CN110492970B - 人工噪声辅助的无线云接入网传输系统及其功率分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人工噪声辅助的无线云接入网传输系统及该系统的功率分配方法，其中为了提高无线云接入网的安全性，在现有的无线云接入网中，引入一种人工噪声技术。考虑信号发射功率消耗和人工噪声消耗两部分。从安全能效最优的角度出发，设计出一种功率分配的方案。仿真结果表明，利用本发明中的优化方案，可以显著提高系统安全能效。

Description

人工噪声辅助的无线云接入网传输系统及其功率分配方法

技术领域

本发明涉及无线通信系统的安全传输技术领域，特别涉及一种人工噪声辅助的无线云接入网传输系统及该系统功率分配方法。

背景技术

无线电波在自由空间的传播特性决定了无限通信极易遭受窃听，因此需要合理的设计通信协议提升传输安全性。传统的通信系统中，采用的较多的是通过应用层加密来提升安全性，这种方式尽管不影响底层传输协议，但是随着计算能力的提升，容易被破解。为了克服这一问题，引入了一种新的人工噪声辅助的通信协议，通过合理的加入人工噪声，利用无线电波的叠加特性，实现安全传输。

在保证通信安全性基础上，如何节能环保也是新一代通信系统需要考虑的问题。在此背景下，引入安全能效这一指标，能够有效衡量单位能量消耗所带来的安全传输速率。针对安全能效这一目标对通信系统传输方案进行设计，能够有效的提升通信系统的传输安全和降低传输能耗。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工噪声的无线云接入网传输系统及该系统安全能效最大化方法。为了提高无线云接入网的安全性，在现有的无线云接入网中，引入一种人工噪声技术。相比传统的无人工噪声方式，该技术可以有效干扰网络内窃听用户，提升网络的可靠性和保密性。此外，人工噪声还可以根据不同的环境和服务需求控制它的发射功率、波形等。本发明提出了基于人工噪声的无线云接入网传输系统，并基于安全能效最大化准则，提出了包括人工噪声源在内的各传输节点功率分配方案。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种人工噪声辅助的无线云接入网传输系统，包括中央处理器(CentralProcessor)、射频拉远单元(Remote Radio Head)、用户设备(D)、人工噪声源(ArtificialNoise)和窃听设备(E)，射频拉远单元与中央处理器连接，云端的中央处理器给射频拉远单元发送信号，射频拉远单元将收到的信号再次发送至用户设备，同时人工噪声源向用户设备发送人工噪声，过程中，窃听设备也能够接收到射频拉远单元发送的信号以及人工噪声源发送的人工噪声。

整个通信过程可分为两个阶段，第一阶段为云端的中央处理器给射频拉远单元发送数据；第二阶段为射频拉远单元将收到的信号再次发送至用户设备，同时人工噪声源发送人工噪声。

在第一个阶段，云端的中央处理器给射频拉远单元发送数据的过程中，s₁为云端在第一个时隙发送的信号，P_C表示云端的发射功率，h_CR表示云端到射频拉远单元的信道，n_R表示射频拉远端接收热噪声。射频拉远单元的接收信号y_R可以表示为

在第二个阶段，即射频拉远单元将收到的信号再次发送至用户设备的过程中，s₂表示射频拉远单元发送信号，x表示人工噪声源发送信号，P_R表示射频拉远单元发射功率，P_A表示人工噪声源发射功率，g_RD表示射频拉远单元到用户设备的信道，h_AD表示人工噪声源到用户设备的信道。n_D表示用户设备接收噪声，用户设备接收信号y_D可以表示为

g_RE表示射频拉远单元到窃听设备的信道，h_AE表示人工噪声源到窃听设备的信道。n_E表示窃听设备接收噪声，窃听设备接收信号y_E可以表示为

在上述系统中，为了满足系统安全传输与节能环保两个目标，在安全能效最大准则下对上述系统的功率分配方案进行设计。系统消耗的总功率为

P_total＝P_C+P_A+P_R

系统安全能效(Secrecy Energy Efficiency,SEE)定义为

其中R_s为安全速率，定义为用户设备的传输速率和窃听设备传输速率之差其中[a]⁺＝max(a,0)表示取a和0中的最大值，ρ表示用户设备的等价接收信噪比，在译码转发模式下，其与云端的中央处理器给射频拉远单元发送数据的接收信噪比ρ_CR和射频拉远单元到用户设备发送数据的接收信噪比ρ_RD关系为ρ＝min{ρ_CR,ρ_RD}，ρ^RE表示窃听设备的接收信噪比。ρ_CR、ρ_RD和ρ_RE可以表示为

其中表示n_R的噪声功率，表示n_D的噪声功率，表示n_E的噪声功率。

安全能效最大化目标是在一定能耗下最大化系统的安全速率，在通信过程中，合理的设置云端、射频拉远单元和人工噪声源发射功率可以提高安全传输速率，然而当发射功率过大时，系统的安全能效反而会降低。相关问题可描述为

需要分别优化P_C，P_A和P_R。其中P_C0，P_Cm，P_A0，P_Am，P_R0，P_Rm分别为P_C，P_A和P_R的上下限。

由于在安全能效中包含min函数，需要求解上述问题，首先要对min函数分情况讨论。

情况一，当

此时，ρ_CR＜ρ_RD，因此ρ＝ρ_CR，安全速率可以简化为

因此，原始问题可以转化为

由于上述问题非凸，首先采用分数规划对其目标函数进行转化，转化后的目标函数为

其中η≥0，Φ₁是可行域。上述问题的最优解等价于

情况二，当

此时，ρ_CR≥ρ_RD，因此ρ＝ρ_RD，安全速率可以简化为

因此原始的安全能效最大化问题可以转化为

由于上述问题非凸，首先采用分数规划对其目标函数进行转化，转化后的目标函数为

其中η≥0，Φ₂是可行域。然而经过转化，问题仍然非凸，因此需要进一步降低问题的复杂度。首先将上述问题重写为

其中P₂₂(P_A,P_C)＝P_total-P_A-P_C。通过固定P_A，可以将问题转化为

当P_A固定时，上述问题为凸问题，可以求解。因此原始问题可以采用求解P_A与求解(P_C,P_R)迭代求解的方法进行求解。

综合以上两种情况，可以得到一种人工噪声辅助的无线云接入网传输系统的功率分配方法，具体包括以下步骤：

当ρ_CR<ρ_RD，即时：

S101，初始化η＝0，确定算法误差ε，定义关于η的函数其中η为辅助变量；

S102，利用凸优化、拉格让日极值法等方法求解U(η)最大时对应的P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*；

S103，更新

S104，如果U(η)＞ε，进入S102，否则，P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*即为所求。

当ρ_CR≥ρ_RD，即时：

S201，初始化η＝0，确定算法误差ε，划分因子正整数M，定义U(P_A)＝R_s(P_C,P_A,P_R)-η(P_C+P_A+P_R)；

S202，对每个i＝0,1,...,M，令P_A ⁱ＝P_A0+(P_Am-P_A0)i/M，利用凸优化方法求解U(P_A ⁱ)最大时对应的U^*(P_A ⁱ)，P_C ⁱ，P_R ⁱ；

S203，对S202求出的M+1个U^*(P_A ⁱ)取最大化，得到最大的U^*(P_A)及其对应的P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*；

S204，如果更新返回S202；

S205，P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*即为所求。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：(1)引入人工噪声能够有效的提升系统的安全能效；(2)相对于传统能效优化方法，本发明所提的功率分配方法能够有效的改善安全速率。

附图说明

图1为本发明人工噪声辅助的无线云接入网传输系统模型图；

图2为当时本发明人工噪声辅助的无线云接入网系统安全能效最大化方法流程图；

图3为当时本发明人工噪声辅助的无线云接入网系统能效最大化方法流程图；

图4为当时，基于安全能效最大化调整的本发明人工噪声辅助的无线云接入网系统与传统不采用人工噪声方法的安全能效对比图；

图5为当时，基于安全能效最大化调整的本发明人工噪声辅助的无线云接入网系统与传统不采用人工噪声方法的安全能效对比图；

图6为当时，基于安全能效最大化和安全速率最大化调整的人工噪声辅助的无线云接入网系统的安全能效对比图

图7为当时，基于安全能效最大化和安全速率最大化调整的人工噪声辅助的无线云接入网系统安全能效对比图

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例进一步描述。

结合图1所示，人工噪声辅助的无线云接入网，包括中央处理器(CentralProcessor)、射频拉远单元(Remote Radio Head)、用户设备(D)、人工噪声源(ArtificialNoise)和窃听设备(E)。射频拉远单元根据中央处理器的控制，将中央处理器中的信息发送给用户设备。由于无线信道的广播特性，潜在的窃听设备也会接收到发送给用户设备的信号。在上述传播过程中，人工噪声源同时发送人工噪声，来降低潜在窃听设备窃取信息的可能性。

整个通信过程可分为两个阶段，第一阶段为云端的中央处理器给射频拉远单元发送数据；第二阶段为射频拉远单元将收到的信号再次发送至用户设备，同时噪声源发送人工噪声。

在第一个阶段，云端的中央处理器给射频拉远单元发送数据的过程中，s₁为云端在第一个时隙发送的信号，P_C表示云端的发射功率，h_CR表示云端到射频拉远单元的信道，n_R表示射频拉远端接收热噪声。射频拉远单元的接收信号y_R可以表示为

在第二个阶段，即射频拉远单元将收到的信号再次发送至用户设备的过程中，s₂表示射频拉远单元发送信号，x表示人工噪声源发送信号，g_RD表示射频拉远单元到用户设备的信道，h_AD表示人工噪声源到用户设备的信道。n_D表示用户设备接收噪声，用户设备接收信号y_D可以表示为

g_RE表示射频拉远单元到窃听设备的信道，h_AE表示人工噪声源到窃听设备的信道。n_E表示窃听设备接收噪声，窃听设备接收信号y_E可以表示为

在上述系统中，为了满足系统安全传输与节能环保两个目标，在安全能效最大准则下对上述系统的功率分配方案进行设计。系统消耗的总功率为

P_total＝P_C+P_A+P_R

系统安全能效(Secrecy Energy Efficiency,SEE)定义为

其中R_s为安全速率，定义为目的节点的传输速率和窃听设备传输速率之差其中[a]⁺＝max(a,0)表示取a和0中的最大值，ρ表示用户设备的等价接收信噪比，在译码转发模式下，其与云端的中央处理器给射频拉远单元发送数据的接收信噪比ρ_CR和射频拉远单元到用户设备发送数据的接收信噪比ρ_RD关系为ρ＝min{ρ_CR,ρ_RD}，ρ_RE表示窃听设备的接收信噪比。ρ_CR、ρ_RD和ρ_RE可以表示为

其中表示n_R的噪声功率，表示n_D的噪声功率，表示n_E的噪声功率。

安全能效最大化目标是在一定能耗下最大化系统的安全速率，在通信过程中，合理的设置云端、射频拉远单元和人工噪声源发射功率和可以提高安全传输速率，然而当发射功率过大时，系统的安全能效反而会降低。相关问题可描述为

需要分别优化P_C，P_A和P_R。其中P_C0，P_Cm，P_A0，P_Am，P_R0，P_Rm分别为P_C，P_A和P_R的上下限。

为了得到上述问题的解，以下分为两种情况来求解。

结合图2和3所示综合以上两种情况，可以得到一种人工噪声辅助的无线云接入网传输系统的功率分配方法，具体包括以下步骤：

当ρ_CR<ρ_RD，即时：

S101，初始化η＝0，确定算法误差ε，定义关于η的函数其中η为辅助变量；

S102，利用凸优化、拉格让日极值法等方法求解U(η)最大时对应的P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*；

S103，更新

S104，如果U(η)＞ε，进入S102，否则，P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*即为所求。

当ρ_CR≥ρ_RD，即时：

S201，初始化η＝0，确定算法误差ε，划分因子正整数M，定义U(P_A)＝R_s(P_C,P_A,P_R)-η(P_C+P_A+P_R)；

S202，对每个i＝0,1,...,M，令P_A ⁱ＝P_A0+(P_Am-P_A0)i/M，利用凸优化方法求解U(P_A ⁱ)最大时对应的U^*(P_A ⁱ)，P_C ⁱ，P_R ⁱ；

S203，对S202求出的M+1个U^*(P_A ⁱ)取最大化，得到最大的U^*(P_A)及其对应的P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*；

S204，如果更新返回S202；

S205，P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*即为所求。

图4和图5给出了上述两种情况下，引入人工噪声(AN)与不采用人工噪声(Non-AN)的安全能效性能比较。从两个图中可以看出，引入人工噪声能够有效的提升系统的安全能效。图6和图7给出了上述两种情况下，采用所提的功率分配方法，与传统安全速率优化方法的安全能效性能比较。从两个图中可以看出，相对于传统能效优化方法，本发明所提的方法能够有效的改善安全速率。

Claims (1)

1.一种人工噪声辅助的无线云接入网传输系统，其特征在于，包括中央处理器、射频拉远单元、用户设备、人工噪声源和窃听设备，射频拉远单元与中央处理器连接，云端的中央处理器给射频拉远单元发送信号，射频拉远单元将收到的信号再次发送至用户设备，同时人工噪声源向用户设备发送人工噪声，过程中，窃听设备也能够接收到射频拉远单元发送的信号以及人工噪声源发送的人工噪声，

所述人工噪声辅助的无线云接入网传输系统安全能效定义为：

其中，P_C表示云端的发射功率、P_R表示射频拉远单元发射功率，P_A表示人工噪声源发射功率，R_s为安全速率，定义为用户设备的传输速率和窃听设备传输速率之差

其中[a]⁺＝max(a,0)表示取a和0中的最大值，ρ表示用户设备的等价接收信噪比，在译码转发模式下，其与云端的中央处理器给射频拉远单元发送数据的接收信噪比ρ_CR和射频拉远单元到用户设备发送数据的接收信噪比ρ_RD关系为ρ＝min{ρ_CR,ρ_RD}，ρ_RE表示窃听设备的接收信噪比，ρ_CR、ρ_RD和ρ_RE分别表示为

其中

表示n_R的噪声功率，

表示n_D的噪声功率，

表示n_E的噪声功率，n_R表示射频拉远端接收热噪声，n_D表示用户设备接收噪声，n_E表示窃听设备接收噪声，g_RE表示射频拉远单元到窃听设备的信道，h_AE表示人工噪声源到窃听设备的信道，g_RD表示射频拉远单元到用户设备的信道，h_CR表示云端到射频拉远单元的信道，

安全能效最大化目标是在一定能耗下最大化系统的安全速率，在通信过程中，合理的设置云端、射频拉远单元和人工噪声源发射功率能够提高安全传输速率，相关问题可描述为

：

其中P_C0，P_Cm，P_A0，P_Am，P_R0，P_Rm分别为P_C，P_A和P_R的下限和上限；

所述的人工噪声辅助的无线云接入网传输系统的功率分配方法，具体包括以下步骤：

当ρ_CR<ρ_RD，即

时：

S101，初始化η＝0，确定算法误差ε，定义关于η的函数

其中η为辅助变量；

S102，利用凸优化、拉格让日极值法求解U(η)最大时对应的P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*；

S103，更新

S104，如果U(η)＞ε，进入S102，否则，P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*即为所求；

当ρ_CR≥ρ_RD，即

时：

S201，初始化η＝0，确定算法误差ε，划分因子正整数M，定义U(P_A)＝R_s(P_C,P_A,P_R)-η(P_C+P_A+P_R)；

S202，对每个i＝0,1,...,M，令P_A ⁱ＝P_A0+(P_Am-P_A0)i/M，利用凸优化方法求解U(P_A ⁱ)最大时对应的U^*(P_A ⁱ)，P_C ⁱ，P_R ⁱ；

S203，对S202求出的M+1个U^*(P_A ⁱ)取最大化，得到最大的U^*(P_A)及其对应的P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*；

S204，如果

更新

返回S202；

S205，P_C ^*，P_A ^*和P_R ^*即为所求。

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