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页面好看的教育类网站模板下载,wordpress自定义链接不能用,公司网站首页大图怎么做,wordpress如何建站群颠覆隐蔽通信#xff01;DRIS技术实现同步检测与无源干扰#xff0c;无需信道知识和额外功耗 文章来源 微信公众号 EW Frontier 一、文章题目 基于迪斯科可重构智能表面#xff08;DRIS#xff09;的隐蔽通信同步检测与干扰技术 二、摘要 隐蔽通信相比密码学和物理层…颠覆隐蔽通信DRIS技术实现同步检测与无源干扰无需信道知识和额外功耗文章来源 微信公众号 EW Frontier一、文章题目基于迪斯科可重构智能表面DRIS的隐蔽通信同步检测与干扰技术二、摘要隐蔽通信相比密码学和物理层安全PLS能提供更强的隐私保护但现有隐蔽通信研究均隐含假设信道互易性成立即无线信道在相干时间内保持恒定或近似恒定。本文研究了一种由监控者Willie部署的迪斯科可重构智能表面DRIS对隐蔽通信的影响——DRIS通过随机时变的反射系数扮演“迪斯科球”的角色引入时变全无源干扰FPJ从而打破信道互易性假设。该DRIS无需获取Bob的信道信息也无需额外干扰功率既能干扰Alice与Bob之间的隐蔽传输又能降低Willie的检测误码率。为量化DRIS对隐蔽通信的影响本文首先为Willie设计了考虑DRIS时变FPJ的检测规则将虚警率FAR、漏检率MDR定义为Willie的检测性能指标将信干噪比SJNR定义为Alice-Bob隐蔽传输的通信性能指标。基于该检测规则推导了Willie判断通信是否发生的检测阈值并对Willie的FAR、MDR以及Bob的SJNR进行了理论分析揭示了DRIS-based FPJ在隐蔽通信中的独特性质。最后通过数值仿真验证了理论分析的有效性并评估了DRIS对隐蔽通信的影响。三、引言由于无线信道的广播特性和叠加特性无线系统天生易受各类恶意攻击这一问题在物联网IoT时代尤为关键——物联网传输的数据常包含健康、位置等敏感个人信息而在政府和军事场景中通信隐蔽性更是至关重要。因此传输安全与隐私保护研究迅速发展。隐蔽通信又称低检测概率通信通过将传输信号隐藏在环境噪声中避免被敌对监控者发现其隐私保护级别优于密码学和物理层安全PLS——若监控者Willie未察觉传输存在便不会尝试解码信号中的信息。早期研究已确立隐蔽通信的基本极限在Alice与Willie之间的加性高斯白噪声AWGN信道中无需知晓噪声功率即可在n次信道使用中传输o(√n)比特且检测概率可任意低若已知噪声功率下界则可传输O(√n)比特。后续研究通过非正交多址NOMA、Turbo编码、中继协作、人工噪声等技术进一步提升隐蔽通信性能但这些研究均假设时分双工TDD信道的互易性成立。可重构智能表面RIS作为改善无线通信性能的关键技术通过大量可编程反射单元调整反射系数在不显著增加功耗和成本的前提下提升系统性能其在隐蔽通信中的应用已被初步探索。但DRIS迪斯科RIS的出现打破了信道互易性假设——DRIS的反射系数随机时变可引入主动信道老化ACA即使在信道相干时间内也会破坏TDD信道互易性且无需合法用户信道知识和额外干扰功率即可发起全无源干扰FPJ。本文提出利用DRIS破坏隐蔽通信中信道互易性的创新思路主要贡献包括构建DRIS存在下的隐蔽通信模型设计Willie的检测规则与性能指标推导DRIS影响下的信道统计特性、检测阈值及FAR、MDR的闭合表达式分析SJNR的渐近特性揭示DRIS-based FPJ的独特性质通过仿真验证理论分析的准确性。四、方法简介1. 系统模型设计场景部署Alice向Bob进行隐蔽传输Willie部署N_D单元DRIS由FPGA控制器调节反射系数DRIS靠近Alice部署Willie与Bob位于DRIS远场区域。DRIS的反射系数相位和幅度随机时变且独立同分布支持b比特量化。信道模型直接信道Alice-Bob、Alice-Willie和DRIS相关信道DRIS-Bob、DRIS-Willie采用远场高斯模型Alice-DRIS信道采用近场莱斯衰落模型包含视距LoS和非视距NLoS分量。2. 检测规则与阈值推导决策逻辑Willie通过判断接收信号样本是否满足“N个及以上样本功率超过对应阈值”区分“Alice传输H₁”和“Alice静默H₀”两种事件。阈值优化基于似然比检验LRT推导时变检测阈值ε(m)该阈值考虑了DRIS时变干扰的影响与无DRIS场景下的固定阈值形成区别。3. 性能指标定义检测性能虚警率FARH₀时误判为H₁的概率、漏检率MDRH₁时误判为H₀的概率。通信性能信干噪比SJNR反映Bob接收信号的有效强度其 achievable速率为R_blog₂(1η_b)。4. 理论分析方法利用中心极限定理推导DRIS信道的渐近高斯分布特性基于信道统计特性和LRT推导检测阈值的闭合表达式推导FAR和MDR的数学表达式分析SJNR随DRIS单元数量、发射功率的渐近行为。5. 仿真验证设置关键参数DRIS含2048个反射单元1位量化反射系数Alice发射功率范围-15~5 dBmWillie在相干时间内取M5个样本信道衰落模型采用3GPP标准。对比基准无DRIS场景、主动干扰AJ场景分析DRIS单元数量、量化精度、Alice-DRIS距离、检测样本数等因素的影响。五、结论DRIS通过随机时变反射系数引入全无源干扰FPJ既能降低Willie的FAR和MDR提升检测准确性又能显著干扰Alice-Bob的隐蔽传输——即使Willie发生漏检DRIS仍能通过主动信道老化ACA破坏通信质量且无需获取Alice-Bob的信道信息CSI和额外干扰功率。增加Alice的发射功率无法有效提升通信性能一方面SJNR会随发射功率增大渐近收敛至恒定值另一方面更高发射功率会加剧DRIS干扰的影响同时显著提高Willie的检测概率。低量化精度DRIS即可满足需求1位量化的DRIS配合大量反射单元就能有效提升Willie的检测精度并恶化Alice-Bob的通信性能DRIS应尽可能靠近Alice部署以最大化干扰和检测效果。本文揭示了非法RIS对隐蔽通信的重大威胁未来研究需聚焦对抗措施如基于人工智能的信号分类/异常检测、自适应波束成形等技术以保障隐蔽通信的安全性。