Secrecy-Driven Robust Beamforming Under Age of Information Constraints for Satellite-Terrestrial Integrated Networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a robust secure beamforming (BF) strategy that incorporates information freshness into the physical layer security (PLS) design of satellite-terrestrial integrated network (STIN). In the considered framework, satellite networks serve earth stations in the presence of multiple eavesdroppers, while terrestrial networks, operating over the same spectrum, provide multicast services to ground users. To capture the dynamics of status update timeliness, we model the evolution of the Age of Information (AoI) using a discrete-time Markov chain, taking into account both the activation thresholds and access probabilities of users. Based on this model, we derive a closed-form expression for the secrecy margin of the wiretap channel, thereby jointly quantifying data freshness and communication security. Assuming imperfect channel state information, we formulate an optimization problem to maximize the average secrecy margin, subject to constraints on average AoI, quality of service (QoS), eavesdropping probability, and total transmit power. To tackle the inherent non-convexity caused by probabilistic constraints, we adopt Bernstein-type inequalities to transform them into tractable deterministic equivalents. An efficient solution algorithm is then developed by integrating successive convex approximation with difference-of-convex programming, enabling effective computation of the optimal BF vectors. Extensive simulation results confirm that the proposed approach achieves notable improvements over existing methods in both secrecy performance and information freshness, offering a unified and practical solution for secure and timely communication in future 6 G integrated networks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle