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Enregistrement W4389252565 · doi:10.1109/lwc.2023.3338273

Aerial IRS-Enabled Secure Mobile Communications: Joint 3-D Trajectory and Beamforming Design

2023· article· en· W4389252565 sur OpenAlex
Haoyu Jiang, Zilong Bao, Mingjun Wang, Wei Wang, Rui Wang, Kanapathippillai Cumanan, Zhiguo Ding, Octavia A. Dobre

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésComputer scienceBeamformingTrajectoryBenchmark (surveying)Real-time computingChannel (broadcasting)Optimization problemMobile telephonyComputer networkAlgorithmMobile radioTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter investigates a novel aerial intelligent reflecting surface (IRS)-assisted secure mobile communication system. In particular, the IRS is mounted on a unmanned aerial vehicle (UAV) to help a source transmit its confidential messages to a legitimate mobile user in the presence of a mobile eavesdropper. The aerial IRS can adjust its trajectory and phase-shift to track the moving user and provide safer communication services. Furthermore, due to the mobility of the UAV, user and eavesdropper, the effect of Doppler shifts is also taken into consideration in the channel model. Under such a setup, we formulate an average secrecy rate maximization problem to jointly optimize the 3D trajectory of the UAV and the phase-shift matrix of the aerial IRS. To deal with this non-convex optimization problem, we decompose the original problem into two subproblems and propose an iterative algorithm to determine its suboptimal solution. Numerical results show that the proposed aerial IRS-assisted 3D joint design can significantly improve the secrecy rate compared to the benchmark schemes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle