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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 19 - 24 (6page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2022.59.10.19
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본 논문에서는 다중 IRS (Intelligent Reflecting Surface) 시스템에서 보안 전송을 위한 딥러닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 보안 전송률을 최대화하기 위해 심층 신경망을 사용한 멀티 태스크 학습을 기반으로 활성 IRS와 위상 변이를 예측한다. 시뮬레이션은 3D ray-tracing을 기반으로 하였으며, 그 결과 제안하는 기법이 96% 이상의 활성 IRS와 위상 변이를 예측하는 정확성을 보여준다. 또한, 제안하는 기법이 기존의 단일 IRS 및 다중 IRS보다 높은 보안 전송률을 갖는다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델 및 문제 공식화
Ⅲ. MTL-DNN 기반 보안 전송률 최대화
Ⅳ. 시뮬레이션 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Y. Ho, “Physical Layer Core Technology of 5G NR System,” in Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers Vol. 46, NO. 4, April 2019.
S. Moon, H. Kim, J.Y. Kim, D. Kim, and I. Hwang, “Deep Learning-based Beam and Blockage Prediction for Millimeter-wave Indoor Environmen,” in Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers Vol. 57, NO. 7, July 2020.
Choongil Yeh, Gweon Do Jo, Young-Jo Ko, Hyun Kyu Chung, “Perspectives on 6G wireless communications,” ICT Express, 2022.
Zhou X., Song L., Zhang Y., “Physical Layer Security in Wireless Communications,” CRC Press, 2013.
H. Shen, W. Xu, S. Gong, Z. He, and C. Zhao, “Secrecy rate maximization for intelligent reflecting surface assisted multi-antenna communications,” IEEE Communications Letters, vol. 23, no. 9, pp. 1488–1492, Sep. 2019.
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Choongil Yeh, Gweon Do Jo, Young-Jo Ko, Hyun Kyu Chung, “Perspectives on 6G wireless communications,” ICT Express, 2022.
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H. Shen, W. Xu, S. Gong, Z. He, and C. Zhao, “Secrecy rate maximization for intelligent reflecting surface assisted multi-antenna communications,” IEEE Communications Letters, vol. 23, no. 9, pp. 1488–1492, Sep. 2019.
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