Joint Transceiver Design for Secure Downlink Communications Over an Amplify-and-Forward MIMO Relay
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses joint transceiver design for secure downlink communications over a multiple-input multiple-output relay system in the presence of multiple legitimate users and malicious eavesdroppers. Specifically, we jointly optimize the base station (BS) beamforming matrix, the relay station (RS) amplify-and-forward transformation matrix, and the covariance matrix of artificial noise, so as to maximize the system worst-case secrecy rate in the presence of the colluding eavesdroppers under power constraints at the BS and the RS, as well as quality of service constraints for the legitimate users. This problem is very challenging due to the highly coupled design variables in the objective function and constraints. By adopting a series of transformation, we first derive an equivalent problem that is more tractable than the original one. Then, we propose and fully develop a novel algorithm based on the penalty concave-convex procedure (penalty-CCCP) to solve the equivalent problem, where the difficult coupled constraint is penalized into the objective and the resulting nonconvex problem is solved at each iteration by resorting to the CCCP method. It is shown that the proposed joint transceiver design algorithm converges to a stationary solution of the original problem. Finally, our simulation results reveal that the proposed algorithm achieves better performance than other recently proposed transceiver designs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».