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Data-oriented deterministic networks with pointing error and intelligent reflecting surface
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AI
DOI：10.1186/s13638-026-02618-5.png)
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摘要
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为保障面向数据的新型确定性网络在太赫兹（THz）频段运行的安全性和可靠性，本文研究了智能反射面（IRS）辅助无线通信系统的保密性能。我们提出了一种全面的单反射信号模型，明确考虑了太赫兹特有的传播损耗，包括分子吸收引起的路径损耗以及由功率效率系数表示的随机瞄准误差，同时纳入了离散相位偏移量化带来的实际硬件限制。我们推导了利用高斯超几何函数和Meijer-G函数表示的遍历保密容量的闭式表达式，严格分析了系统在串谋和非串谋窃听场景下的鲁棒性，其中窃听者分别工作在最大比合并和选择合并模式下。广泛的蒙特卡罗仿真验证了理论分析，表明增加IRS反射单元数量可显著提升安全性。具体而言，从100增加到200可带来保密容量的显著提升，其增益超过增加发射功率的增益。此外，低分辨率相位量化在实践上已足够，其实现的保密速率接近理想的连续相位上限。
Keyword:
Data-oriented tasks
Intelligent reflecting surfaces
Communication efficiency
Deterministic networks
Performance evaluation