Movable Antennas in Wireless Systems: A Tool for Connectivity or a New Security Threat?
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of movable antenna (MA) technology has marked a significant advancement in the field of wireless communication research, paving the way for enhanced connectivity, improved signal quality, and adaptability across diverse environments. By allowing antennas to adjust positions dynamically within a finite area at transceivers, this technology enables more favourable channel conditions, optimizing performance across applications like mobile telecommunications and remote sensing. However, throughout history, the introduction of every new technology has presented opportunities for misuse by malicious individuals. Just as MAs can enhance connectivity, they may also be exploited for disruptive purposes such as jamming. In this paper, we examine the impact of an MA-enhanced jamming system equipped with$M$movable antennas in a downlink multi-user communication scenario, where a base station (BS) with$N$antennas transmits data to$K$single-antenna users. We formulate an optimization problem where the jammer determines both the antenna locations and beamforming vectors to minimize the total system sum rate. Given the non-convex nature of the problem, it is decomposed into two sub-problems, which are solved alternately until convergence. Simulation results show that an adversary equipped with MAs reduce the system sum rate by 30 % more effectively than fixed-position antennas (FPAs). Additionally, MAs increase the outage probability by 25 % over FPAs, leading to a 20 % increase in the number of users experiencing outages. The highlighted risks posed by unauthorized use of this technology, underscore the urgent need for effective regulations and countermeasures to ensure its secure application.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».