CN112672375A - 一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法，属于多用户非正交多址接入网络安全领域。通过在发射的NOMA信息中叠加适量人工噪声，联合优化IRS反射相位、发射波束矢量和人工噪声矢量，最大化合法用户的传输速率总和。此外，控制发射的人工噪声信号在各个合法用户端可以被串行干扰消除技术完全消除，以实现在不影响合法接收的条件下有效抑制窃听。通过与无人工噪声方案和传统反射面辅助的正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)方案对比，本发明可以显著提升网络安全性能，具有很强的应用价值。

Description

一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法

技术领域

本发明属于多用户非正交多址接入(NOMA)网络安全领域，具体涉及一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中引入人工噪声，联合优化智能反射面相位、发射波束矢量和人工噪声矢量的安全通信方法。

背景技术

近年来，随着超材料和微电子系统的快速发展，可重构、可编程的超表面不断涌现并得到广泛应用。智能反射面(Intelligent Reflecting Surface，IRS)是一种由大量无源、可重构的反射元件组成的二维超表面，可以通过控制电路调整反射单元系数从而调整反射电磁波的方向和强度。反射面可以灵活地部署，例如在建筑物顶部或其表面、室内天花板等处来增强信号质量、扩大网络覆盖范围。与传统的中继站相比，反射面消耗更低的能量，因为它只被动地反射到达的信号，而不需要复杂的编解码和射频处理过程。因此，智能反射面受到了学术界和工业界的极大关注。

非正交多址接入技术(Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA)已成为面向未来无线通信网络提高频谱效率和实现大规模连接的一种新型多址接入方案。与传统的正交多址接入(OMA)不同，功率域非正交多址允许将同一时频资源块分配给多个用户，从而提高系统频谱效率。具体来说，在发射端，根据各用户信道差异来控制每个用户的发射信号，使它们处于不同的功率等级，并叠加在功率域中。在接收端，采用串行干扰消除技术(SIC)分离用户信号，消除多址干扰并解码所需信息。值得指出的是，只有当各用户的信道差异较大时，非正交多址方案才能获得比传统的正交多址方案更好的频谱效率增益。由于反射面可以动态调整反射信号的相位偏移、人为地改变组合信道差异，反射面与非正交多址结合更能发挥出NOMA方案的频谱效率增益。

由于无线网络的广播性和开放性，用户的信息很容易被窃听者获取，在反射面辅助的非正交多址网络中，安全问题更为严峻。反射面的引入提供了一条额外的反射链路，潜在的窃听者处捕获的信号也因此而增强，特别是在无法获得窃听者信道状态信息的情况下，无法通过控制反射元件针对窃听者进行相位调整，以衰减窃听者处可获得的信息量。本发明针对该问题，考虑在反射面辅助的非正交多址接入网络中引入人工噪声，通过联合优化反射面相位、发射波束矢量和人工噪声矢量来保证网络安全。

发明内容

针对反射面辅助的NOMA网络中的安全问题，本发明提出在反射面辅助的NOMA网络引入人工噪声，联合优化反射面相位、发射波束矢量和人工噪声矢量来有效提升网络安全性能。本发明的技术方案如下：

一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法，所述网络包括基站、反射面IRS、合法用户和窃听用户；反射面IRS包含被动反射单元和反射面控制器；基站与合法用户之间无法直接通信，二者通过反射面IRS辅助连接；设已知合法用户的信道状态信息，由于窃听者为被动窃听无法获取其信道状态信息。通过在发射的NOMA信息中叠加适量人工噪声，联合优化IRS反射相位、发射波束矢量和人工噪声矢量，最大化合法用户传输速率总和，同时控制发射的人工噪声信号在各个合法用户端可以被串行干扰消除技术SIC完全消除，以实现在不影响合法接收的条件下有效抑制窃听。

本发明所述的安全通信方法，包括以下步骤：

步骤一：根据实际情况构建智能反射面辅助的非正交多址接入网络模型，包括网络信道模型、反射面相位模型等；

步骤二：在基站的发射信号中引入人工噪声，设计发射预编码，基站与反射面IRS联合利用波束赋形来控制人工噪声信号功率，使人工噪声功率在所有合法用户接收端保持最大，以被串行干扰消除技术SIC消除，不影响合法用户的通信；

步骤三：设计优化问题，最大化合法用户的传输速率之和，满足各合法用户服务质量(QoS)约束、人工噪声与各合法用户功率约束、反射面相位约束，以及各合法用户接收机端SIC解码条件(包含步骤二中对于人工噪声的设计)；

步骤四：由于步骤三中的优化问题是非凸的，无法直接求解，因此，首先将其分解为两个非凸的子问题，然后利用连续凸近似将其转换为凸问题后放入MATLAB中的CVX工具箱求解。

进一步地，所述非正交多址接入网络如图1所示。在所述模型中，存在一座M根天线的基站，K个单天线合法用户，一个单天线窃听用户。合法用户U_k，

随机地分布在反射面附近。由于遮挡，基站与合法用户之间无法直接通信，二者通过反射面辅助连接。智能反射面包含N个被动反射单元以及一个控制器。

进一步地，步骤一中所述网络信道模型具体为：基站到反射面的信道表示为

考虑到基站与反射面之间通常存在视距链路，因此这里采用莱斯分布来模拟该信道，即

其中，β₀表示在单位距离1米处的信道增益，d_BI表示基站与反射面之间的距离，α_BI为路径损耗因子，

为莱斯因子，

和

分别为视距路径分量和非视距路径分量。类似地，反射面与合法用户之间的信道为

即

其中，d_k表示反射面与第k个合法用户之间的距离，α_r,k为路径损耗因子，

为对应的莱斯因子，

和

分别为视距路径分量和非视距路径分量。另外，设反射面与合法用户间信道增益满足0＜||h_r,1||²≤...≤||h_r,K||²。

进一步地，步骤一中的智能反射面相位模型用相移矩阵Φ来表示，具体为

N为反射面的被动反射单元总个数，θ_n∈[0,2π]是第n个被动反射单元的相移角度，n＝1,2,…,N。此外，反射面相位偏移可由与之相连的反射面控制器动态调整，以增强NOMA网络性能。

进一步地，步骤二中引入了人工噪声，则基站的发射信号可以表示为

其中，

是合法用户i的预编码矢量，满足||w_i||²＝P_i，

P_i为基站给合法用户i分配的发射功率。s_i为发射的数据信号，满足|s_i|²＝1；

为人工噪声矢量，满足||w_jam||²＝P_jam，P_jam为基站给人工噪声分配的发射功率，z为发射的人工噪声信号，满足|z|²＝1。则第k个合法用户收到的信号表示为

其中，n_k表示第k个合法用户处的功率为σ²的零均值加性高斯白噪声。

此外，基站端各发射信号功率需满足

P_S为基站端总发射功率。

为了方便表示，定义反射面相位矢量为v^H＝[v₁,v₂,…,v_N]，满足

那么可以得到h_r,kΦH_m＝v^HH_mrk，其中H_mrk＝diag(h_r,k)H_m。

因此，合法用户k处信干噪比(SINR)可以表示为

其中，w_k表示合法用户k的预编码矢量。

NOMA系统中采用串行干扰消除技术实现消除多址干扰并解码，解码顺序为从弱信道合法用户到强信道合法用户。而在本发明所述的反射面辅助的NOMA网络中，SIC解码不仅与合法用户信道增益有关，还需要考虑反射面相位矢量{v}。定义π(k)为第k个合法用户的解码顺序。例如，π(k)＝m表示用户k的信号在接收端将被第m个解码。这里我们定义π(k)＝k表示合法用户k的信号在接收端将被第k个解码。因此，所述网络完成SIC解码需满足以下约束条件

为保证网络安全，本发明设计在发送端引入人工噪声来抑制潜在的窃听行为。为了避免人工噪声信号对合法用户产生不利影响，可以通过波束赋形，控制所有合法用户接收端接收到的人工噪声功率恒为最高，使人工噪声在SIC过程中首先解码消除。因此，(6)中的解码条件可以修改为

因此，人工噪声信号可先经SIC被完全消除，那么(5)中的SINR可表示为

其中，σ²表示合法用户k处的加性高斯白噪声功率。

对于合法用户K,其SINR为

因此，合法用户k的传输速率为

其中

窃听用户窃听到合法用户k的SINR可以表示为

其中，H_mre＝diag(h_r,e)H_m，h_r,e表示反射面与窃听用户之间的信道矢量，且窃听用户的信道状态信息无法被合法网络获取。进而，合法用户k的安全速率可以表示为

其中，

进一步地，为了最大化合法用户的总传输速率，同时保证网络安全性能，步骤三所设计的优化问题为

最大化合法用户的传输速率之和：

各合法用户服务质量QoS约束：

人工噪声与各合法用户功率约束1：

人工噪声与各合法用户功率约束2：

反射面相位约束：|v_n|＝1,n＝1,2,...,N (13e)

各合法用户接收机端SIC解码条件：

其中，r_k表示用户k的QoS需求，R_i表示合法用户i的传输速率，约束(13c)和(13f)保证了人工噪声信号能够在合法用户的接收端被顺利消除，约束(13e)体现了反射面只控制相位偏移而不放大反射信号振幅的特性。

进一步地，步骤三中的问题为包含耦合变量和非凸约束的非凸优化问题，难以直接求解。因此，步骤四中首先引入辅助变量对其近似，接着将原问题分解为两个非凸子问题，即单独优化反射面相位矢量与优化发射波束矢量、人工噪声矢量，然后利用连续凸近似(Successive Convex Optimization)将非凸子问题转换为凸的后，设计基于交替优化(Alternating Optimization)的迭代算法放入CVX工具箱求解。

本发明提出一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中引入人工噪声，联合优化智能反射面相位、发射波束矢量和人工噪声矢量的安全通信方法，可在窃听者信道状态信息未知的情况下，极大地提高网络的安全性能，具有很强的应用价值。特别地，人工噪声信号利用波束赋形可在合法接收端通过SIC完美消除，即在不影响合法接收的条件下，有效抑制窃听。

附图说明

图1反射面辅助的NOMA网络示意图；

图2本发明中随着反射面反射元件数的变化，各用户安全速率、窃听速率比较；

图3本发明中随着基站天线数的变化，各用户安全速率、窃听速率比较；

图4本发明中随着基站发射功率的变化，各用户安全速率、窃听速率比较；

图5本发明与无人工噪声方案对比，各用户窃听速率、传输速率比较；其中，A为P_S＝20dBm时各用户窃听速率对比，B为P_S＝20dBm时各用户传输速率及总传输速率对比，C为P_S＝30dBm时为各用户窃听速率对比，D为P_S＝30dBm时各用户传输速率及总传输速率对比；

图6本发明与反射面辅助的OMA方案对比，随着反射面元件数的变化，两方案总速率和总安全速率比较。

具体实施方式

为了更好的理解，下面将结合附图和具体的实施例，详细说明本发明。

图1所示的反射面辅助的NOMA网络中，设定α_BI＝α_r,k＝2，β＝-30dB，r_k＝1，σ²＝-110dBm。基站位于(5m,0m,0m)，反射面位于(0m,50m,20m)。合法用户随机分布在以(5m,50m,0m)为圆心，半径为5m的圆形范围内。同时，为了衡量网络的安全性能，我们假设存在一个外部窃听者，且合法网络中无法获取窃听者的信道状态信息。

如图2所示，在不同反射面反射元件数N情况下，对三个合法用户的安全速率、窃听速率进行比较。设定M＝4，r_k＝1，P_S＝30dBm。从仿真结果可知，随着反射元件数N的增大，三用户总安全速率逐渐提升。这是由于N的增大使反射面配置更具灵活性，显著增大了阵列增益。另外，用户U3具有最高的安全速率，因为它有最高的信道增益和最低的窃听速率。接着，图3给出了随着基站天线数M的变化，三个合法用户安全速率、窃听速率比较。从仿真结果可知，随着M的增大，总安全速率也逐渐增大。图4为本发明方案中随着基站发射功率P_S的变化，各用户安全速率、窃听速率比较。同样地，总安全速率随着P_S的增加而增大。综合图2到图4，三合法用户的窃听速率均降至小于1bit/s/Hz，这表明人工噪声可以显著抑制窃听、实现对窃听的破坏。

为进一步体现本发明方案在安全性能上的优越性，引入另外两种方案作为对比。一种为无人工噪声方案，即不添加人工噪声，分析原始反射面辅助的NOMA网络的安全性；另一种为在反射面辅助的OMA网络中添加人工噪声的方案。如图5所示，在P_S＝20dBm(如图5中的A-B)和P_S＝30dBm(如图5中的C-D)的情况下，分别对比了本发明方案与无人工噪声方案的窃听速率、传输速率及总速率。从仿真结果可知，本方案中各用户的窃听速率较无人工噪声方案都有显著地下降，特别是用户U1，U1的信道质量最差，按照NOMA中功率分配原则，U1将分配得最高的发射功率，因而U1具有很高的被窃听风险。人工噪声的加入显著降低了用户1的窃听速率，保障了其安全传输。另外，由于人工噪声损耗了一部分发射功率，使得本发明中合法用户传输速率与总速率较无人工噪声方案有所降低，特别是在总发射功率较小的情况下，例如图5中的B中P_S＝20dBm。而这种现象可以通过增大P_S来调节，如图5中的D中P_S＝30dBm条件下，本发明下用户的总速率较无人工噪声方案只略有下降。

本发明与在反射面辅助的OMA网络中添加人工噪声的方案对比在图6中给出。在IRS-OMA方案中，基站通过频分多址接入三个用户，同本发明方案类似，在基站发射功率约束和用户QoS约束的条件下，联合优化发射波束矢量、人工噪声矢量和IRS反射面相位，最大化三用户的总速率。人工噪声可以通过波束赋形在每个合法接收端迫零(zero-forced)，而不影响合法传输。从仿真结果可知，本发明所提出的IRS-NOMA方案无论是传输速率方面还是安全性能方面均显著优于IRS-OMA方案，具有很高的应用价值。

Claims (7)

1.一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法，其特征在于，具体如下：

所述网络包括基站、反射面IRS、合法用户和窃听用户；反射面IRS包含被动反射单元和反射面控制器；基站与合法用户之间无法直接通信，二者通过反射面IRS辅助连接；

步骤一：根据实际情况构建智能反射面辅助的非正交多址接入网络模型，包括网络信道模型、反射面相位模型；

步骤二：在基站的发射信号中引入人工噪声，设计发射预编码，基站与反射面IRS联合利用波束赋形来控制人工噪声信号功率，使人工噪声信号功率在所有合法用户接收端保持最大，以被串行干扰消除技术SIC消除，不影响合法用户的通信；

步骤三：设计优化问题，最大化合法用户的传输速率之和，满足各合法用户服务质量QoS约束、人工噪声与各合法用户功率约束、反射面相位约束，以及各合法用户接收机端SIC解码条件，其中，各合法用户接收机端SIC解码条件包含步骤二中对于人工噪声的设计；

步骤四：将步骤三的优化问题分解为两个非凸的子问题，然后利用连续凸近似将其转换为凸问题后放入MATLAB中的CVX工具箱求解。

2.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法，其特征在于，所述非正交多址接入网络中，设基站包括M根天线，合法用户为K个，合法用户U_k，

随机地分布在反射面IRS附近，反射面IRS包含N个被动反射单元。

3.根据权利要求2所述的一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法，其特征在于，步骤一中，所述网络信道模型具体为：

基站到反射面的信道表示为

采用莱斯分布来模拟该信道，即：

其中，β₀表示在单位距离1米处的信道增益，d_BI表示基站与反射面之间的距离，α_BI为路径损耗因子，

为莱斯因子，

和

分别为视距路径分量和非视距路径分量；

反射面与合法用户之间的信道为

即：

其中，d_k表示反射面与第k个合法用户之间的距离，α_r,k为路径损耗因子，

为对应的莱斯因子，

和

分别为视距路径分量和非视距路径分量；设反射面与合法用户间信道增益满足0＜||h_r,1||²≤…≤||h_r,K||²。

4.根据权利要求2所述的一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法，其特征在于，步骤一中，所述的反射面相位模型用相移矩阵Φ来表示，具体为

N为反射面的被动反射单元总个数，θ_n∈[0,2π]是第n个被动反射单元的相移角度，n＝1,2,…,N；反射面相位偏移由与之相连的反射面控制器动态调整。

5.根据权利要求2所述的一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法，其特征在于，步骤二中引入了人工噪声，则基站的发射信号表示为

其中，

是合法用户i的预编码矢量，满足||w_i||²＝P_i，

P_i为基站给合法用户i分配的发射功率；s_i为发射的数据信号，满足|s_i|²＝1；

为人工噪声矢量，满足||w_jam||²＝P_jam，P_jam为基站给人工噪声分配的发射功率，z为发射的人工噪声信号，满足|z|²＝1；则第k个合法用户收到的信号表示为

其中，n_k表示第k个合法用户处的功率为σ²的零均值加性高斯白噪声；

基站端各发射信号功率需满足

P_S为基站端总发射功率；

定义反射面相位矢量为v^H＝[v₁,v₂,...,v_N]，满足

那么得到h_r,kΦH_m＝v^HH_mrk，其中H_mrk＝diag(h_r,k)H_m；

合法用户k处信干噪比SINR表示为

其中，w_k表示合法用户k的预编码矢量；

NOMA网络中，SIC解码不仅与合法用户信道增益有关，还需要考虑反射面相位矢量{v}；定义π(k)为第k个合法用户的解码顺序；π(k)＝k表示合法用户k的信号在接收端将被第k个解码因此，所述网络完成SIC解码需满足以下约束条件

通过波束赋形，控制所有合法用户接收端接收到的人工噪声功率恒为最高，使人工噪声在SIC过程中首先解码消除；因此，(6)中的解码条件修改为

因此，人工噪声信号先经SIC被完全消除，那么(5)中的SINR表示为

其中，σ²表示合法用户k处的加性高斯白噪声功率；

对于合法用户K,其SINR为

因此，合法用户k的传输速率为

其中

窃听用户窃听到合法用户k的SINR表示为

其中，H_mre＝diag(h_r,e)H_m，h_r,e表示反射面与窃听用户之间的信道矢量，且窃听用户的信道状态信息无法被合法网络获取；进而，合法用户k的安全速率表示为

其中，

6.根据权利要求2所述的一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法，其特征在于，步骤三所设计的优化问题为

最大化合法用户的传输速率之和：

各合法用户服务质量QoS约束：

人工噪声与各合法用户功率约束1：

人工噪声与各合法用户功率约束2：

反射面相位约束：|v_n|＝1,n＝1,2,...,N(13e)

各合法用户接收机端SIC解码条件：

其中，r_k表示合法用户k的QoS需求，R_i表示合法用户i的传输速率，约束(13c)和(13f)保证了人工噪声信号能够在合法用户的接收端被顺利消除，约束(13e)体现了反射面只控制相位偏移而不放大反射信号振幅的特性。

7.根据权利要求2所述的一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法，其特征在于，步骤四中首先引入辅助变量对优化目标(13a)近似，即引入

满足

那么优化目标(13a)即可变为

进一步地，采用几何平均值

来近似(14)，则原优化问题(13)可变为

最大化合法用户的传输速率之和：

辅助变量约束：

各合法用户服务质量QoS约束：

人工噪声与各合法用户功率约束1：

人工噪声与各合法用户功率约束2：

反射面相位约束：|v_n|＝1,n＝1,2,...,N(15f)

各合法用户接收机端SIC解码条件：

接着将问题(15)分解为两个非凸子问题，即单独优化反射面相位矢量与优化发射波束矢量、人工噪声矢量，然后利用连续凸近似将非凸子问题转换为凸的后，设计基于交替优化的迭代算法放入CVX工具箱求解。

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