optimal solutions for transmitter power, PS factor of UE, and phase shifts matrix of IRS under the required minimum harvested energy and maximum transmitter power. We propose the alternating optimization (AO)-based scheme to obtain optimal solutions. The proposed AO-based scheme can effectively solve both convex and non-convex problems; however, applying them in practice still poses some difficulties due to the complexity and long computation time. This is because many mathematical transformations are used and the optimal solution needs a number of iterations to achieve convergence. Therefore, we also propose 5 types of data and DNN structures to potentially achieve efficiency in computations by using a deep learning (DL)-based approach. The simulation results indicate that the proposed IRS scheme provides an improvement in terms of the average secrecy rate (ASR) by up to 38.91% when the number of reflecting elements is high (30 elements) compared to a scheme without an IRS. We also observe that the DL-based approach not only provides similar performance to the AO-based scheme but it also significantly reduces computation time.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
في الآونة الأخيرة، زاد الطلب على الكفاءة الطيفية وكفاءة الطاقة بشكل كبير إلى جانب اختراقات جديدة في تقنيات المواد الفوقية القابلة للبرمجة. اجتذب دمج سطح عاكس ذكي (IRS) في أنظمة نقل المعلومات والطاقة اللاسلكية المتزامنة (SWIPT) الكثير من الاهتمام من المشغلين في شبكات الاتصالات اللاسلكية المتقدمة (WCNs) مثل شبكات الجيل الخامس (5G) والجيل السادس (6G). بالإضافة إلى ذلك، يواجه نظام SWIPT المدعوم من مصلحة الضرائب العديد من المخاطر الأمنية التي يمكن أن يتعرض لها المتنصتون بسهولة. في هذه الورقة، نتحقق من مشكلة تأمين الطبقة المادية وتحسين الإرسال في نظام SWIPT المدعوم من مصلحة الضرائب حيث يتم تثبيت مخطط تقسيم الطاقة (PS) في معدات المستخدم (UE). على وجه الخصوص، هدفنا هو زيادة معدل سرية النظام من خلال إيجاد الحلول المثلى بشكل مشترك لطاقة جهاز الإرسال، وعامل PS لـ UE، ومصفوفة تحولات الطور لـ IRS تحت الحد الأدنى المطلوب من الطاقة المحصودة والحد الأقصى لطاقة جهاز الإرسال. نقترح المخطط القائم على التحسين بالتناوب (AO) للحصول على الحلول المثلى. يمكن للمخطط المقترح القائم على AO أن يحل بشكل فعال كل من المشكلات المحدبة وغير المحدبة ؛ ومع ذلك، فإن تطبيقها في الممارسة العملية لا يزال يشكل بعض الصعوبات بسبب التعقيد ووقت الحساب الطويل. وذلك لأنه يتم استخدام العديد من التحولات الرياضية ويحتاج الحل الأمثل إلى عدد من التكرارات لتحقيق التقارب. لذلك، نقترح أيضًا 5 أنواع من البيانات وهياكل DNN لتحقيق الكفاءة في الحسابات باستخدام نهج قائم على التعلم العميق (DL). تشير نتائج المحاكاة إلى أن مخطط IRS المقترح يوفر تحسينًا من حيث متوسط معدل السرية (ASR) بنسبة تصل إلى 38.91 ٪ عندما يكون عدد العناصر العاكسة مرتفعًا (30 عنصرًا) مقارنة بمخطط بدون IRS. نلاحظ أيضًا أن النهج القائم على DL لا يوفر أداءً مشابهًا للمخطط القائم على AO فحسب، بل يقلل أيضًا بشكل كبير من وقت الحساب.Translated Description (French)
Récemment, la demande d'efficacité spectrale et énergétique a considérablement augmenté avec de nouvelles percées dans les techniques de méta-matériaux programmables. L'intégration d'une surface réfléchissante intelligente (IRS) dans les systèmes de transfert d'information et de puissance sans fil simultanés (SWIPT) a attiré beaucoup d'attention des opérateurs dans les réseaux de communication sans fil avancés (WCN) tels que les réseaux de cinquième génération (5G) et de sixième génération (6G). En outre, un système SWIPT assisté par IRS est confronté à de nombreux risques de sécurité qui peuvent facilement être compromis par des espions. Dans cet article, nous étudions le problème de sécurité de la couche physique et d'optimisation de la transmission dans un système SWIPT assisté par IRS où un schéma de partage de puissance (PS) est installé dans l'équipement utilisateur (UE). En particulier, notre objectif est de maximiser le taux de secret du système en trouvant conjointement des solutions optimales pour la puissance de l'émetteur, le facteur PS de l'UE et la matrice des déphasages de l'IRS sous l'énergie minimale récoltée et la puissance maximale de l'émetteur requises. Nous proposons le schéma basé sur l'optimisation alternée (AO) pour obtenir des solutions optimales. Le schéma basé sur AO proposé peut résoudre efficacement les problèmes convexes et non convexes ; cependant, leur application dans la pratique pose encore quelques difficultés en raison de la complexité et du temps de calcul long. En effet, de nombreuses transformations mathématiques sont utilisées et la solution optimale nécessite un certain nombre d'itérations pour atteindre la convergence. Par conséquent, nous proposons également 5 types de données et de structures DNN pour potentiellement atteindre l'efficacité dans les calculs en utilisant une approche basée sur l'apprentissage profond (DL). Les résultats de la simulation indiquent que le système IRS proposé offre une amélioration en termes de taux de secret moyen (ASR) allant jusqu'à 38,91 % lorsque le nombre d'éléments réfléchissants est élevé (30 éléments) par rapport à un système sans IRS. Nous observons également que l'approche basée sur le DL fournit non seulement des performances similaires au schéma basé sur l'AO, mais qu'elle réduit également considérablement le temps de calcul.Translated Description (Spanish)
Recientemente, la demanda de eficiencia espectral y energética se ha incrementado significativamente junto con nuevos avances en técnicas de metamateriales programables. La integración de una superficie reflectante inteligente (IRS) en sistemas simultáneos de información inalámbrica y transferencia de energía (SWIPT) ha atraído mucha atención de los operadores en redes de comunicación inalámbricas avanzadas (WCN) como las redes de quinta generación (5G) y sexta generación (6G). Además, un sistema SWIPT asistido por el IRS se enfrenta a muchos riesgos de seguridad que pueden ser fácilmente comprometidos por los espías. En este documento, investigamos el problema de la seguridad de la capa física y la optimización de la transmisión en un sistema SWIPT asistido por el IRS donde se instala un esquema de división de potencia (PS) en el equipo de usuario (UE). En particular, nuestro propósito es maximizar la tasa de secreto del sistema mediante la búsqueda conjunta de soluciones óptimas para la potencia del transmisor, el factor PS del UE y la matriz de cambios de fase del IRS bajo la energía cosechada mínima requerida y la potencia máxima del transmisor. Proponemos el esquema basado en optimización alterna (AO) para obtener soluciones óptimas. El esquema basado en AO propuesto puede resolver eficazmente problemas convexos y no convexos; sin embargo, su aplicación en la práctica todavía plantea algunas dificultades debido a la complejidad y al largo tiempo de cálculo. Esto se debe a que se utilizan muchas transformaciones matemáticas y la solución óptima necesita varias iteraciones para lograr la convergencia. Por lo tanto, también proponemos 5 tipos de datos y estructuras de DNN para lograr potencialmente la eficiencia en los cálculos mediante el uso de un enfoque basado en el aprendizaje profundo (DL). Los resultados de la simulación indican que el esquema IRS propuesto proporciona una mejora en términos de la tasa de secreto promedio (ASR) de hasta un 38,91% cuando el número de elementos reflectantes es alto (30 elementos) en comparación con un esquema sin un IRS. También observamos que el enfoque basado en DL no solo proporciona un rendimiento similar al esquema basado en AO, sino que también reduce significativamente el tiempo de cálculo.Files
09734045.pdf.pdf
Files
(245 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:ccb54ae2cb8e78e1fe31e6c534e12faa
|
245 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- مخطط تعظيم الإرسال الآمن لأنظمة SWIPT بمساعدة سطح عاكس ذكي والتعلم العميق
- Translated title (French)
- Un système de maximisation de la transmission sécurisée pour les systèmes SWIPT assisté par une surface réfléchissante intelligente et un apprentissage profond
- Translated title (Spanish)
- Un esquema de maximización de transmisión segura para sistemas SWIPT asistido por una superficie reflectante inteligente y aprendizaje profundo
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4226320646
- DOI
- 10.1109/access.2022.3159679
References
- https://openalex.org/W132901562
- https://openalex.org/W1598479205
- https://openalex.org/W1970334960
- https://openalex.org/W1997770298
- https://openalex.org/W2007529001
- https://openalex.org/W2013605702
- https://openalex.org/W2032372805
- https://openalex.org/W2036672508
- https://openalex.org/W2042738017
- https://openalex.org/W2092086200
- https://openalex.org/W2100755644
- https://openalex.org/W2111505049
- https://openalex.org/W2126423090
- https://openalex.org/W2133108373
- https://openalex.org/W2133406100
- https://openalex.org/W2139683558
- https://openalex.org/W2156214717
- https://openalex.org/W2178935672
- https://openalex.org/W2482956086
- https://openalex.org/W2504519301
- https://openalex.org/W2508393166
- https://openalex.org/W2616867685
- https://openalex.org/W2617211273
- https://openalex.org/W2735938380
- https://openalex.org/W2792729933
- https://openalex.org/W2884718891
- https://openalex.org/W2910016204
- https://openalex.org/W2945534522
- https://openalex.org/W2950077417
- https://openalex.org/W2950680381
- https://openalex.org/W2963190722
- https://openalex.org/W2969424089
- https://openalex.org/W2981792785
- https://openalex.org/W2990747873
- https://openalex.org/W3035386068
- https://openalex.org/W3043220753
- https://openalex.org/W3045637469
- https://openalex.org/W3082159919
- https://openalex.org/W3100992968
- https://openalex.org/W3104926134
- https://openalex.org/W3105195769
- https://openalex.org/W3105289681
- https://openalex.org/W3129486236
- https://openalex.org/W3133651059
- https://openalex.org/W3174071553
- https://openalex.org/W3180756666
- https://openalex.org/W3198789116
- https://openalex.org/W3207974457
- https://openalex.org/W3214572167
- https://openalex.org/W4378974380