In a secure spatial modulation with a malicious full-duplex attacker, how to obtain the interference space or channel state information (CSI) is very important for Bob to cancel or reduce the interference from Mallory. In this paper, different from existing work with a perfect CSI, the covariance matrix of malicious interference (CMMI) from Mallory is estimated and is used to construct the null-space of interference (NSI). Finally, the receive beamformer at Bob is designed to remove the malicious interference using the NSI. To improve the estimation accuracy, a rank detector relying on Akaike information criterion (AIC) is derived. To achieve a high-precision CMMI estimation, two methods are proposed as follows: principal component analysis-eigenvalue decomposition (PCA-EVD), and joint diagonalization (JD). The proposed PCA-EVD is a rank deduction method whereas the JD method is a joint optimization method with improved performance in low signal to interference plus noise ratio (SINR) region at the expense of increased complexities. Simulation results show that the proposed PCA-EVD performs much better than the existing method like sample estimated covariance matrix (SCM) and EVD in terms of normalized mean square error (NMSE) and secrecy rate (SR). Additionally, the proposed JD method has an excellent NMSE performance better than PCA-EVD in the low SINR region (SINR < 0dB) while in the high SINR region PCA-EVD performs better than JD.


翻译:在使用恶意全复式攻击器进行安全的空间调节时,如何获得干扰空间或频道国家信息(CSI)对于鲍勃取消或减少来自马洛里公司的干扰非常重要。在本文中,与目前关于完美CSI的工作不同,马洛里公司恶意干扰(CMMI)的共变矩阵(CMMI)是估计的,用来构建无干扰空间(NSI)。最后,鲍勃公司的接收信号是用来利用NSI消除恶意干扰的。为了提高估计准确性,将利用Akaike信息标准(AIC)进行排名检测。为了实现高精确度CMMI的估算,建议采用两种方法如下:主要组成部分分析-电子价值变异(PCA-ED)和联合对等。拟议的CCA-E-EVD是一种等级扣减方法,而JD是一种联合优化方法,以低干扰信号和噪声率(SINR)区域为改进性能,以更高的复杂度为代价。模拟结果显示,拟议的CAF-E-EVD公司-NVD的低序度(JR-D)比现有的标准(RIS-RMRVD)区域为更好的标准。

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