Secrecy-Driven Robust Beamforming Under Age of Information Constraints for Satellite-Terrestrial Integrated Networks
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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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».