CN112688758A - 基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法，提供一多用户系统包括依次连接的发射端天线、智能反射面控制器和智能反射面，具体包括以下步骤：构建多用户系统模型，选取系统中所有期望用户的最大化信泄噪比加权和作为系统的目标函数；通过结合相应的凸优化理论，运用交替迭代优化的思想，得到相应的有源波束成形向量和无源波束成形矩阵,即得到智能反射面的反射矩阵。本发明基于随机频率阵列和智能反射面，能够实现多用户系统的安全传输，保证隐私信号到达期望用户的安全性能并且不被窃听用户拦截。

Description

基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法。

背景技术

近年来，无线通信的应用渗透到人们生活的方方方面，移动通信网络的飞速发展极大的改变了人们的生活方式。随着第五代无线通信系统中移动数据流量的激增，信息流的安全传输问题越来越受到人们的关注。随着数据流的激增，无线通信系统中传输的信息也存在更大的泄露以及被窃听的可能，所以为了保证信息传输的安全，我们也需要利用新的技术来提高新一代通信系统的物理层安全性能。作为高层加密技术的补充，物理层安全作为无线通信通信安全领域的一个前沿课题，受到越来越多研究者的重视。而方向调制技术作为一种有效的物理层安全传输技术，通过波束成形技术或人为噪声处理等手段,在期望方向上保留隐私信号的原始星座图,而在其他所有非期望方向上,接收到的信号星座图则会发生扭曲或被严重扰乱,从而只有期望用户能够正确恢复出信号,窃听用户误码性能恶化而无法正常解调出隐私信息。

如今物理层安全技术的实现多单依赖于可以实现角度和距离二维安全传输的随机频率天线阵列来实现。随机频率阵列的基本原理是每个空间信道发射连续波信号，在相邻的信道间引入随机的频率偏移量。随机频率阵列引入的微小随机的频率偏移量使得其波束方向图随距离以及角度变化而变化。而传统的相控阵的波束方向图只与角度相关。随机频率阵列通过引入角度信息为信号传输提供了新的波束成形和控制方法。在只有随机频率阵列参与的工作中，多利用带有人工噪声的方向调制技术辅助实现系统的安全传输，但是方向调制技术中的人工噪声会在一定程度上浪费信道频谱带宽资源。近年来，由于新材料技术的发展，智能反射面技术变得更多的应用于无线通信领域。智能反射面一般为由多个元素单元构成的一个大型无源反射面。所有元素单元与一个控制器相连接，由该控制器根据系统信道特性适应性的调整智能反射面的反射角度和反射强度，使其反射的波束模式更好的满足系统传输的需要。将多种技术结合在节省信道资源和提高安全传输两方面都具有重要意义。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法，能够实现多用户系统的安全传输，保证隐私信号到达期望用户的安全性能并且不被窃听用户拦截。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法，提供一多用户系统包括依次连接的发射端天线、智能反射面控制器和智能反射面，具体包括以下步骤：

构建多用户系统模型，选取系统中所有期望用户的最大化信泄噪比加权和作为系统的目标函数；

通过结合相应的凸优化理论，运用交替迭代优化的思想，得到相应的有源波束成形向量和无源波束成形矩阵,即得到智能反射面的反射矩阵。

进一步的，所述多用户系统模型包括依次连接的发射端天线、智能反射面控制器和智能反射面；所述发射端天线采用具有M个天线阵元的随机频率分集阵列，智能反射面为由N个反射单元组成的方形阵列，系统中存在K个期望用户以及L个窃听用户，每个期望用户与窃听用户的天线数目均为1。

进一步的，所述期望用户的最大化信泄噪比加权，具体如下：

首先，发射端随机频率分集阵列中每个天线阵元的频率为：

f_m＝f_c+k_mΔf,m＝1,2,...,M (1)

其中f_c为中心频率，不同的k_m分布决定了使用不同的频率映射规则来分配天线阵列不同元素的载波频率，Δf为固定的频率增量；

对于某一特定位置(r,θ)处，随机频率分集阵列的归一化天线导向向量表示为：

其中，Φ_m(r,θ)为第m个天线阵列元素的相移，进一步表示为：

式中d表示天线阵列中相邻阵元之间的距离，c表示光速；

第k(k＝1,2,…,K)个期望用户，第l(l＝1,2,…,L)个窃听用户以及智能反射面相对于发射天线的位置分别定义为(r_B,k,θ_B,k)，(r_E,l,θ_E,l)，(r_s,θ_s)；将每个期望用户的位置、每个窃听者的位置以及智能反射面的位置代入公式(2)和(3)即可得到相对应的归一化天线导向向量，分别表示为h_B,k，h_E,l和h_S；

其次，使用p_B,k，p_E,l和e_r分别表示智能反射面与第k个期望用户，第l个窃听者以及发射天线之间的导向向量；

根据发射端天线随机频率分集阵列与智能反射面二者之间的信道导向向量，得到二者之间的信道矩阵为：

智能反射面的反射矩阵表示为：

其中，β_n∈(0,1]表示第n(n＝1,2,…,N)个反射单元的幅度反射系数，ψ_n∈[0,2π]表示第n个反射单元的发射相移。Ψ即系统的无源波束成形矩阵；

发射信号表示为：

其中，s_k是要发送给第k个期望用户的隐私消息信号，隐私消息信号是一组均值为零方差为一的相互独立的随机变量；v_k为隐私消息信号s_k的有源波束成形向量；

进一步，得到第k个期望用户和第l个窃听者的接收信号分别为：

其中，n_B,k和n_E,l分别是期望用户和窃听者信道的加性高斯白噪声，二者均服从均值为0的高斯分布，方差分别为

和

由公式(7)和(8)得到发送到第k个期望用户的隐私消息信号s_k的平均功率为：

泄漏到其他K-1个期望用户和L个窃听者方向上的隐私信号s_k的平均功率为：

进一步，得到隐私消息信号s_k对于第k个期望用户的信泄噪比为：

进一步的，所述目标函数具体为：

0≤ψ_n≤2π,n＝1,...,N

(12)

其中，P_max为发射天线随机频率阵列的最大发射功率，ω_k为每个隐私消息信号的信泄噪比所占的权重。

进一步的，所述有源波束成形向量和无源波束成形矩阵获取，具体如下：

首先在给定无源波束成形矩阵Ψ的情况下，令

代入公式(9)和(10)可得

进一步得到

公式(15)为一个多分式比值问题，利用相应的二次变换可得

其中，γ_k是在二次变换中引入的相应的辅助变量，并且问题f₃变为了一个双凸优化问题，通过分别固定v_k和γ_k交替迭代对二者进行优化；

根据

问题f₃中γ_k的最优解为：

在给定γ_k的最优解之后，通过引入功率约束的拉格朗日乘子λ，得到(16)的拉格朗日标准形式的最优v_k的解为：

在公式(18)中λ的取值满足：

其次，根据交替迭代的思想，在得到有源波束成形向量后，固定v_k，对智能反射面的反射矩阵即无源波束成形矩阵Ψ进行优化，令

并且有

原始优化问题进一步表示为：

s.t.0≤ψ_n≤2π,n＝1,...,N

同样的，利用二次变换得

其中，ρ_k是在此次二次变换中引入的辅助变量，ρ_k的最优解表示为：

在给定ρ_k之后，对f₅进一步简化，首先有

其中，

得到

其中，

将公式(23)和(24)代入(21)化简后可得

其中，A为半正定矩阵，表示为A＝A₁+A₂，且有

把约束条件0≤ψ_n≤2π转换为

引入向量e_n；

根据以上描述，优化问题和约束条件变为：

进一步地，利用拉格朗日对偶问题解决方法且引入拉格朗日乘子ε_n，问题变为：

优化后的无源波束成形矢量表示为

式中ε_n为预设的值。

本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

本发明能够实现多用户系统的安全传输，保证隐私信号到达期望用户的安全性能并且不被窃听用户拦截。

附图说明

图1是本发明一实施例中的系统结构示意图；

图2是本发明一实施例中的系统安全性能与发射机最大功率的关系；

图3是本发明一实施例中的系统的安全性能在选择不同发射天线时与智能反射面的反射单元数量之间的关系。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

请参照图1，本发明提供一种基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法，提供一多用户系统包括依次连接的发射端天线、智能反射面控制器和智能反射面，具体包括以下步骤：

构建多用户系统模型，选取系统中所有期望用户的最大化信泄噪比加权和作为系统的目标函数；

通过结合相应的凸优化理论，运用交替迭代优化的思想，得到相应的有源波束成形向量和无源波束成形矩阵,即得到智能反射面的反射矩阵。

在本实施例中，所述多用户系统模型包括依次连接的发射端天线、智能反射面控制器和智能反射面；所述发射端天线采用具有M个天线阵元的随机频率分集阵列，智能反射面为由N个反射单元组成的方形阵列，系统中存在K个期望用户以及L个窃听用户，每个期望用户与窃听用户的天线数目均为1。

首先，发射端随机频率分集阵列中每个天线阵元的频率为：

f_m＝f_c+k_mΔf,m＝1,2,...,M (1)

其中f_c为中心频率，不同的k_m分布决定了使用不同的频率映射规则来分配天线阵列不同元素的载波频率，Δf为固定的频率增量；

对于某一特定位置(r,θ)处，随机频率分集阵列的归一化天线导向向量表示为：

其中，Φ_m(r,θ)为第m个天线阵列元素的相移，进一步表示为：

式中d表示天线阵列中相邻阵元之间的距离，c表示光速；

第k(k＝1,2,…,K)个期望用户，第l(l＝1,2,…,L)个窃听用户以及智能反射面相对于发射天线的位置分别定义为(r_B,k,θ_B,k)，(r_E,l,θ_E,l)，(r_s,θ_s)；将每个期望用户的位置、每个窃听者的位置以及智能反射面的位置代入公式(2)和(3)即可得到相对应的归一化天线导向向量，分别表示为h_B,k，h_E,l和h_S；

其次，使用p_B,k，p_E,l和e_r分别表示智能反射面与第k个期望用户，第l个窃听者以及发射天线之间的导向向量；

根据发射端天线随机频率分集阵列与智能反射面二者之间的信道导向向量，得到二者之间的信道矩阵为：

智能反射面的反射矩阵表示为：

其中，β_n∈(0,1]表示第n(n＝1,2,…,N)个反射单元的幅度反射系数，ψ_n∈[0,2π]表示第n个反射单元的发射相移；Ψ即系统的无源波束成形矩阵；

在多用户系统中使用不带有人工噪声的方向调制技术时，发射信号表示为：

其中，s_k是要发送给第k个期望用户的隐私消息信号，隐私消息信号是一组均值为零方差为一的相互独立的随机变量；v_k为隐私消息信号s_k的有源波束成形向量；

根据以上讨论，得到第k个期望用户和第l个窃听者的接收信号分别为：

其中，n_B,k和n_E,l分别是期望用户和窃听者信道的加性高斯白噪声，二者均服从均值为0的高斯分布，方差分别为

和

由公式(7)和(8)得到发送到第k个期望用户的隐私消息信号s_k的平均功率为：

泄漏到其他K-1个期望用户和L个窃听者方向上的隐私信号s_k的平均功率为：

进一步，得到隐私消息信号s_k对于第k个期望用户的信泄噪比为：

为了提高系统的安全保密性能，所有隐私消息信号的信泄噪比应该越大越好，选取所有隐私消息信号的信泄噪比加权和作为目标函数，联合设计系统中的有源波束成形向量和无源波束成形矩阵。该问题可以描述为：

0≤ψ_n≤2π,n＝1,...,N

(12)

其中，P_max为发射天线随机频率阵列的最大发射功率，ω_k为每个隐私消息信号的信泄噪比所占的权重。

在本实施例中，结合相应的凸优化理论分析方法，采用交替迭代算法对问题f₁进行优化分析，以得到优化的波束成形变量，最大限度地提高所有期望用户的加权和信泄噪比，最大限度地减少隐私消息信号的泄漏，从而保证系统的安全传输。另外，假设所有接收信道的信道状态信息在随机频率分集阵列和智能反射面中都是可用的。具体如下：

首先在给定无源波束成形矩阵Ψ的情况下，令

代入公式(9)和(10)可得

此时所讨论问题变为

公式(15)为一个多分式比值问题，利用相应的二次变换可得

其中，γ_k是在二次变换中引入的相应的辅助变量，并且问题f₃变为了一个双凸优化问题，通过分别固定v_k和γ_k交替迭代对二者进行优化；

根据

问题f₃中γ_k的最优解为：

在给定γ_k的最优解之后，通过引入功率约束的拉格朗日乘子λ，得到(16)的拉格朗日标准形式的最优v_k的解为：

在公式(18)中λ的取值满足：

其次，根据交替迭代的思想，在得到有源波束成形向量后，固定v_k，对智能反射面的反射矩阵即无源波束成形矩阵Ψ进行优化，令

并且有

原始优化问题进一步表示为：

s.t.0≤ψ_n≤2π,n＝1,...,N

同样的，利用二次变换得

其中，ρ_k是在此次二次变换中引入的辅助变量，ρ_k的最优解表示为：

在给定ρ_k之后，对f₅进一步简化，首先有

其中，

得到

其中，

将公式(23)和(24)代入(21)化简后可得

其中，A为半正定矩阵，表示为A＝A₁+A₂，且有

把约束条件0≤ψ_n≤2π转换为

引入向量e_n；

根据以上描述，优化问题和约束条件变为：

进一步地，利用拉格朗日对偶问题解决方法且引入拉格朗日乘子ε_n，问题变为：

优化后的无源波束成形矢量表示为

式中ε_n为预设的值。

在本实施例中，系统的安全性能由用户的信道容量来表征，多用户系统的安全性能可以表示为：

其中，C_B,k和C_E,l分别表示第k个期望用户和第l个窃听者的信道容量，C即表示系统的保密容量。

根据公式(7)和(8)，可以得到第k个期望用户和第l个窃听用户接受到的隐私消息信号s_k的信噪比分别

根据获得的信噪比，最终可得到第k个期望用户以及第l个窃听用户的信道容量分别为：

将公式(32)代入(33)代入多用户系统的安全性能公式(29)中即可得到系统的保密能力。其中，图2和图3分别是不同情况下系统保密能力的对比图。在图2和图3中，RFDA代表发射机天线选为随机频率阵列，PA代表发射机天线选为传统相控阵，IRS代表智能反射面技术。图2给出了选择不同发射天线和不同数量智能反射面反射单元时，系统安全性能与发射机最大功率的关系，图3为系统的安全性能在选择不同发射天线时与智能反射面的反射单元数量之间的关系。可以看出，本发明能够有效实现多用户系统的安全传输，保证隐私信号到达期望用户的安全性能并且不被窃听用户拦截。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (5)

1.一种基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法，提供一多用户系统包括依次连接的发射端天线、智能反射面控制器和智能反射面，其特征在于，具体包括以下步骤：

构建多用户系统模型，选取系统中所有期望用户的最大化信泄噪比加权和作为系统的目标函数；

通过结合相应的凸优化理论，运用交替迭代优化的思想，得到相应的有源波束成形向量和无源波束成形矩阵,即得到智能反射面的反射矩阵。

2.根据权利要求1所述的基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法，其特征在于，所述多用户系统模型包括依次连接的发射端天线、智能反射面控制器和智能反射面；所述发射端天线采用具有M个天线阵元的随机频率分集阵列，智能反射面为由N个反射单元组成的方形阵列，系统中存在K个期望用户以及L个窃听用户，每个期望用户与窃听用户的天线数目均为1。

3.根据权利要求1所述的基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法，其特征在于，所述期望用户的最大化信泄噪比加权，具体如下：

首先，发射端随机频率分集阵列中每个天线阵元的频率为：

f_m＝f_c+k_mΔf,m＝1,2,...,M (1)

其中f_c为中心频率，不同的k_m分布决定了使用不同的频率映射规则来分配天线阵列不同元素的载波频率，Δf为固定的频率增量；

对于预设位置(r,θ)处，随机频率分集阵列的归一化天线导向向量表示为：

其中，Φ_m(r,θ)为第m个天线阵列元素的相移，进一步表示为：

式中d表示天线阵列中相邻阵元之间的距离，c表示光速；

第k(k＝1,2,…,K)个期望用户，第l(l＝1,2,…,L)个窃听用户以及智能反射面相对于发射天线的位置分别定义为(r_B,k,θ_B,k)，(r_E,l,θ_E,l)，(r_s,θ_s)；将每个期望用户的位置、每个窃听者的位置以及智能反射面的位置代入公式(2)和(3)即可得到相对应的归一化天线导向向量，分别表示为h_B,k，h_E,l和h_S；

其次，使用p_B,k，p_E,l和e_r分别表示智能反射面与第k个期望用户，第l个窃听者以及发射天线之间的导向向量；

根据发射端天线随机频率分集阵列与智能反射面二者之间的信道导向向量，得到二者之间的信道矩阵为：

智能反射面的反射矩阵表示为：

其中，β_n∈(0,1]表示第n(n＝1,2,…,N)个反射单元的幅度反射系数，ψ_n∈[0,2π]表示第n个反射单元的发射相移；Ψ即系统的无源波束成形矩阵；

发射信号表示为：

其中，s_k是要发送给第k个期望用户的隐私消息信号，隐私消息信号是一组均值为零方差为一的相互独立的随机变量；v_k为隐私消息信号s_k的有源波束成形向量；

进一步，得到第k个期望用户和第l个窃听者的接收信号分别为：

其中，n_B,k和n_E,l分别是期望用户和窃听者信道的加性高斯白噪声，二者均服从均值为0的高斯分布，方差分别为

和

由公式(7)和(8)得到发送到第k个期望用户的隐私消息信号s_k的平均功率为：

泄漏到其他K-1个期望用户和L个窃听者方向上的隐私信号s_k的平均功率为：

进一步，得到隐私消息信号s_k对于第k个期望用户的信泄噪比为：

4.根据权利要求1所述的基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法，其特征在于，所述目标函数具体为：

0≤ψ_n≤2π,n＝1,...,N

(12)

其中，P_max为发射天线随机频率阵列的最大发射功率，ω_k为每个隐私消息信号的信泄噪比所占的权重。

5.根据权利要求3所述的基于随机频率阵列和智能反射面的无线安全传输方法，其特征在于，所述有源波束成形向量和无源波束成形矩阵获取，具体如下：

首先在给定无源波束成形矩阵Ψ的情况下，令

代入公式(9)和(10)可得

进一步得到

公式(15)为一个多分式比值问题，利用相应的二次变换可得

其中，γ_k是在二次变换中引入的相应的辅助变量，并且问题f₃变为了一个双凸优化问题，通过分别固定v_k和γ_k交替迭代对二者进行优化；

根据

问题f₃中γ_k的最优解为：

在给定γ_k的最优解之后，通过引入功率约束的拉格朗日乘子λ，得到(16)的拉格朗日标准形式的最优v_k的解为：

在公式(18)中λ的取值满足：

其次，根据交替迭代的思想，在得到有源波束成形向量后，固定v_k，对智能反射面的反射矩阵即无源波束成形矩阵Ψ进行优化，令

并且有

原始优化问题进一步表示为：

同样的，利用二次变换得

其中，ρ_k是在此次二次变换中引入的辅助变量，ρ_k的最优解表示为：

在给定ρ_k之后，对f₅进一步简化，首先有

其中，

得到

其中，

将公式(23)和(24)代入(21)化简后可得

其中，A为半正定矩阵，表示为A＝A₁+A₂，且有

把约束条件0≤ψ_n≤2π转换为

引入向量e_n；

根据以上描述，优化问题和约束条件变为：

进一步地，利用拉格朗日对偶问题解决方法且引入拉格朗日乘子ε_n，问题变为：

优化后的无源波束成形矢量表示为

式中ε_n为预设的值。

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