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J-GLOBAL ID：202102285553900436   整理番号：21A0540235

安全な無線通信のための深層強化学習ベースの知的反射面【JST・京大機械翻訳】

Deep Reinforcement Learning Based Intelligent Reflecting Surface for Secure Wireless Communications

著者 (7件)： Yang Helin (Nanyang Technological University,School of Computer Science and Engineering,Singapore) ,  Zhao Yang (Nanyang Technological University,School of Computer Science and Engineering,Singapore) ,  Xiong Zehui (Nanyang Technological University,School of Computer Science and Engineering,Singapore) ,  Zhao Jun (Nanyang Technological University,School of Computer Science and Engineering,Singapore) ,  Niyato Dusit (Nanyang Technological University,School of Computer Science and Engineering,Singapore) ,  Lam Kwok-Yan (Nanyang Technological University,School of Computer Science and Engineering,Singapore) ,  Wu Qingqing (University of Macau,State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City,Macau,China,999078)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,物理層セキュリティのためのインテリジェント反射表面(IRS)支援無線セキュア通信システムを研究し,そこでは,多重盗聴者の存在における多重レジイミットユーザの通信を確保するために,IRSをその反射要素を調整するように配置した。システム秘密率を改善するために,基地局(BS)のビーム成形とIRSの反射ビーム成形を同時に最適化するための設計問題を,異なるサービス品質(QoS)要件と時変チャネル条件を考慮して定式化した。システムが高度に動的で複雑であるので,新しい深層強化学習(DRL)ベースの安全なビーム成形方式を最初に提案し,動的環境における盗聴者に対する最適ビーム成形方針を達成した。シミュレーション結果は,提案した深い学習ベースの安全なビーム成形手法が,他の方式と比較して,システム秘密性能を著しく改良できることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  シミュレーション ,  *学習 ,  基地局 ,  多重化 ,  *無線伝送 ,  通信方式 ,  定式化 ,  ビーム成形 ,  反射面
準シソーラス用語： *ワイヤレス ,  サービス品質 ,  盗聴 ,  時変チャネル ,  物理層セキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 無線通信 ,  深層強化学習 ,  反射面