무선 신호는 무선 통신 환경의 개방성으로 인해 도청에 취약하다. 이에 본 논문에서는 물리계층 보안 성능을 높이기 위해, 높은 고도와 이동성의 특징을 갖는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)과 높은 효율성 및 저렴한 비용의 특징을 갖는 RIS (Reconfigurable Intelligent Surfaces)를 결합한 다수의 Flying RISs 지원 시스템을 고려한다. 먼저, Flying RIS의 적절한 위치를 결정하기 위해 DNN (Deep Neural Network) 알고리즘을 소개하고, 송신 빔포밍 벡터와 RIS 빔포밍 벡터를 최적화하기 위해 페널티 (penalty) 기반의 SCA (Successive Convex Approximation) 알고리즘과 MM (Minorization-Maximization) 알고리즘을 소개한다. 모의실험 결과 제안 기법이 기존의 기법에 비해 높은 보안 전송률을 가짐을 확인할 수 있다.
Wireless signals are vulnerable to eavesdropping due to the openness of wireless communication environments. Therefore, in order to increase the security performance of the physical layer, this paper considers multiple Flying RISs-supported system that combine unmanned aerial vehicle (UAV) with high altitude and mobility characteristics and reconfigurable intelligent surfaces (RIS) with high efficiency and low cost. First, we introduce the Deep Neural Network (DNN) algorithm to determine the appropriate location of multiple Flying RISs, and the penalty-based successive convex approximation (SCA) algorithm and minorization-maximization (MM) algorithm to optimize the transmission beamforming vector and the RIS beamforming vector. As a result of the simulation, it may be confirmed that the proposed technique has a higher secrecy rate than the existing technique.