CN113852401B - 一种面向多用户irs的光与无线智能融合安全接入方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法，属于无线通信技术领域。本发明首先通过一系列的波长间隔固定的光载波映射生成光波长矩阵，形成一个光学真时延池OTTDP，然后基于OTTDP实现多用户混合波束成形；同时，引入智能反射面IRS改变无线信道，并通过奇异值分解方法对窃听情况下的安全信道进行解析，进而通过交替优化模拟波束成形矢量、数字波束成形矢量和IRS反射矩阵，最大化所有用户的安全传输速率，实现多用户安全传输。

Description

一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，更为具体地讲，涉及一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法。
背景技术
无线网络中的网络流量增长和大规模无线连接，对网络能耗、硬件成本和信号处理带来了巨大的挑战。而智能反射表面(IRS)具有自适应改变无线通信环境的能力，被认为是实现低硬件成本、高频谱效率、节能和缓解在不同无线网络中遇到的各种挑战的关键传输技术之一。
IRS通常由大量无源元件组成，每个无源元件能够以可调相移反射入射信号。通过巧妙调整IRS中所有无源元件的相移，反射信号可以与预期接收器中来自其他路径的信号相干相加，以提高接收信号功率，从而显著提高通信性能；或者在非预期接收器中进行破坏性相加，以抑制干扰并增强安全性。此外，由于IRS几乎是无源结构，因此它的成本和功耗较低；易于部署在如建筑立面和路边广告牌等结构上；并且在反射期间几乎没有增加额外的热噪声。
另一方面，与基于电移相器的传统波束赋形方法相比，基于光学真时延池(OTTDP)的方法具有大带宽，高紧凑性，无斜角波束转向，低损耗等优势，其功率和能源的消耗得到有效降低，具有降低网络运营成本的潜力。此外，基于光学真实时间延迟的相控天线阵列系统易于与光载无线(RoF)系统融合，而不会显著增加总体成本。
纵观目前已有的智能反射面辅助安全通信技术，大都将注意力集中在优化设计上，例如人工噪声，合作干扰和联合优化等技术。而对具有能耗优势的混合波束成形技术在智能反射面辅助安全通信系统中的应用关注较少，在C-RAN(Cloud-Radio AccessNetwork)架构下，随着通信流量需求急剧增加，AAU(有源天线处理单元)中的微波波束成形模式不可避免地导致高成本支出和无线通信网络中的运营支出。因此将基于光学真时延池的混合波束成形方法应用在多用户多窃听场景下的智能反射面辅助安全通信系统中具有实际意义。
发明内容
本发明实施例提供了一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法，可用于提高每个用户的安全传输速率，实现多用户安全传输。
一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法，其特征在于，包括下列步骤：
步骤1：获取智能反射面IRS辅助的多用户混合预编码安全通信系统的系统配置，包括：发射端的天线数MA、发射端的射频链路数接收端的射频链路数/>接收端的天线数Mu、系统服务的用户数K、每个用户具有的数据流个数NS、每个用户接收到的数据流个数/>窃听者数量J、窃听者的接收端配备的天线数Me和射频链路数/>
步骤2：基于OTTDP映射获取光码本
步骤3：建立用户k的安全信道
获取智能反射面辅助的多用户混合预编码安全通信系统的各信道的CSI；
其中，信道包括：
有源天线单元AAU到任意用户k的信道hAU,k；AAU到任意窃听者j的信道hAE,j；
AAU到IRS的信道HAR；IRS到任意用户k的信道hRU,k；
IRS到任意窃听者j的信道hRE,j；
对信道hAE,j和信道hRE,j进行奇异值分解：
hAE,j＝UAE,j∑AE,jVAE,j，其中，UAE,j、∑AE,j和VAE,j分别是信道hAE,j的左奇异值矩阵、对应特征值对角矩阵和右奇异值矩阵；
hRE,j＝URE,j∑RE,jVRE,j，其中，URE,j、∑RE,j和VRE,j分别是hRE,j的左奇异值矩阵、对应特征值对角矩阵和右奇异值矩阵；
建立用户k的安全信道：
其中，表示用户k的安全信道，HAB,k、HRB,k分别表示用户k的第一和第二子安全信道，上标“H”表示取矩阵的厄米特(Hermitian)矩阵，Φ表示维度为MR×MR的IRS的反射相移矩阵，且/>MR表示IRS的基本反射单元个数，/>表示第r个反射单元的相移，/>分别表示维度为MA×MA和MR×MR的单位矩阵；
步骤4：构建第一优化模型：
s.t.C1:
C2:
C3:
其中，总安全速率表示用户k通过安全信道/>传输信息的安全速率，且/>表示用户k通过安全信道/>传输信息的信干燥比，且/>HAB,i和HRB,i分别表示用户i的第一和第二子安全信道，/>为模拟波束成形矢量，/>表示发射端的第/>条射频链路的模拟波束成形矢量，/>和/>分别表示用户i和k的数字波束成形矢量，且数字波束成形矢量/>P表示总发射功率，C1～C3表示三个约束条件；
步骤5：依次对约束条件C1,C2,C3进行处理，获取模拟波束成形矢量FRF、数字波束成形矢量FBB和IRS反射矩阵Φ的当前优化值；
并根据当前得到的FRF和FBB进行多用户混合预编码与信号传输，以及控制IRS的基本反射单元按照反射矩阵对接收的无线信号进行反射；
迭代执行步骤3至5，直到安全速率达到预置的迭代收敛条件。
进一步的，所述步骤2具体为：
基于多波长激光源产生多个等间隔的光载波，再将其表示为一维的光载波向量，记为：pS＝{λ1,λ2,...,λm}，其中，m表示光载波总个数；
将光载波向量pS映射成一个MA×C的光波长矩阵Wλ，其中C表示码字数；
在波长矩阵Wλ中，发射端的第i根天线与第j根天线之间的时延Δτi,j为：Δτi,j＝(λi-λj)DL，其中，λi和λj分别表示第i根天线与第j根天线的光载波，D、L分别表示单模光纤的色散系数和长度；
由时延值映射规则将光载波向量pS映射成一个MA×C的光码本
所述光码本为：/>
其中，码本当中的每个元素j表示虚数单位，/>表示第n个发射天线选取第v个码字时引入的相移值，且/>f表示载波中心频率，n＝1,2,…,MA，v＝1,2,…,C。
进一步的，步骤5中，对约束条件C1进行处理时，基于正交匹配追踪算法从光码本中计算出/>维的模拟波束成形矢量FRF：
利用最小均方误差准则计算出MA×K维的全数字波束成形矩阵
其中，
将光码本矩阵的每一个码字与全数字波束成形矩阵的每一列fk做内积并求和：/>
在矩阵V＝[V1,V2,...,VK]中找出前个最大项对应的ID，根据ID在/>中选出维的模拟波束成形矢量/>其中/>表示/>中第列元素。
进一步的，步骤5中，对约束条件C2进行处理，获取数字波束成形矢量FBB的当前优化值具体为：
根据当前得到的模拟波束成形矢量FRF，计算等效信道其中，矩阵/>
根据等效信道基于MMSE准则抑制多用户间干扰和注水功率分配算法计算出数字波束成形矢量/>
并根据得到的数字波束成形矢量FBB对每个用户的NS个数据流进行数字预编码处理，以及根据模拟波束成形矢量FRF对条射频链路进行模拟预编码处理。
进一步的，基于MMSE准则抑制多用户间干扰和注水功率分配算法计算出数字波束成形矢量具体为：
根据公式计算用户k的数字波束成形矢量/>其中，/>pk表示用户k的分配功率。
进一步的，所述分配功率pk的计算方式为：其中qk为的第k个对角元素，λ表示注水功率分配算法的注水线，σ2表示噪声方差，/>表示全数字波束成形矩阵。
进一步的，根据模拟波束成形矢量FRF对条射频链路进行模拟预编码处理包括：
分离光载波，利用无源光分离器将步骤2中由多波长激光器产生的光载波分成份，每一份都含有m个均匀间隔的光载波；
滤波处理，根据当前得到的模拟波束成形矢量FRF，通过控制器控制可调谐滤波器对分离出光载波进行滤波处理；
调制射频信号，射频发生器产生待发送的射频信号，然后在每条射频链路上利用电光调制器将待发送的射频信号调制到选出的份光载波上；
单模光纤传输，利用多路光复用器将调制后的光载波耦合注入到单模光纤中，通过单模光纤将信号传输到AAU；
信号分离，在AAU端利用无源解波分复用器对单模光纤中传输的光信号进行分离，无源解波分复用器的第m个输出通道输出光载波向量pS中的第m个光载波λm，m个输出通道与MA个天线阵列之间的连接关系用一个m×MA的信道连接矩阵MIC表示；其中，信道连接矩阵的每一行对应一个解波分复用器信道，每一列对应一个天线，并以元素“1”表示两者间链路相连，以元素“0”表示两者间链路断开，且信道连接矩阵的每一行仅有一个相连状态；
输到光电探测器，完成光电转换，根据步骤2和MIC确定光电探测器输出的电信号到天线后，第i根天线和第j根天线之间的时延差Δτi,j；
波束成形，根据时延差Δτi,j计算第i根天线和第j根天线之间的相位差根据/>对天线的波束方向进行控制，再经放大和滤波处理，形成波束通过天线发射。
进一步的，对约束条件C3进行处理，获取IRS反射矩阵Φ的当前优化值具体为：
根据第二优化模型的求解IRS反射矩阵Φ；
所述第二优化模型为：
并采用黎曼梯度下降法对第二优化模型进行求解。
进一步的，采用黎曼梯度下降法对第二优化模型进行求解的处理过程包括：
(1)定义两个辅助变量：根据辅助变量ai,k和bi,k计算参数Ak：
其中，上标“*”表示对矩阵的转置，Φn表示第n次搜索的最优Φ取值，且首次的最优Φ取值为预设值；
根据参数Ak计算第n次搜索的欧几里得梯度再根据当前的欧几里得梯度计算第n次搜索的黎曼梯度：
其中，表示/>的实部，符号/>表示Hadamard乘积；
(2)计算搜索方向：
计算向量传输函数：
其中，dn、dn-1分别表示第n次和第n-1次的搜索方向，且首次的搜索方向为指定值；
计算第n次的搜索方向：其中，τ1表示梯度更新因子；
(3)搜索下一步最优Φ取值：其中，τ2表示广义Armijo步长；
(4)重复步骤(1)至(3)，直到黎曼梯度gradfn的Frobenius范数的平方小于或等于指定的阈值εr。
进一步的，总安全速率的迭代收敛条件为：最近两次迭代优化所计算得到总安全速率/>的偏差小于或等于指定阈值ε。
本发明实施例提供的技术方案至少带来如下有益效果：
(1)本发明在AAU端使用无源波分解复用器(DeMux)代替一组昂贵的有源可调谐光滤波器，降低了AAU部署成本；通过将处理控制单元和计算单元全部放在了CU/DU端，降低了AAU的波束成形复杂度。
(2)本发明基于光码本实现了多用户混合波束成形，与传统的电移相器来实现的混合波束成形系统相比，光波束成形具有大带宽、低损耗、无“波束偏斜”等优点，可以有效克服传统电子器件的“电子瓶颈”和电磁干扰等问题。
(3)此外，本发明引入智能反射面(IRS)这一低硬件成本、高频谱效率和节能的关键传输技术,通过巧妙调整IRS中所有无源元件的相移，反射信号可以与预期接收器中来自其他路径的信号相干相加，以提高接收信号功率，从而显著提高通信性能；并在非预期接收器中进行破坏性相加，以抑制干扰并增强安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法流程图；
图2是本发明实施例提供的一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法系统原理图；
图3是实施例提供的12×10波长矩阵Wλ的实例图；
图4是实施例中，平均安全传输速率R和总发射功率P的关系图；
图5是实施例中，平均安全传输速率R和智能反射面基本发射单元数量N的关系图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明实施例提供了一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法，通过光码本实现多用户混合波束成形，降低波束成形复杂度和成本；以及将联合优化问题解构为基于码本的多用户混合预编码设计问题和IRS反射矩阵设计问题；对于基于码本的多用户混合预编码设计问题，本发明实施例中，又将其分为模拟波束成形设计问题和数字波束成形设计问题。进而通过交替优化模拟波束成形矢量、数字波束成形矢量和智能反射面反射矩阵，提高每个用户的安全传输速率，实现多用户安全传输。
本发明实施例提供的一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法，包括以下步骤：
(1)、给具有Ns个数据流的多用户全连接结构的混合预编码系统的发射端配置MA根天线和条射频(RF)链路，其接收端配备/>条射频链路和Mu根天线；多用户全连接结构的混合预编码系统服务于K个用户，每个用户接收到/>个数据流；有J个窃听者尝试窃听发射端发送给每个用户的保密信息，窃听者的接收端配备/>条射频链路和Me根天线。具体满足关系为：/>
(2)、利用光学真时延映射得到光码本。
(2.1)、利用多波长激光源(MLS)产生m个间隔为Δλ的均匀间隔光载波，记为λ1,λ2,...,λm，m为光载波总个数；再将这m个均匀波长间隔的光载波表示成一个1×m的光载波向量：pS＝{λ1,λ2,...,λm}；
(2.2)、由光载波向量pS映射成一个MA×C的光波长矩阵Wλ，其中C为码字数，映射规则满足以下约束条件：
min m
λu,j≠λt,q,u≠t,j≠q
λu,v-λt,v＝(u-t)vΔλ
其中，λu,v表示波长矩阵Wλ的第u行第v列的元素，且Wλ的每一列代表一个码字，即第v个码字中的元素形成一个等差为v倍的等差数列，u,t＝1,2,…,MA，j,q＝1,2,…,C；
在波长矩阵Wλ中，第i根天线和第j根天线之间由波长分别为λi和λj的不同光载波通过同一单模色散光纤而引入的时延差Δτi,j为：Δτi,j＝(λi-λj)DL，其中，D和L分别表示的是单模光纤的色散系数和长度。
(2.3)、由时延值映射规则将光载波向量pS映射成一个MA×C的光码本
ID:1 2...C
其中，ID＝1,2,…,C表示码本的C个码字编号，码本当中的每个元素为为第n个天线选取第v个码字时引入的相移值，满足以下关系：/>f为载波中心频率，n＝1,2,…,MA，V＝1,2,…,C,/>中的j表示虚数单位。
(3)、获取所有信道的完美信道状态信息(CSI)并建立安全信道；由于窃听者通过与合法用户共享一些散射簇来窃听私密信息，为了防止来自窃听者的窃听，通过奇异值分解(SVD)从用户信道中去除与窃听者共享的这些散射簇分量，从而建立安全信道。
(3.1)、设有源天线单元(AAU)到用户k的信道为其中，/>表示参量的维度，下同；AAU到窃听者j的信道为/>设AAU到IRS的信道为其中MR为IRS的基本反射单元个数；设IRS到用户k的信道为IRS到用户k的信道为/>可通过在准静态信道下，利用毫米波(mmWave)信道稀疏性和压缩感知等方法获取IRS系统各信道的近似完美CSI。其中，窃听者也可以是AAU服务区域中的一个有源节点，并且可以与AAU进行通信。因此，可以获取窃听者的CSI。
(3.2)、对窃听者的信道进行SVD：hAE,j＝UAE,j∑AE,jVAE,j，其中UAE,j、∑AE,j和VAE,j分别是hAE,j的左奇异值矩阵、对应特征值对角矩阵和右奇异值矩阵；hRE,j＝URE,j∑RE,jVRE,j，URE,j、∑RE,j和VRE,j分别是hRE,j的左奇异值矩阵、对应特征值对角矩阵和右奇异值矩阵。
(3.3)、通过SVD从用户k信道中去除与窃听者共享的这些散射簇分量，从而建立安全信道：
其中，表示取矩阵HRB,k的厄米特(Hermitian)矩阵，/> 为IRS的反射相移矩阵，其相移/>由IRS控制改变，假设IRS反射系数为1，即反射过程中无信号衰减，其中，e表示自然底数，/>中的j表示虚数单位。
(4)、构造优化目标函数和优化模型，系统的最终目标是提高IRS辅助的多用户通信的安全速率。
(4.1)、基于(3)中建立的安全信道，用户k通过安全信道传输信息的信干噪比(SINR)为：
其中为模拟波束成形矢量，/>为数字波束成形矢量，σ2为用户k信道噪声方差。由香农公式，用户k通过安全信道传输信息的安全速率为：/>
(4.2)、目标函数为K个用户的安全速率之和，即因此，IRS辅助通信系统中最大化安全和速率优化模型构造如下：
s.t.C1:
C2:
C3:
其中，约束C1表示通过光码本实现模拟波束成形时，模拟波束成形矢量受光码本约束；约束C2表示AAU的总发射功率约束；约束C3表示IRS的反射矩阵取值范围约束，即受到单位模约束；
由于FRF、FBB和Φ的高度耦合，需要对三个量进行联合优化。本发明实施例中，将联合优化问题解构为基于码本的多用户混合预编码设计问题和IRS反射矩阵设计问题；对于基于码本的多用户混合预编码设计问题，又将其分为模拟波束成形设计问题和数字波束成形设计问题。
(5)、模拟波束成形设计；处理约束C1，利用正交匹配追踪(OMP)算法从光码本中计算出/>维模拟波束成形矢量FRF；
(5.1)、利用最小均方误差(MMSE)准则计算出MA×K维全数字波束成形矩阵：
其中
(5.2)、将光码本矩阵的每一个码字，即每一列，与全数字波束成形矩阵/>的每一列fk做内积并求和：/>
(5.3)、在V＝[V1,V2,...,VK]中找出最大的项对应的ID(即前/>个最大项多对应的ID)，根据ID在/>中选出/>维模拟波束成形矢量/>其中，/>表示/>中第/>列元素。
(6)、数字波束成形设计；处理约束C2：
(6.1)、根据(5)得到的模拟波束成形矢量FRF，得出等效信道：
(6.2)、根据等效信道，利用MMSE准则抑制多用户间干扰和注水功率分配(Waterfilling)算法计算出数字波束成形矢量
其中，pk为用户k的功率分配系数。
(6.3)、根据数字波束成形矢量FBB对Ns个数据流进行数字预编码处理，实现对不同用户的用户间干扰进行消除和功率分配；
(7)、根据模拟波束成形矢量FRF对条射频链路进行模拟预编码处理；
(7.1)、分离光载波，利用无源光分离器将步骤(2)中由多波长激光器产生的光载波分成份，每一份都含有m个均匀间隔的光载波。
(7.2)、根据步骤(5)从中选出的模拟波束成形矢量FRF，通过控制器控制可调谐滤波器为AAU分离出的/>个光载波进行滤波处理。
(7.3)、调制射频信号，射频发生器产生待发送的射频信号，然后在每条射频链路上利用电光调制器将待发送的射频信号调制到选出的个光载波上。
(7.4)、单模光纤传输，利用多路光复用器将调制后的光载波耦合注入到单模光纤中，通过单模光纤将信号传输到AAU。
(7.5)、信号分离，在AAU端利用无源解波分复用器(DeMux)将单模光纤中传输的光信号进行分离，DeMux的第m个输出通道输出光载波向量pS中的第m个光载波λm，m个输出通道与MA个天线阵列之间的连接关系用一个m×MA的矩阵MIC表示；其中，信道连接矩阵的每一行对应一个解波分复用器信道，每一列对应一个天线，并以元素“1”表示两者间链路相连，以元素“0”表示两者间链路断开，且信道连接矩阵的每一行仅有一个相连状态。
(7.6)、光电转换并确定由单模光纤引入的时延，DeMux通过光复用器将输出的光信号传输到光电探测器，完成光电转换，再根据(2)和MIC确定光电探测器输出的电信号到天线后，第i根天线和第j根天线之间的时延差Δτi,j。
(7.7)、波束成形，根据时延差Δτi,j计算第i根天线和第j根天线之间的相位差根据/>对天线的波束方向进行控制，然后进行放大和滤波处理，形成波束通过天线发射。
(8)、IRS反射矩阵设计，多用户混合波束成形完成后，AAU的发送信号经过安全解构后的无线信道进行传输，由AAU与用户k之间的直接信道HAB,k和AAU经IRS反射后到达用户k的级联信道HRB,kΦHAR组成。(4)中优化问题简化为：
s.t.C3:
由于IRS反射矩阵的单位模约束在复欧拉平面上很好的满足欧拉圆条件，因此采用黎曼梯度下降算法(RCG)处理IRS反射矩阵的单位模约束；
(8.1)、计算黎曼梯度，黎曼梯度是欧几里得梯度在复圆上的正交投影，首先引入两个辅助变量：/>根据辅助变量ai,k和bi,k计算参数Ak：
其中，表示对矩阵bi,k的转置，Φn表示第n次搜索的最优Φ取值，且首次的最优Φ取值为预设值；
根据参数Ak计算欧几里得梯度根据欧几里得梯度计算黎曼梯度：
其中，表示/>的实部，/>表示矩阵/>与/>矩阵的偏差。
(8.2)、计算搜索方向，首先计算向量传输函数：
其中，dn、dn-1分别表示第n次和第n-1次的搜索方向，且首次的搜索方向为指定值，根据上一次搜索方向dn-1、当前黎曼梯度gradfn和向量传输函数Γ(dn)得到下一次搜索方向，即其中，τ1表示梯度更新因子。/>
(8.3)、收回并计算IRS反射矩阵，将切向量投影到复欧拉圆，在复欧拉圆上据搜索方向搜索下一步最优Φ取值：
其中，τ2是广义Armijo步长。
(8.4)、重复步骤(8.1)、(8.2)和(8.3)直到得到最优IRS反射矩阵Φopt，其中/>表示黎曼梯度gradfn的Frobenius范数的平方，εr为迭代算法的阈值，预设值，通常为一个很小的数。
(9)、交替优化FRF、FBB和Φ使总安全传输速率最大化；根据步骤(8)得到的Φ值，返回步骤(3)更新安全信道；根据步骤(3)更新的安全信道和步骤(4)来更新目标函数和优化模型；根据步骤(4)更新的目标函数和优化模型，由步骤(5)、(6)和(7)完成多用户混合波束成形，更新FRF、FBB值；根据更新的FRF、FBB值，由步骤(8)完成IRS反射矩阵设计，得到更新的Φ值；重复步骤(8)、(3)、(4)、(5)、(6)、(7)和(8)，直到总的安全速率达到收敛条件其中ε为整个交替优化算法的收敛阈值。
在本发明实施例提供的一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法中，先通过一系列的波长间隔固定的光载波映射生成光波长矩阵，形成一个光学真时延池(OTTDP)，然后基于OTTDP实现多用户混合波束成形；同时，引入智能反射面(IRS)改变无线信道，并通过奇异值分解(SVD)方法对窃听情况下的安全信道进行解析，进而通过交替优化模拟波束成形矢量、数字波束成形矢量和IRS反射矩阵，最大化所有用户的安全传输速率，实现多用户安全传输。
参见图1和图2，在一种可能的实现方式中，本发明实施例提供的一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法，包括以下步骤：
S1、智能反射面辅助的多用户混合预编码安全通信系统的系统配置。
如图2所示，在本实施例中，给具有Ns＝4个数据流的多用户全连接结构的混合预编码系统的发射端配置MA＝12根天线和条射频(RF)链路，其接收端配备/>条射频链路和Mu＝1根天线；多用户全连接结构的混合预编码系统服务于K＝4个用户，每个用户接收到/> 个数据流；有J＝2个窃听者尝试窃听发射端发送给每个用户的保密信息，窃听者的接收端配备/>条射频链路和Me＝1根天线。
S2、设置光学真时延池(OTTDP)并映射得到光码本。
S2.1获取光载波向量
根据所需码字数C＝10、发射端配置天线数MA＝12和映射规则求解所需均匀间隔光载波数m，利用多波长激光源(MLS)产生m个间隔为Δλ＝100GHz即(0.8nm)的均匀间隔光载波，中心波长为1550nm；再将这m个均匀波长间隔的光载波表示成一个1×m的光载波向量pS＝{λ1,λ2,...,λm}。
S2.2在CU(Centralized Unit)/DU(Distributed Unit)端的计算单元中初始化各参数值并初始化光码本
在CU/DU端的计算单元中，根据映射规则，将光载波向量pS映射成一个12×10的光波长矩阵Wλ，如图3所示，因此，计算相邻信号之间的时延差Δτ＝ΔλDL＝0.8nm*17ps/(nm*km)*10km＝0.136ns；再由时延值映射规则计算光码本
ID:1 2...10
其中，用ID＝1,2…12为码字编号，码本中每个元素为为第v个天线选取第n个码字时引入的相移值，满足以下关系：/>载波中心频率f＝28GHz，n＝1,2,…,12，v＝1,2,…,10。
S3、随机初始化智能反射面(IRS)的反射相移矩阵初始化IRS反射系数为1。
S4、获取所有信道的CSI并建立安全信道。
S4.1、通过在准静态信道下，利用毫米波信道稀疏性和压缩感知等方法获取IRS系统各信道的近似完美CSI。
S4.2、对窃听者的信道进行奇异值分解(SVD)。
S4.3通过SVD从用户k信道中去除与窃听者共享的这些散射簇分量，从而建立安全信道。
S5、构造目标函数和优化模型。
S5.1基于安全信道，计算用户k通过安全信道传输信息的信干噪比(SINR)，由香农公式，计算对应的安全速率为：
S5.2、构造IRS辅助通信系统中最大化安全和速率优化模型：
s.t.C1:
C2:
C3:
其中，约束C1表示模拟波束成形矢量受光码本约束；约束C2表示AAU的总发射功率约束；约束C3表示IRS的反射矩阵受到单位模约束。
S6、模拟波束成形设计
S6.1、利用最小均方误差(MMSE)准则计算出MA×K维全数字波束成形矩阵
S6.2、将光码本矩阵的每一个码字，即每一列，与全数字波束成形矩阵的每一列fk做内积并求和：/>
S6.3、在V＝[V1,V2,...,VK]中找出最大的项对应的ID，根据ID在/>中选出维模拟波束成形矢量/>其中/>表示/>中第/>列元素；随着交替优化的迭代次数变化，选出的/>维模拟波束成形矢量FRF也随之变化，直到目标函数收敛。
S7、数字波束成形设计
S7.1、根据模拟波束成形矢量FRF，得出等效信道：
S7.2、根据等效信道，利用MMSE准则抑制多用户间干扰和注水功率分配算法计算出数字波束成形矢量
S8、多用户混合预编码与信号传输。
S8.1根据数字波束成形矢量FBB对Ns个数据流进行数字预编码处理，实现对不同用户的用户间干扰进行消除和功率分配。
S8.2、分离光载波，利用1:5无源光分离器将光载波分成份，每一份都含有m个均匀间隔的光载波。
S8.3、滤出光载波，根据从中选出的模拟波束成形矢量FRF，5份完全相同的光载波分别作用在5个可调谐滤波器上，通过控制器控制可调谐滤波器为AAU分离出的5个光载波进行滤波。
S8.4、调制射频信号，射频发生器产生载波中心频率f＝28GHz的待发送的射频信号，然后在每一条射频链路上利用电光调制器将待发送的射频信号调制到选出的5个光载波上。
S8.5、单模光纤传输，利用多路光复用器将调制后的光载波耦合注入到长度为L＝10km的单模光纤中，通过单模光纤将信号传输到AAU。
S8.6、信号分离，在AAU端利用无源解波分复用器(DeMux)将单模光纤中传输的光信号进行分离，DeMux的第m个输出通道输出光载波向量pS中的第m个光载波λm，m个输出通道与MA个天线阵列之间的连接关系用一个m×MA的信道连接矩阵MIC表示；其中，信道连接矩阵的每一行对应一个解波分复用器信道，每一列对应一个天线，并以元素“1”表示两者间链路相连，以元素“0”表示两者间链路断开，且信道连接矩阵的每一行仅有一个相连状态。
S8.7、光电转换并确定由单模光纤引入的时延，DeMux通过光复用器将输出的光信号传输到光电探测器，完成光信号到电信号的转换，再根据Δτi,j＝(λi-λj)DL和MIC确定光电探测器输出的电信号到天线后，第i根天线和第j根天线之间的时延差Δτi,j。
S9、波束形成和发射，根据时延差Δτi,j计算第i根天线和第j根天线之间的相位差根据/>对天线的波束方向进行控制，然后进行放大和滤波处理，进而改变天线波束的最大增益方向，实现波束控制，最后利用阵列天线进行发射。
S10、IRS反射矩阵设计与反馈，在IRS的处理和控制模块上，计算出优化的IRS反射矩阵，并控制IRS的基本反射单元按照反射矩阵对接收的无线信号进行反射，最后将信道状态信息(CSI)和IRS反射矩阵通过有线连接或者无线信号方式反馈给CU/DU端的计算单元，以进行交替优化；
S10.1计算黎曼梯度，首先计算两个辅助变量ai,k和bi,k，根据辅助变量ai,k和bi,k计算参数Ak，根据参数Ak计算欧几里得梯度根据欧几里得梯度计算黎曼梯度
S10.2计算搜索方向，首先计算向量传输函数然后根据上一次搜索方向/>黎曼梯度gradfn、向量传输函数Γ(d)和梯度更新因子τ1＝0.02得到下一次搜索方向d＝-gradfn+τ1Γ(d)。
S10.3收回并计算IRS反射矩阵，将切向量投影到复欧拉圆，在复欧拉圆上根据搜索方向搜索下一步最优Φ取值，即根据搜索方向d和广义Armijo步长参数τ2＝0.1搜索下一步最优Φ：
S10.4迭代进行步骤S10.1、S10.2和S10.3直到满足迭代算法的阈值εr＝0.001，得到最优IRS反射矩阵/>
S11、交替优化FRF、FBB和Φ使所有用户安全传输速率之和最大化。
在本实施例中，如图1所示，其根据步骤S10得到的Φ值，返回步骤S4更新安全信道；根据步骤S4更新的安全信道和步骤S5来更新目标函数和优化模型；根据步骤S5更新的目标函数和优化模型，由步骤S6和S7完成数字波束成形设计和模拟波束成形设计，更新FRF、FBB值；根据更新的FRF、FBB值，由步骤S8完成多用户混合预编码与信号传输；由步骤S9进行波束形成和发射；由步骤S10完成IRS反射矩阵设计，得到更新的Φ值，并控制IRS的基本反射单元按照反射矩阵Φ对接收的无线信号进行反射，最后将CSI和IRS反射矩阵反馈给CU/DU端的计算单元；迭代进行步骤S4至S10，直到总的安全速率达到收敛条件其中ε＝0.001为整个交替优化算法的收敛阈值。
在本实施例中，设置发射端天线数量为12的一维天线阵列，智能反射面额基本反射单元为MR＝50。各信道的噪声均为0均值，方差的加性高斯白噪声。考虑系统中信道为簇聚信道模型，则系统中各信道为：/>
其中，各个信道中的多径分量LRU,k＝LAR＝LAU,k＝4，分别代表视距(LoS)和非视距(NLoS)分量的小尺度衰落因子，/>
β(i)∈{βLoS,βNLoS}分别代表视距和非视距分量的大尺度衰落因子，满足β(i)＝ζ0+10κ(i)log10(ds)+μ,其中发射器和接收器之间距离ds的浮动截距最小二乘拟合ζ0＝-61.4dBm，路径损耗因子κLoS＝2，κNLoS＝5，阴影衰落
AAU位置(0,1,4)m，4个用户的位置在圆心(45,3,0)m，半径r＝2m的圆中随机生成，2个窃听者在位置为(40,3,0)m,半径为re＝1m的圆中随机生成；
AAU天线响应矢量为：其中λ＝1.0714nm为传输28GHz毫米波信号对应的波长，天线间距d＝λ/2，/>为第l条多径分量的离去角(AoD)。
IRS的天线响应矢量为：其中MR＝WH＝5×10，θ为水平到达角，φ为垂直到达角。
如图4所示，不同预编码方法时平均安全传输速率R和总发射功率P的关系图；由图4可以看出，与没有IRS时系统平均安全传输速率相比，通过IRS辅助的方案能带来巨大的安全传输速率提升。同时，所提的交替优化-光码本混合的曲线略小于交替优化-混合和交替优化-MMSE全数字方案的曲线，整体安全效率降低了很小的值，因此，采用较少的光学载体实现的多用户混合波束成形是可以接受的。
如图5所示，不同预编码方法时平均安全传输速率R和智能反射面基本反射单元数量N的关系图；通过图5可以看出，随着N的增加，没有IRS时系统平均安全传输速率不改变，通过IRS辅助带来的安全传输速率提升逐渐增加。同时，所提的交替优化-光码本混合的曲线略小于交替优化-混合和交替优化-全数字方案的曲线，整体安全效率降低了很小的值。
由上述分析可知，采用智能反射面能带来客观的安全性能的提升，与基于光学真时延池的多用户混合预编码技术相结合，在满足各用户安全性能要求的同时，不但可以省去一些电子器件，而且将多用户混合波束成形算法的计算和控制都放在了CU/DU端，大大降低了AAU的复杂度和部署成本。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种面向多用户IRS的光与无线智能融合安全接入方法，其特征在于，包括下列步骤：
步骤1：获取智能反射面IRS辅助的多用户混合预编码安全通信系统的系统配置，包括：发射端的天线数MA、发射端的射频链路数接收端的射频链路数/>接收端的天线数Mu、系统服务的用户数K、每个用户具有的数据流个数NS、每个用户接收到的数据流个数/>窃听者数量J、窃听者的接收端配备的天线数Me和射频链路数/>
步骤2：基于光学真时延池OTTDP映射获取光码本
步骤3：建立用户k的安全信道
获取智能反射面辅助的多用户混合预编码安全通信系统的各信道的CSI；
其中，信道包括：
有源天线单元AAU到任意用户k的信道hAU,k；AAU到任意窃听者j的信道hAE,j；
AAU到IRS的信道HAR；IRS到任意用户k的信道hRU,k；
IRS到任意窃听者j的信道hRE,j；
对信道hAE,j和信道hRE,j进行奇异值分解：
hAE,j＝UAE,j∑AE,jVAE,j，其中，UAE,j、∑AE,j和VAE,j分别是信道hAE,j的左奇异值矩阵、对应特征值对角矩阵和右奇异值矩阵；
hRE,j＝URE,j∑RE,jVRE,j，其中，URE,j、∑RE,j和VRE,j分别是hRE,j的左奇异值矩阵、对应特征值对角矩阵和右奇异值矩阵；
建立用户k的安全信道：
其中，表示用户k的安全信道，HAB,k、HRB,k分别表示用户k的第一和第二子安全信道，上标“H”表示取矩阵的厄米特(Hermitian)矩阵，Φ表示维度为MR×MR的IRS的反射相移矩阵，且/>MR表示IRS的基本反射单元个数，/>表示第r个反射单元的相移，r＝1,2,…,MR，/>分别表示维度为MA×MA和MR×MR的单位矩阵；
步骤4：构建第一优化模型：
其中，总安全速率 表示用户k通过安全信道/>传输信息的安全速率，且/> 表示用户k通过安全信道/>传输信息的信干燥比，且/>HAB,i和HRB,i分别表示用户i的第一和第二子安全信道，/>为模拟波束成形矢量，/>表示发射端的第条射频链路的模拟波束成形矢量，/>和/>分别表示用户i和k的数字波束成形矢量，且数字波束成形矢量/>P表示总发射功率，C1～C3表示三个约束条件；
步骤5：依次对约束条件C1,C2,C3进行处理，获取模拟波束成形矢量FRF、数字波束成形矢量FBB和IRS反射矩阵Φ的当前优化值；
并根据当前得到的FRF和FBB进行多用户混合预编码与信号传输，以及控制IRS的基本反射单元按照反射矩阵对接收的无线信号进行反射；
迭代执行步骤3至5，直到安全速率达到预置的迭代收敛条件。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
基于多波长激光源产生多个等间隔的光载波，再将其表示为一维的光载波向量，记为：pS＝{λ1,λ2,...,λm}，其中，m表示光载波总个数；
将光载波向量pS映射成一个MA×C的光波长矩阵Wλ，其中C表示码字数；
在波长矩阵Wλ中，发射端的第i根天线与第j根天线之间的时延Δτi,j为：Δτi,j＝(λi-λj)DL，其中，λi和λj分别表示第i根天线与第j根天线的光载波，D、L分别表示单模光纤的色散系数和长度；
由时延值映射规则将光载波向量pS映射成一个MA×C的光码本
其中，码本当中的每个元素j表示虚数单位，/>表示第n个发射天线选取第v个码字时引入的相移值，且/>f表示载波中心频率，n＝1,2,…,MA，v＝1,2,…,C。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤5中，对约束条件C1进行处理时，基于正交匹配追踪算法从光码本中计算出/>维的模拟波束成形矢量FRF：
利用最小均方误差准则计算出MA×K维的全数字波束成形矩阵
其中，
将光码本矩阵的每一个码字与全数字波束成形矩阵的每一列fk做内积并求和：
在矩阵V＝[V1,V2,...,VK]中找出前个最大项对应的ID，根据ID在/>中选出维的模拟波束成形矢量/>其中/>表示/>中第列元素。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤5中，对约束条件C2进行处理，获取数字波束成形矢量FBB的当前优化值具体为：
根据当前得到的模拟波束成形矢量FRF，计算等效信道其中，矩阵
根据等效信道基于MMSE准则抑制多用户间干扰和注水功率分配算法计算出数字波束成形矢量/>
并根据得到的数字波束成形矢量FBB对每个用户的NS个数据流进行数字预编码处理，以及根据模拟波束成形矢量FRF对条射频链路进行模拟预编码处理。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于MMSE准则抑制多用户间干扰和注水功率分配算法计算出数字波束成形矢量具体为：
根据公式计算用户k的数字波束成形矢量/>其中，/>pk表示用户k的分配功率，σ2表示噪声方差。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分配功率pk的计算方式为：其中，qk为/>的第k个对角元素，λ表示注水功率分配算法的注水线，/>表示全数字波束成形矩阵。
7.如权利要求4至6任一项所述的方法，其特征在于，根据模拟波束成形矢量FRF对条射频链路进行模拟预编码处理包括：
分离光载波，利用无源光分离器将步骤2中由多波长激光器产生的光载波分成份，每一份都含有m个均匀间隔的光载波；
滤波处理，根据当前得到的模拟波束成形矢量FRF，通过控制器控制可调谐滤波器对分离出光载波进行滤波处理；
调制射频信号，射频发生器产生待发送的射频信号，然后在每条射频链路上利用电光调制器将待发送的射频信号调制到选出的个光载波上；
单模光纤传输，利用多路光复用器将调制后的光载波耦合注入到单模光纤中，通过单模光纤将信号传输到AAU；
信号分离，在AAU端利用无源解波分复用器对单模光纤中传输的光信号进行分离，无源解波分复用器的第m个输出通道输出光载波向量pS中的第m个光载波λm，m个输出通道与MA个天线阵列之间的连接关系用一个m×MA的信道连接矩阵MIC表示；其中，信道连接矩阵MIC的每一行对应一个解波分复用器信道，每一列对应一个天线，并以元素“1”表示两者间链路相连，以元素“0”表示两者间链路断开，且信道连接矩阵的每一行仅有一个相连状态；
输到光电探测器，完成光电转换，根据步骤2和信道连接矩阵MIC确定光电探测器输出的电信号到天线后，第i根天线和第j根天线之间的时延差Δτi,j；
波束成形，根据时延差Δτi,j计算第i根天线和第j根天线之间的相位差根据/>对天线的波束方向进行控制，再经放大和滤波处理，形成波束通过天线发射。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对约束条件C3进行处理，获取IRS反射矩阵Φ的当前优化值具体为：
根据第二优化模型的求解IRS反射矩阵Φ；
所述第二优化模型为：
并采用黎曼梯度下降法对第二优化模型进行求解。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，采用黎曼梯度下降法对第二优化模型进行求解的处理过程包括：
(1)定义两个辅助变量：根据辅助变量ai,k和bi,k计算参数Ak：
其中，上标“*”表示对矩阵的转置，Φn表示第n次搜索的最优Φ取值，且首次的最优Φ取值为预设值；
根据参数Ak计算第n次搜索的欧几里得梯度再根据当前的欧几里得梯度计算第n次搜索的黎曼梯度：
其中，表示/>的实部，符号/>表示Hadamard乘积；
(2)计算搜索方向：
计算向量传输函数：
其中，dn、dn-1分别表示第n次和第n-1次的搜索方向，且首次的搜索方向为指定值；
计算第n次的搜索方向：其中，τ1表示梯度更新因子；
(3)搜索下一步最优Φ取值：其中，τ2表示广义Armijo步长；
(4)重复步骤(1)至(3)，直到黎曼梯度gradfn的Frobenius范数的平方小于或等于指定的阈值εr。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，总安全速率的迭代收敛条件为：最近两次迭代优化所计算得到总安全速率/>的偏差小于或等于指定阈值ε。
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孙艺夫.基于智能反射面的无线抗干扰通信方法.《电波科学学报》.2021,全文. *

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