CN113572602A - 利用智能反射面加强密钥生成速率的系统与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种利用智能反射面加强密钥生成速率的系统与方法，在合法收发器之间的无线通讯环境中部署反射单元；通过切换反射单元的相位开关，使反射单元的相位产生一定范围内变化的反射波束，以主动的创造动态变化的信道条件；提取合法收发器之间的信道特征以用于生成安全秘钥。通过本发明，提升了无线通信的质量与速率并减少了资源浪费；能自适应地调整大规模无源反射单元的振幅和相移，IRS可以重新配置无线设备的电磁传播环境，无需借助收发器的移动在静态信道条件下仍然能够快速生成安全秘钥；以及通过快速切换IRS的相位矩阵，提升信道的随机性，从而提高了密钥的产生速率。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种利用智能反射面加强密钥生成速率的系统与方法。
背景技术
目前无线通信在多个领域都有着广泛地应用，但是无线通信的通信环境开放性导致无线信息传输的质量以及安全性较低。
大多数关于反向散射辅助或者智能反射面辅助无线电系统的研究都集中在提高无线通信的能量和频谱效率上，例如[1]-[5]。很少有研究从无源通信系统来增强主动射频通信的角度进行深入探索。
其次，尽管将智能反射面IRS用于基于物理层秘钥生成已经有一定的研究，但是大多数的现有的研究都是从信息论的角度出发，提出保密率最大化问题，例如[6]-[8]，它们旨在提高合法收发机之间的信息率，同时抑制非法窃听者的信息率。为达到上述目的，通常做法是通过联合优化发射机的波束矩阵、智能反射面IRS的相移矩阵和人工噪声的协方差来实现。然而，此类优化框架通常依赖于合法和非法接受者的信道信息，意味着一个完全合作的智能反射面IRS需要由合法的收发器或者基站控制，不易用于实际情况中。
传统的加密数据传输依赖于可信的基础设施来将秘钥分发到收发器，并满足安全要求，如真实性、机密性、完整性和可用性[9]。然而，在无线通信的动态网络中，由于维护可信的秘钥认证系统成本较高，使移动设备之间的秘钥交换变得更具挑战性。
为解决以上困难，分散安全秘钥生成(SKG)的一个有前途的方法是提取收发器之间无线信道的共享随机性。基于信道的互易性，在两个通信收发机处采样的信道条件在一个相干时隙中应该是相同的，而在不同的时隙上随机波动如[10]、[11]所示。因此，理想情况下，两个收发器将感知相同的信道样本序列。最重要的是，信道样本序列可被视为用户的位置或用户特定的射频指纹[12]，可用于区分不同的接收器，从而对抗窃听攻击。我们可以通过在各个收发器上提取独特的信道特征，将信道特征编码成比特流，并将其用作加密数据传输的密钥，例如[13]–[15]。
在保证安全性的同时还需保证秘钥生成速率(KGR)，密钥生成速率(KGR)受到信道条件随机性的限制，信道条件的随机性取决于无线环境中的动态特性。因此，对于静止或缓慢移动的无线设备来说，这变得不切实际。尽管许多现有的研究试图改善KGR，他们集中在设计更复杂的收发器结构或信号处理算法。作者在[13]和[14]中提出使用多个天线来改善KGR。文献[14]中的实验结果表明，三天线收发信机可以比单天线系统提高KGR四倍以上。文献[15]提出了一种自适应SKG方案，即使在信道样本变化缓慢的情况下也能改善KGR。针对毫米波大规模多输入多输出系统，作者在[16]中允许定向毫米波波束随机旋转，这改善了信道的随机性，因此显著改善了固定接收机和同处一地的窃听者的KGR。作者在[17]中提出使用可重构孔径天线生成密钥。通过随机改变天线的负载阻抗，信号反射会产生人为衰落，从而改善静态环境中的KGR。但是，以上方法需依赖于更为先进的硬件设施或是更为复杂的算法。
传统的基于无线信道的物理层秘钥生成方法在通信信道变化较为缓慢的情况下，相干时间较长，在短时间内采集到的信道参数一致性很高，秘钥重复性较大，秘钥生成速率和安全性较低。
现有的基于物理层的秘钥生成技术大都依赖于发射机(或接收机)快速移动产生信道条件的变化，根据信道条件的随机性变化生成密钥。然而，对于静止或缓慢移动状态的收发机，信道条件的变化就非常平缓，密钥生成速率受限。
如专利201610499187.3的中国专利公开的一种基于信道特征参数的无线通信秘钥生成方法所示的能在较低的运算复杂度下保证秘钥生成速率的办法，这种方法通过量化接收信道的强度(RSS)来生成秘钥，但是这种方法的缺点所生成的秘钥随机性不高，无法保证秘钥的安全性。
另外针对现有的秘钥生成方法大都无法适用于静态无线环境，为解决这样的问题专利号为201910080352.5的中国专利公开的一种基于信道特征的秘钥生成方法提供了一种在不需要双方信道估计的条件下，提高秘钥生成速率和安全性的方法，并且既适用于动态网络也适用于静态网络，此方法解决了不能在静态环境中快速生成安全秘钥的问题，通信双方彼此发送独立的随机序列，且将随机序列和信道条件一起作为共享秘钥的随机源，用户每次产生不同的随机序列，因此即使在静态环境下，也保证了所生成的秘钥具有良好的随机性，但是此方法需要移动节点具备一定的计算能力用于生成随机序列，提高了对于移动节点设备的配置要求。
通过IRS辅助SKG的使用首次出现在[18]中，其中导出了IRS辅助无线网络的最小密钥容量的封闭形式表达式。作者在[18]中还优化了IRS的最佳相移矩阵，以最大化密钥容量。一个类似的想法已经在最近的工作[19]中得到扩展，其中提出了一个随机切换方案来干扰无线信道。然而通过分析得出，随机相移切换方案并不是生成安全秘钥和最大化秘钥生成速率KGR的最佳方案，设计巧妙的相位控制策略，安全秘钥生成(SKG)可以更有效率。
以上涉及到的主要参考文献，如下：
[1]R.Long,Y.Liang,H.Guo,G.Yang,and R.Zhang,“Symbiotic radio:A newcommunication paradigm for passive internet of things,”IEEE Internet ofThings Journal,vol.7,no.2,pp.1350–1363,2020.
[2]Y.C.Liang,Q.Zhang,E.G.Larsson,and G.Y.Li,“Symbiotic radio:Cognitive backscattering communications for future wireless networks,”IEEETransactions on Cognitive Communications and Networking,vol.6,no.4,pp.1242–1255,2020.
[3]S.Gong,Y.Zou,D.T.Hoang,J.Xu,W.Cheng,and D.Niyato,“Cap-italizingbackscatter-aided hybrid relay communications with wireless energyharvesting,”IEEE Internet of Things Journal,vol.7,no.9,pp.8709–8721,2020.
[4]S.Gong,X.Lu,D.Hoang,D.Niyato,L.Shu,D.Kim,and Y.Liang,“Toward SmartWireless Communications via Intelligent Reflecting Surfaces:A ContemporarySurvey,”IEEE Commun.Surv.Tut.,vol.22,no.4,pp.2283–2314,2020.
[5]Q.Wu,S.Zhang,B.Zheng,C.Y ou,and R.Zhang,“Intelligent reflectingsurface aided wireless communications:A tutorial,”arXiv preprint arXiv:2007.02759,2020.
[6]X.Y u,D.Xu,and R.Schober,“Enabling secure wireless communicationsvia intelligent reflecting surfaces,”in proc.IEEE GLOBECOM,Dec.2019.
[7]M.Cui,G.Zhang,and R.Zhang,“Secure wireless communication viaintelligent reflecting surface,”IEEE Wireless Commun.Lett.,vol.8,pp.1410–1414,Oct.2019.
[8]X.Guan,Q.Wu,and R.Zhang,“Intelligent reflecting surface assistedsecrecy communication:is artificial noise helpful or not？”IEEE WirelessCommun.Lett.,vol.9,no.6,pp.778–782,Jun.2020.
[9]Y.Zou,J.Zhu,X.Wang,and L.Hanzo,“A survey on wireless security:Technical challenges,recent advances,and future trends,”Proc IEEEInst.Electr.Electron.Eng.,vol.104,no.9,pp.1727–1765,2016.
[10]B.Azimi-Sadjadi,A.Kiayias,A.Mercado,and B.Yener,“Robust keygeneration from signal envelopes in wireless networks,”in proc.ACMCCS,Alexandria,Virginia,USA,Nov.2007,pp.401–410.
[11]S.Mathur,W.Trappe,N.Mandayam,C.Ye,and A.Reznik,“Radiotelepathy:extracting a secret key from an unauthenticated wireless channel,”in proc.ACMMobiCom,San Francisco,California,USA,Sept.2008,pp.128–139.
[12]D.Kreiser,Z.Dyka,S.Kornemann,C.Wittke,L.Kabin,O.Stecklina,and P.
“On wireless channel parameters for key generation inindustrial environments,”IEEE Access,vol.6,pp.79 010–79 025,2017.
[13]J.Wallace and R.Sharma,“Automatic secret keys from reciprocalMIMO wireless channels:Measurement and analysis,”IEEE Trans.Inf.F orensicsSecur.,vol.5,no.3,pp.381–392,2010.
[14]K.Zeng,D.Wu,A.Chan,and P.Mohapatra,“Exploiting multiple-antennadiversity for shared secret key generation in wireless networks,”in proc.IEEEINFOCOM.San Diego,CA,USA:IEEE,Mar.2010,pp.1–9.
[15]S.Premnath,S.Jana,J.Croft,P.Gowda,M.Clark,S.Kasera,N.Patwari,andS.Krishnamurthy,“Secret key extraction from wireless signal strength in realenvironments,”IEEE Trans.Mob.Comput.,vol.12,no.5,pp.917–930,2012.
[16]L.Jiao,N.Wang,and K.Zeng,“Secret beam:Robust secret key agreementfor mmwave massive mimo 5g communication,”in proc.IEEE GLOBECOM.Abu Dhabi,United Arab Emirates:IEEE,Dec.2018,pp.1–6.
[17]R.Mehmood and J.Wallace,“Wireless security enhancement usingparasitic reconfigurable aperture antennas,”in proc.European Conf.Ant.Propag.(EUCAP).Rome,Italy:IEEE,Apr.2011,pp.2761–2765.
[18]Z.Ji,P.Yeoh,D.Zhang,G.Chen,Y.Zhang,Z.He,H.Yin,and Y.Li,“Secretkey generation for intelligent reflecting surface assisted wirelesscommunication networks,”arXiv preprint arXiv:2008.06304,2020.
[19]Z.Ji,P.L.Yeoh,G.Chen,C.Pan,Y.Zhang,Z.He,H.Yin,and Y.Li,“Randomshifting intelligent reflecting surface for otp encrypted data transmission,”arXiv preprint arXiv:2010.14268,2020.
[20]T.Lillicrap,J.Hunt,A.Pritzel,N.Heess,T.Erez,Y.Tassa,D.Silver,andD.Wierstra,“Continuous control with deep reinforcement learning,”arXivpreprint arXiv:1509.02971,2015.
发明内容
本发明提供一种利用智能反射面加强密钥生成速率的系统与方法，旨在解决的技术问题之一是：现有技术中，无线信息传输的安全性较低的技术问题。
考虑到现有技术的上述问题，根据本发明公开的一个方面，本发明采用以下技术方案：
一种利用智能反射面加强密钥生成速率的方法，包括：
在合法收发器之间的无线通讯环境中部署反射单元；
通过切换反射单元的相位开关，使反射单元的相位产生一定范围内变化的反射波束，以主动的创造动态变化的信道条件；
提取合法收发器之间的信道特征以用于生成安全秘钥。
为了更好地实现本发明，进一步的技术方案是：
进一步地，通过N个反射单元的智能反射面控制器切换智能反射面的相移矩阵
来改变合法收发器之间的动态信道条件。
进一步地，所述合法收发器之间的信道状态信息为：
进一步地，窃听者信道与合法接收端的信道状态信息为：
将gd(t)＝||hd(t)||2表示为d∈{A,B,EA,EB}的信道增益，方便从接收信号强度中进行采样；
gd(t)取决于智能反射面的相移矩阵Θ(t)；
通过在不同的时隙中切换Θ(t)，以在合法收发器和窃听者感知的信道中产生额外的随机性。
进一步地，还包括：
选择一个合适的相移矩阵，使其能够在每个时隙内引起信道增益变化的相移控制方案。
进一步地，将秘钥生成过程分为信道训练和均匀多级量化两个阶段，第一阶段对信道进行训练，以建立智能反射面相移矩阵到信道增益的映射，用于在第二阶段优化相移矩阵，以提高信道的随机性。
进一步地，所述信道训练包括：
将该阶段划分为T个时隙，在每个时隙中，智能反射面可以随机选择不同的相移矩阵，然后记录合法收发器两端的信道增益；
在T个时隙后，智能反射面控制器收集信道条件测量值，建立相移矩阵与信道增益之间的映射关系；
将信道条件的波动情况进行分级，将信道条件分为M≥2N组。
进一步地，所述均匀多级量化包括：
量化级别数目M受合法收发器间互信息的限制，通过估计熵来近似，其计算式为：l＝∑gAp(gA)log2p(gA)，其中p(gA)代表信道增益gA(t)的经验分布；
量化级别M存在上界，即M<2N组；
第i个量化间隔由IIi＝[gmin+(i-1)Δg,gmin+iΔg]i∈{1,2,...,M}；其中，Δg＝(gmax-gmin)/M，gmin和gmax分别表示最小和最大通道增益；
将每个通道样本量化到某个量化级别，并通过位串进行编码。
进一步地，在给定多级量化和相移矩阵分组后，通过启发式相位控制优化相移矩阵。
本发明还可以是：
一种利用智能反射面加强密钥生成速率的系统，其包括：
反射单元，用于部署在合法收发器之间的无线通讯环境中；
相位开关切换模块，用于通过切换反射单元的相位开关，使反射单元的相位产生一定范围内变化的反射波束，以主动的创造动态变化的信道条件；
安全秘钥生成模块，用于提取合法收发器之间的信道特征以用于生成安全秘钥。
与现有技术相比，本发明的有益效果之一是：
本发明的一种利用智能反射面加强密钥生成速率的系统与方法，具有：(1)IRS由于其低成本和高能量效率，能够提升无线通信的质量与速率并减少资源浪费，使之能够成为未来移动通信系统的一种很有前途的技术；(2)相对于传统的秘钥生成技术，需要收发机快速移动，本技术通过自适应地调整大规模无源反射单元的振幅和相移，IRS可以重新配置无线设备的电磁传播环境，无需借助收发器的移动在静态信道条件下仍然能够快速生成安全秘钥；(3)特别地，通过快速切换IRS的相位矩阵，主动地创造动态信道环境，提升信道的随机性，从而提高密钥的产生速率的实现方法与步骤，并且提出了一种启发式方案和深度强化学习(DRL)框架，以优化IRS的相位切换策略。最后，通过仿真验证了该方案的优点和分析的有效性。
附图说明
为了更清楚的说明本申请文件实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术的描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是对本申请文件中一些实施例的参考，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的情况下，还可以根据这些附图得到其它的附图。
图1为根据本发明一个实施例的Alice将加密数据传输给Bob、N元IRS以防止Eves的窃听的示意图。
图2为根据本发明一个实施例的合法收发器与窃听者的位置示意图。
图3(a)为根据本发明一个实施例的DRL方案奖励情况的示意图。
图3(b)为根据本发明一个实施例的不同方案RSS分布情况的示意图。
图3(c)为根据本发明一个实施例的不同方案RSS累计分布函数示意图。
图4为根据本发明一个实施例的不同发射功率对IRS辅助KGR的影响示意图。
图5为根据本发明一个实施例的不同规模IRS对其辅助KGR的影响示意图。
图6为根据本发明一个实施例的不同通信距离对IRS辅助KGR的影响示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
针对无线通信技术中存在的秘钥重复性较大，秘钥生成速率和安全性较低的技术问题，本实施例提供一种利用智能反射面加强密钥生成速率的方法，包括：
在合法收发器之间的无线通讯环境中部署反射单元；
通过切换反射单元的相位开关，使反射单元的相位产生一定范围内变化的反射波束，以主动的创造动态变化的信道条件；
提取合法收发器之间的信道特征以用于生成安全秘钥。
上述方案中，即通过IRS反射面辅助秘钥生成技术能够很好的改善上述问题，IRS反射单元的相位可以产生一定范围内变化的反射波束，即使在静态的收发机条件下也能人为地引起信道的动态变化，在射频接收机处观测到的就是动态变化的信道条件，保证秘钥生成的速率及安全性。所以，IRS辅助密钥生成技术是一种非常具有发展前景的信息安全加密技术。
本发明提出的一种加速秘钥生成的IRS切换策略，其与背景技术涉及的参考文献[17]和[19]中的随机相移方案不同。分析表明，通过设计巧妙的相位控制策略，SKG可以更有效。本方案考虑到收发机运动状态不明确的情况下，通过快速的切换反射单元的相位开关可以主动的创造动态变化的信道条件，从而提高密钥生成速率(KGR)，并且保证了加密的鲁棒性。即使收发机处于静止或缓慢移动状态也非常适用。除此以外，本方案提出了一种启发式方案和深度强化学习(DRL)框架，以优化IRS的相位切换策略，用于提高KGR和最小化窃听者与合法者之间的互信息保证生成秘钥的安全性。此方法在保证秘钥生成速率和安全性的同时不需要移动设备具有较强的计算能力配置要求较低，有很好的实际应用价值。
提取无线衰落信道中的共享随机性，在双方之间生成密钥是一个新兴的研究领域。基于互易性，双向信道状态应该在给定的时间瞬间在两个收发器之间是相同的。在多径或移动环境中，信道状态因衰落而随机波动。因此，两个合法方可以利用这一自然相关的随机过程来生成一个共享密钥。本方案首先给出了密钥生成的一般步骤，其次加入IRS以辅助秘钥的生成，最后，为了最大限度地提高关键生成率，提出了一种启发式方案和深度强化学习(DRL)框架，以优化IRS的相位切换策略。仿真结果表明，IRS辅助密钥生成的DRL方法可以显著提高密钥生成率以及秘钥的随机性。
通过以下实施例对本发明的方案做进一步阐述：
本发明的主要内容可包括系统模型、IRS辅助共享式密钥生成过程和针对IRS的相位设计最大化KGR的深度强化学习算法，具体地：
(1)系统模型
一种IRS辅助的密钥生成系统如图1所示。将IRS部署在无线环境中，可用于防止针对合法接收器两端的窃听攻击，将合法收发器分别表示为Alice或A，Bob或B，窃听者表示为Eve或E，窃听者可窃听合法收发器之间的信道。用于安全通信的秘钥可以从Alice和Bob之间的信道条件中生成，并且我们假设窃听者Eve与Alice和Bob至少间隔一个波长的距离，那么在此假设的基础上我们预期窃听者Eve和Alice与Bob的信道条件是有很大差别的。基于以上条件，Alice和Bob之间的信道特征可以被提取用于生成安全秘钥(SKG)。
秘钥生成及传输过程可以遵循与背景技术涉及的参考文献[19]中相似的时隙帧结构。每个时间帧分为两部分，一部分用于SKG，另一部分用于加密数据传输。同时用于安全秘钥生成(SKG)部分被进一步分成多个时隙，用于在Alice和Bob之间交换导频分组。假设时隙的长度小于信道的相干时间，那么基于信道互易性，Alice和Bob在一个时隙内的信道条件大概率是相同的，以此作为Alice和Bob之间的共享信息，同时为避免了窃听者Eve的窃听Alice和Bob在每个时隙的信道条件应该完全随机，使窃听者难以推测或获取合法接收方的通信信息，保证通信的安全性。
为了提高秘钥生成速率(KGR)，需要借助拥有N个反射单元的智能反射面(IRS)切换IRS的相移矩阵
来改变Alice和Bob之间的动态信道条件，Alice和Bob之间的信道状态信息如下：
同时考虑到窃听者Eve的信道与合法接收端类似给出如下：
将gd(t)＝||hd(t)||2表示为d∈{A,B,EA,EB}的信道增益，可以很容易地从接收信号强度中进行采样。注意，gd(t)取决于IRS的相移矩阵Θ(t)。通过在不同的时隙中快速切换Θ(t)，可以在Alice、Bob和Eve感知的信道中产生额外的随机性。在没有测量误差的理想情况下，Alice和Bob的信道条件是相同的。尽管Eve可以偶然窃听到来自Alice和Bob的导频信息，但除非Eve与Alice或Bob位于同一位置，否则信道增益gEA(t)(或gEB(t))将与gB(t)(或gA(t))将是差异巨大的。
(2)现有一般的秘钥生成方式
所述一般的生成安全秘钥的方式是指从Alice和Bob之间的收发信号中采样、量化和编码，对于借助信道条件这类物理层生成共享秘钥方式主要需要通过以下三个步骤：
1.获取信道信息
信道条件可以作为安全秘钥生成(SKG)的唯一特征，包括脉冲响应、信道状态信息和接收信号强度等参数，并可在接收机处容易地获得。另外需要将由大规模路径损耗产生的信道变化滤掉提取小规模的信道条件的随机变化。
2.量化比特流
信道互易性意味着不同时隙上Alice和Bob间的信道条件应该相似，为了提取共享的信道特征，可将Alice和Bob的信道增益量化为两个比特流序列。由于信道的衰落、测量或量化误差，会不可避免的导致比特不匹配现象，进而导致秘钥生成速率KGR较低。因此希望加密数据通信的秘钥生成速率KGR更高就需要在上述两个比特流中找到更多相匹配的比特，为了最大化比特一致率需要设计适当的量化方法来优化量化级别的数量和量化间隔。
3.提取共享随机性
其目的在于去除Alice和Bob生成的两个比特流中不匹配的比特，确保他们共享完全相同的位序列，从而生成有效的安全秘钥。另一个目的是删除重复的位，确保共享位序列的随机性。具体做法是Alice和Bob的比特序列中出现连续的“0”或“1”时保留第一个“0”或“1”，使得共享位序列随机。Alice首先给Bob发送一个包含偏移开始位置的信息，Bob在这些位置检查其比特流。当两者偏移相同时Bob将这些位置信息发送回Alice，确认共享偏移，使得Alice和Bob的偏移开始位置达成共识，成为SKG的共享信息。
(3)IRS辅助安全秘钥生成
所述IRS辅助安全秘钥生成是指凭借IRS能够使收发器之间的信道条件变化并引起均匀分布，与现有一般的生成安全秘钥的方式相比能够显著地提高安全秘钥生成速率以及秘钥的随机性的同时对于移动缓慢或静止的收发机之间一样具有较好的秘钥生成性能。
所述IRS相移辅助方案是指IRS相位切换能够独立于合法收发器进行操作。[19]中提出的随机相移方案没有充分利用IRS辅助生成安全秘钥的潜力，其原因在于Alice和Bob的直射信道和IRS的反射信道的增益非线性相关，则随机相移可能导致Alice和Bob的信道增益不均匀布，最终导致秘钥生成速率KGR的降低。并且我们从IRS的实际情况上看，即使对于二进制的相位状态来说反射单元的策略选择数目都较为庞大，意味着很多的相位切换策略对应到相近的信道增益，造成效率低下，因此我们需要找到更为高效的相位切换策略以提高秘钥生成速率(KGR)
(4)相移控制方案
所述相移控制方案是指区别于随机相移方案，选择一个合适的相移矩阵，使其能够在每个时隙内引起信道增益的显著变化。
将秘钥生成过程分为两个阶段，第一阶段对信道进行训练，以建立IRS相移矩阵到信道增益的映射，用于在第二阶段优化相移矩阵，最终提高信道的随机性。
1.信道训练
将此阶段进一步划分为T个时隙，在每个时隙中，IRS可以随机选择不同的相移矩阵，然后记录Alice和Bob两端的信道增益。在T个时隙后，IRS控制器收集信道条件测量值，建立相移矩阵与信道增益之间的映射关系，由于T<<2N因此不需列举所有可能的相移矩阵。由于IRS的相移，信道条件产生较大的波动，可以对其波动情况进行分级将信道条件分为M≥2N组。
2.均匀多级量化
理论上，量化级别数目M受Alice和Bob间互信息的限制，并可通过估计熵来近似，其计算式为：l＝∑gAp(gA)log2p(gA)，其中p(gA)代表信道增益gA(t)的经验分布。量化级别M存在上界，即M<2N组。为了最大化互信息我们期望通过控制IRS相移矩阵来实现，并且考虑到需对信道条件进行均匀的M级量化，第i个量化间隔由IIi＝[gmin+(i-1)Δg,gmin+iΔg]i∈{1,2,...,M}。其中，Δg＝(gmax-gmin)/M，gmin和gmax分别表示最小和最大通道增益。然后，我们可以将每个通道样本量化到某个量化级别，并通过位串进行编码。
3.启发式相移控制
由于量化级别受互信息的限制而信道条件序列数目巨大，意味着存在多个不同的相移矩阵对应一个量化级别的映射，即不同的信道条件所对应相同的量化级别。
给定多级量化和相移矩阵分组后，可以通过两个步骤设计启发式相位控制算法：
步骤1：IRS随机选择一个均匀分布的相移矩阵子集，确保信道条件在不同的量化间隔中具有相等的出现概率。因此相比于随机切换矩阵我们可以通过更少的信道条件来最大化互信息，进而提高采样效率以及一致比特率。
步骤2：在步骤1的基础上IRS随机选择相移矩阵来改变Alice和Bob间的信道条件，相比于随机相移方案，秘钥生成速率(KGR)会增加。特别的，对于二进制量化方案而言，可将信道简单地分为两组，即高RSS组和低RSS组，其相移矩阵也可分为两组。
4.DRL相移控制
除了启发式相位控制外，还设计了一个DRL算法，通过寻找相移矩阵的最小子集来改善无线环境中的采样效率。DRL算法需允许IRS对信道条件进行观测，测量信道的随机性，然后再对相位矩阵进行控制决策。以上过程可用马尔科夫决策过程(MDP)来表示，并用(S,A,R)分别表示马尔科夫决策过程系统的状态、动作以及奖励。
所述系统状态(S)包括IRS相移矩阵的子集、与其对应的信道条件和估计熵。
所述系统动作(A)为二进制变量，表示在某一时刻，某相移矩阵是否被IRS启用，即若at(m)＝1(or0),意味着第m个相移矩阵将在下一时刻被选择(或不被选择)，此处M表示IRS可用相移矩阵的最大数量，但为了保证学习的稳定性，对于二进制相位M<<2N。
所述奖励(R)根据在状态S下采取动作A得到的Alice和Bob的信道增益来衡量，即R与通过IRS切换相移矩阵得到的互信息成正比。
在上述条件下，从可用的相移矩阵集中均匀采样M个相位矩阵，由于系统状态(S)受M的大小限制，那么我们就能降低系统的动作和空间大小。若假设IRS连续控制相位切换，则可以使用确定性策略梯度(DDPG)算法直接优化相位切换策略。
本发明已经过仿真实验。为验证在无线网络中使用IRS生成秘钥的能力，将算法与(1)不使用IRS的秘钥生成方案、(2)使用固定相位矩阵的IRS秘钥生成方案、(3)使用随机相位矩阵的秘钥生成方案三个对照方案做了比较，证明其优越性。
特别地，如图2所示，我们假设在二维平面内智能反射单元的个数N＝16，合法通信方Bob和智能反射面IRS之间的垂直距离为dv＝3米，两个合法通信方Alice和Bob间的距离为dAB＝10米，两个窃听者E1和E2出现在Alice和Bob间的水平面上，路径损耗为L＝(L0)+10αlog10(d)，其中L0＝30dB表示距离发射机一米远的路径损耗，损耗系数α＝5。所有相关信道的小尺度衰落遵循瑞利衰落模型，噪声功率设置为
基于以上假设，首先验证DRL算法的性能增益与三个对照方案进行比较，并且在仿真中还考虑了IRS规模大小和部署位置对秘钥生成速率KGR的影响。
首先，如图3(a)所示，DRL算法将Alice和Bob信道增益作为衡量标准的奖励值，同时在图3(b)中展示出了不同的方案信道增益分布情况。图3(b)与图3(c)的结果显示不使用IRS的RSS遵循瑞利分布，随机相移方案可以将接收信号强度近似为高斯形状分布，从而改善KGR。然而，DRL方案通过使用IRS相位控制算法可以不断地尝试寻找最优的IRS切换策略，RSS近似遵循均匀分布，估计熵增加从而最大化秘钥生成速率KGR。
其次，图4表明增加信号的发射功率将增加秘钥生成速率(KGR)，由图4也可看出DRL方案性能较其他方案具有显著的优越性。通过分析可知其原因在于，在逐渐增加信号发射功率的条件下，由于IRS更智能的相位控制策略能够得到更好的秘钥生成速率性能，验证了DRL算法的有效性。特别的，我们还注意到窃听者Eve的互信息非常接近于0，由此可认定其信道条件与合法通信双方Alice和Bob相互独立，证明通信具有安全性。
紧接着我们考虑IRS的规模大小对于安全秘钥生成的影响情况，仿真结果如图5所示，在一定范围内随着IRS尺寸的增加，秘钥生成速率也随之增加但会达到饱和。因此在此条件下IRS的规模大小是具有最优值的。由此结论可以有效的避免资源及成本浪费。
最后，将Alice和Bob之间的水平距离dAB由之前假设的2米变为20米，将发射功率固定为8dBm，来考虑Alice与Bob之间的距离对于秘钥生成速率的影响。可以预计的是，通信双方由于距离增加通信质量会更差，信噪比(SNR)降低，意味着比特流匹配度降低导致秘钥生成速率下降，实验结果如图6也证明了这一预测。但是我们注意到，相比于其他方案，基于DRL算法的秘钥生成方案其性能下降幅度和速度都更为平缓，有着更好的鲁棒性。
综上而言，(1)本发明考虑了一个由智能反射面IRS辅助秘钥生成的新型秘钥生成技术，从无源设备的无线通信角度对秘钥生成进行进一步地探索，使用智能反射面IRS辅助来提高秘钥生成速率KGR同时保证了生成秘钥的安全性。
(2)智能反射面IRS能够主动地对收发机之间的信道条件进行改变，使收发机之间的信道波动状况不止依赖于两者间的快速移动，在静态条件下仍然能够保证信道的持续波动，得以快速地生成安全秘钥。
(3)本方案提出了IRS增强物理层密钥生成技术的具体技术路径，特别是提出了一种启发式方案和深度强化学习(DRL)框架，以优化IRS的相位切换策略，相较于随机相位切换策略，能够进一步地提高秘钥生成速率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分相互参见即可。在本说明书中所谈到的“一个实施例”、“另一个实施例”、“实施例”、等，指的是结合该实施例描述的具体特征、结构或者特点包括在本申请概括性描述的至少一个实施例中。在说明书中多个地方出现同种表述不是一定指的是同一个实施例。进一步来说，结合任一实施例描述一个具体特征、结构或者特点时，所要主张的是结合其他实施例来实现这种特征、结构或者特点也落在本发明的范围内。
尽管这里参照本发明的多个解释性实施例对本发明进行了描述，但是，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体地说，在本申请公开和权利要求的范围内，可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变型和改进外，对于本领域技术人员来说，其他的用途也将是明显的。
Claims (10)
1.一种利用智能反射面加强密钥生成速率的方法，其特征在于包括：
在合法收发器之间的无线通讯环境中部署反射单元；
通过切换反射单元的相位开关，使反射单元的相位产生一定范围内变化的反射波束，以主动的创造动态变化的信道条件；
提取合法收发器之间的信道特征以用于生成安全秘钥。
2.根据权利要求1所述的利用智能反射面加强密钥生成速率的方法，其特征在于通过N个反射单元的智能反射面控制器切换智能反射面的相移矩阵
来改变合法收发器之间的动态信道条件。
3.根据权利要求2所述的利用智能反射面加强密钥生成速率的方法，其特征在于所述合法收发器之间的信道状态信息为：
4.根据权利要求3所述的利用智能反射面加强密钥生成速率的方法，其特征在于窃听者信道与合法接收端的信道状态信息为：
将gd(t)＝||hd(t)||2表示为d∈{A,B,EA,EB}的信道增益，方便从接收信号强度中进行采样；
gd(t)取决于智能反射面的相移矩阵Θ(t)；
通过在不同的时隙中切换Θ(t)，以在合法收发器和窃听者感知的信道中产生额外的随机性。
5.根据权利要求1所述的利用智能反射面加强密钥生成速率的方法，其特征在于还包括：
选择一个合适的相移矩阵，使其能够在每个时隙内引起信道增益变化的相移控制方案。
6.根据权利要求5所述的利用智能反射面加强密钥生成速率的方法，其特征在于将秘钥生成过程分为信道训练和均匀多级量化两个阶段，第一阶段对信道进行训练，以建立智能反射面相移矩阵到信道增益的映射，用于在第二阶段优化相移矩阵，以提高信道的随机性。
7.根据权利要求6所述的利用智能反射面加强密钥生成速率的方法，其特征在于所述信道训练包括：
将该阶段划分为T个时隙，在每个时隙中，智能反射面可以随机选择不同的相移矩阵，然后记录合法收发器两端的信道增益；
在T个时隙后，智能反射面控制器收集信道条件测量值，建立相移矩阵与信道增益之间的映射关系；
将信道条件的波动情况进行分级，将信道条件分为M≥2N组。
8.根据权利要求6所述的利用智能反射面加强密钥生成速率的方法，其特征在于所述均匀多级量化包括：
量化级别数目M受合法收发器间互信息的限制，通过估计熵来近似，其计算式为：l＝∑gAp(gA)log2p(gA)，其中p(gA)代表信道增益gA(t)的经验分布；
量化级别M存在上界，即M<2N组；
第i个量化间隔由IIi＝[gmin+(i-1)Δg,gmin+iΔg]i∈{1,2,...,M}；其中，Δg＝(gmax-gmin)/M，gmin和gmax分别表示最小和最大通道增益；
将每个通道样本量化到某个量化级别，并通过位串进行编码。
9.根据权利要求6所述的利用智能反射面加强密钥生成速率的方法，其特征在于在给定多级量化和相移矩阵分组后，通过启发式相位控制优化相移矩阵。
10.一种利用智能反射面加强密钥生成速率的系统，其特征在于包括：
反射单元，用于部署在合法收发器之间的无线通讯环境中；
相位开关切换模块，用于通过切换反射单元的相位开关，使反射单元的相位产生一定范围内变化的反射波束，以主动的创造动态变化的信道条件；
安全秘钥生成模块，用于提取合法收发器之间的信道特征以用于生成安全秘钥。
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Cited By (2)
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| CN114040393A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-02-11 | 中国人民解放军国防科技大学 | 物理层密钥提取方法、系统、装置、设备及计算机介质 |
| CN115021915A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-09-06 | 中国电信股份有限公司 | 基于智能反射表面的密钥生成方法、装置、介质及设备 |
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| US20070287418A1 (en) * | 2006-06-13 | 2007-12-13 | Dell Products L.P. | Establishing Data Communications |
| CN111355520A (zh) * | 2020-03-10 | 2020-06-30 | 电子科技大学 | 一种智能反射表面辅助的太赫兹安全通信系统设计方法 |
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2021
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