Outage-Constrained Secrecy Rate Maximization for STAR-RIS With Energy-Harvesting Eavesdroppers and Imperfect CSI
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel approach to enhancing secure wireless communication using a simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface (STAR-RIS) in a multiple-input single-output system. Unlike conventional RIS, which is limited to half-space coverage, STAR-RIS enables full 360-degree coverage, making it a promising technology for next-generation secure wireless communication. In the presence of energy-harvesting eavesdroppers, this study aims to maximize the sum secrecy rate while ensuring strict energy harvesting constraints, an area that has not been widely explored, particularly under imperfect channel state information (CSI) conditions. To tackle this challenge, we formulate a complex non-convex optimization problem, which is efficiently solved using a penalty concave-convex procedure combined with an alternating optimization algorithm. This optimization framework jointly optimizes beamforming and STAR-RIS transmission and reflection coefficients, striking a balance between secure communication and energy harvesting requirements. Numerical simulations show that the proposed method outperforms conventional RIS-based approaches, demonstrating its effectiveness even in the presence of CSI uncertainty. Furthermore, the results confirm that optimizing STAR-RIS under imperfect CSI leads to superior security and energy efficiency compared to assuming perfect CSI, highlighting the practical significance of our approach in real-world wireless networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».