Wireless sensor networks (WSNs) comprise several spatially distributed sensor nodes that communicate over an open radio channel, thereby making the network vulnerable to eavesdroppers (EDs). As a physical layer security approach, intelligent reflecting surface (IRS) technology has recently emerged as an effective technique for security in WSNs. Unlike prior works that do not consider the role of the IRS in facilitating the parameter estimation in WSN, we propose a scheme for joint transmit and reflective beamformer (JTRB) design for secure parameter estimation at the fusion center (FC) in the presence of an ED. To solve the resulting non-convex optimization problem, we develop a semidefinite relaxation (SDR)-based iterative algorithm, which alternately yields the transmit beamformer at each sensor node and the corresponding reflection phases at the IRS, to achieve the minimum mean-squared error (MMSE) parameter estimate at the FC, subject to transmit power and ED signal-to-noise ratio (SNR) constraints. Our simulation results demonstrate robust MSE and security performance of the proposed IRS-based JTRB technique.


翻译:无线传感器网络(WSN)由几个空间分布式传感器节点组成,通过开放的无线电频道进行通信,从而使网络容易受窃听者(EDs)的伤害。作为一种物理层安全办法,智能反射表面技术最近成为WSNS的一种有效安全技术。与以前不考虑IRS在促进WSN参数估计方面的作用的工程不同,我们提出了一个联合传输和反射波束(JTRB)设计方案,以便在有ED的情况下在聚变中心进行安全参数估计。为了解决由此产生的非碳化物优化问题,我们开发了一种基于半确定型放松(SDR)的迭代算法,这种半确定法可产生每个传感器节点和IRS的相应反射阶段的传输信号,以便在FC达到最小平均差(MSE)参数估计,条件是传输能量和ED信号到噪音比率(SNR)的限制。我们的模拟结果表明,以IRS为基础的JTRB技术具有很强的MSE和安全性。

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