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2022
다중 지능형 반사판 시스템에서 멀티 태스크 학습-심층 신경망 기반 보안 전송률 최대화
Multi-Task Learning-Deep Neural Network-based Secrecy Rate Maximization for Multiple Intelligent Reflecting Surface System
대한전자공학회
황인태
논문정보
- Publisher
- 전자공학회논문지
- Issue Date
- 2022-10-31
- Keywords
- -
- Citation
- -
- Source
- -
- Journal Title
- -
- Volume
- 59
- Number
- 10
- Start Page
- 19
- End Page
- 24
- DOI
- ISSN
- 22875026
Abstract
본 논문에서는 다중 IRS (Intelligent Reflecting Surface) 시스템에서 보안 전송을 위한 딥러닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 보안 전송률을 최대화하기 위해 심층 신경망을 사용한 멀티 태스크 학습을 기반으로 활성 IRS와 위상 변이를 예측한다. 시뮬레이션은 3D ray-tracing을 기반으로 하였으며, 그 결과 제안하는 기법이 96% 이상의 활성 IRS와 위상 변이를 예측하는 정확성을 보여준다. 또한, 제안하는 기법이 기존의 단일 IRS 및 다중 IRS보다 높은 보안 전송률을 갖는다.
- 전남대학교
- KCI
- 전자공학회논문지
저자 정보
| 이름 | 소속 |
|---|---|
| 황인태 | 지능전자컴퓨터공학과 |