On the Detection of Non-Cooperative RISs: Scan B-Testing via Deep Support Vector Data Description

要約

この論文では、直交を使用して多入力多出力 (MIMO) 通信システムの近くにある未知の特性を持つ 1 つまたは複数の再構成可能インテリジェント サーフェス (RIS) から非協調的なアクティビティの存在を迅速に検出する問題を研究します。
周波数分割多重 (OFDM) 伝送。
まず、RIS と再構成不可能な固定表面を組み込んだ新しい広帯域チャネル モデルを提示します。このモデルは、周波数領域でのチャネルに対する RIS 作動時間の影響と、送信中または送信間の位相構成の変化の違いの両方を捕捉します。
RIS がサードパーティ システムの調整の下で動作する可能性があり、そのため、目的の MIMO OFDM システムの通信に悪影響を与える可能性があることを考慮して、どのような位相構成の分布も認識しない新しい RIS アクティビティ検出フレームワークを提案します。
非協力的な RIS の。
特に、マルチアンテナ受信機でのデータ分布の知識を利用して、ディープサポートベクターデータ記述モデルとスキャン$B$テストを組み合わせた新しいオンライン変化点検出統計を設計します。
提示された数値調査は、既存の変化点検出スキームと比較して、提案された RIS 検出アプローチの検出精度が向上し、計算の複雑さが軽減されたことを示しています。

要約(オリジナル)

In this paper, we study the problem of promptly detecting the presence of non-cooperative activity from one or more Reconfigurable Intelligent Surfaces (RISs) with unknown characteristics lying in the vicinity of a Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) communication system using Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) transmissions. We first present a novel wideband channel model incorporating RISs as well as non-reconfigurable stationary surfaces, which captures both the effect of the RIS actuation time on the channel in the frequency domain as well as the difference between changing phase configurations during or among transmissions. Considering that RISs may operate under the coordination of a third-party system, and thus, may negatively impact the communication of the intended MIMO OFDM system, we present a novel RIS activity detection framework that is unaware of the distribution of the phase configuration of any of the non-cooperative RISs. In particular, capitalizing on the knowledge of the data distribution at the multi-antenna receiver, we design a novel online change point detection statistic that combines a deep support vector data description model with the scan $B$-test. The presented numerical investigations demonstrate the improved detection accuracy as well as decreased computational complexity of the proposed RIS detection approach over existing change point detection schemes.

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