Unmanned aerial vehicles (UAVs) have attracted a lot of research attention because of their high mobility and low cost in serving as temporary aerial base stations (BSs) and providing high data rates for next-generation communication networks. To protect user privacy while avoiding detection by a warden, we investigate a jammer-aided UAV covert communication system, which aims to maximize the user's covert rate with optimized transmit and jamming power. The UAV is equipped with multi-antennas to serve multi-users simultaneously and enhance the Quality of Service. By considering the general composite fading and shadowing channel models, we derive the exact probability density (PDF) and cumulative distribution functions (CDF) of the signal-to-interference-plusnoise ratio (SINR). The obtained PDF and CDF are used to derive the closed-form expressions for detection error probability and covert rate. Furthermore, the covert rate maximization problem is formulated as a Nash bargaining game, and the Nash bargaining solution (NBS) is introduced to investigate the negotiation among users. To solve the NBS, we propose two algorithms, i.e., particle swarm optimization-based and joint twostage power allocation algorithms, to achieve covertness and high data rates under the warden's optimal detection threshold. All formulated problems are proven to be convex, and the complexity is analyzed. The numerical results are presented to verify the theoretical performance analysis and show the effectiveness and success of achieving the covert communication of our algorithms.


翻译:无人驾驶航空飞行器(UAVs)因其作为临时航空基地站(BS)的流动性高,成本低,且为下一代通信网络提供高数据率,因此吸引了大量的研究关注。为了保护用户隐私,同时避免由典狱长探测,我们调查了干扰式无人驾驶航空飞行器隐蔽通信系统,目的是以最佳传输和干扰能力最大限度地提高用户的隐蔽率。无人驾驶航空飞行器配备多层安全纳,同时为多用户服务,提高服务质量。考虑到通用复合淡化和影子频道模型,我们得出了信号对干涉加固率(SINR)的准确概率密度(PDF)和累积分配功能(CDF )。获得的PDF和CDF用于获取检测误差概率和隐蔽率的封闭式表达方式。此外,隐蔽率最大化问题被表述为纳什讨价还价,而纳什谈判解决方案(NBS)用于调查用户之间的谈判。为了解决 NBSBS、iDF(PDF)和累积率(CDF)的准确度密度和累积率分析,我们建议两种算算算出最佳数据,在最佳分析中,最优度和最优度分析中,最优度和最差值数据分析是所有数据。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员