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Enregistrement W7125893818 · doi:10.1109/wcsp68525.2025.1010487

Secrecy-Driven Robust Beamforming Under Age of Information Constraints for Satellite-Terrestrial Integrated Networks

2025· article· W7125893818 sur OpenAlexaff
Mingyi Ji, Haitao Zhao, Huaicong Kong, Bo Xu, Haibo Dai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueAge of Information Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEavesdroppingProbabilistic logicBeamformingArtificial noisePhysical layerRobustness (evolution)Channel state informationChannel (broadcasting)Secrecy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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