CN114222289A - 一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法 - Google Patents

一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114222289A
CN114222289A CN202111650080.1A CN202111650080A CN114222289A CN 114222289 A CN114222289 A CN 114222289A CN 202111650080 A CN202111650080 A CN 202111650080A CN 114222289 A CN114222289 A CN 114222289A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
representing
intelligent
eavesdropper
transmitting end
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111650080.1A
Other languages
English (en)
Inventor
郭睿杰
金勇�
李军伟
胡振涛
周林
魏倩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Henan University
Original Assignee
Henan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Henan University filed Critical Henan University
Priority to CN202111650080.1A priority Critical patent/CN114222289A/zh
Publication of CN114222289A publication Critical patent/CN114222289A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W12/00—Security arrangements; Authentication; Protecting privacy or anonymity
    • H04W12/02—Protecting privacy or anonymity, e.g. protecting personally identifiable information [PII]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J50/00—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power
    • H02J50/20—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power using microwaves or radio frequency waves
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0426—Power distribution

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法，包括以下步骤：在智能反射面辅助的无线通信网络模型中加入全双工无线携能用户，构建全双工用户协作的智能反射面辅助无线携能网络模型；根据发射端和用户能量、智能反射面相移和合法用户处保密速率，建立优化问题的数学模型；通过联合优化发射端发射波束形成矢量，智能反射面相移矩阵和合法接收者发射人工噪声信号功率，最大化合法接收者的保密速率。本发明能够有效提高合法接收者的服务质量并保障网络物理层安全。

Description

一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法
本发明涉及无线传输技术领域，尤其涉及一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法。
背景技术
在下一代无线通信技术(B5G，6G)绿色，高效、安全的发展理念推动下，智能反射面作为一种低成本、高效、节能的新兴技术，引起无线通信领域的广泛研究兴趣。具体来说，得益于材料技术的新突破，智能反射面是一种由大量低成本的反射元件构成的新型无源设备，每个元件都可以独立的使入射信号产生幅值和相位变化，实现三维无源波束形成，改变无线信号传输环境。S.Hu等在论文“The potential of using large antenna arrays onintelligent surfaces”中的研究表明，智能反射面辅助通信获得的信道容量和发射功率成线性关系，而现行常规多入多出架构获得的信道容量和发射功率成对数关系。因此，智能反射面可以被广泛的应用在传统的无线中继网络以替代中继提高网络覆盖和降低网络部署成本。
但是由于无线网络的动态拓扑结构，无线通信更容易被窃听，而用户也对信息安全问题更加重视，因此提高智能反射面辅助网络的物理层安全也非常重要。M.Cui等人首先在论文“Secure wireless communication via intelligent reflecting surface”中研究了智能反射面对物理层安全的影响，提出了智能反射面协作算法和最大比传输算法提高了智能反射面网络的物理层安全。为了进一步提高网络物理层安全，J.Huang等在论文“Robust Secure Transmission in MISO Channels Based on Worst-CaseOptimization”中提出了使用外置干扰器发射人工噪声协作的方案，可以有效提高网络物理层安全。S.Hong等在论文“Artificial-Noise-Aided Secure MIMO WirelessCommunications via Intelligent Reflecting Surface”提出了基站发射人工噪声协作方案，也可以提高物理层安全。但是使用协作干扰器增加了网络的部署难度，其他设备产生的人工噪声也会干扰用户，降低合法用户接收信干噪比，增大了合法用户解码信息复杂度。同时产生人工噪声会带来额外的能量消耗，降低设备使用寿命。为了解决这个问题，X.Li等在论文“Robust secure beamforming for swipt-aided relay systems with full-duplex receiver and imperfect csi”中提出了全双工用户协作的人工噪声方案，用户采用全双工接收机架构，在接收信号采集能量和信息的同时产生人工噪声干扰窃听者。由于接收到的人工噪声由自身设备发射，可以通过自干扰消除技术解决接收到的自干扰信号，从信号中采集的能量则可以补充设备能量，提高设备使用寿命，但是该文章中提出的算法仅适用于中继协作网络中，没有考虑到智能发射面的相移可调节性，无法应用至智能反射面协作网络中。
在本发明中，我们主要研究了全双工用户协作对智能反射面辅助的无线携能网络安全性的影响，具体来说，在无源窃听者存在的情况下，多天线发射端通过智能反射面辅助将信号传递至全双工合法用户，全双工用户使用无线携能接收机接收信号，同时采集能量和解码信息，并在接收信号同时发射人工噪声干扰窃听者以提高网络安全性。我们通过联合优化发射端发射波束形成、智能反射面相移和合法用户产生人工噪声信号功率最大化网络保密速率，并提出了一种基于交替方向乘子法的迭代算法，通过半正定算法、Charnes-Cooper变换解决原非凸问题，并给出了最优人工噪声信号功率的闭式解，有效提高了物理层安全和合法用户的通信质量。
发明内容
本发明的目的是提供一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法。在智能反射面辅助的无线通信网络中，使用全双工无线携能接收机的用户在接收信号的同时产生人工噪声干扰窃听者，降低窃听者接收信干噪比，同时使用无线携能技术对为用户补充能量。通过联合优化发射端发射波束形成、智能反射面相移和合法用户产生人工噪声信号功率以获得最大的网络保密速率，并利用基于交替方向乘子法的提出一种有效的迭代算法，通过半正定算法、Charnes-Cooper变换解决原非凸问题，并给出了最优人工噪声信号功率的闭式解，有效提高了物理层安全和合法用户的通信质量。
为了实现上述目的，本发明的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法，包括：
步骤1：构建智能反射面辅助的无线携能网络系统模型，其包含1个配备M个发射天线构成均匀线形程阵列的发射端，1个配备N个反射单元构成均匀矩形阵列的智能反射面，1个配备两个独立天线的合法用户U，1个配备单个天线渴望解码得到发射端所发送机密信息的窃听者E，在此网络中用户U和窃听者Eve接收到的信号都由两部分构成，一部分是通过发射端与用户的直接传输链路到达接收者的信号，另一部分是发射端发射的信号经过智能反射面的反射链路到达接收者的信号。
设
Figure BDA0003445556980000021
表示发射端到用户U直连链路的复信道系数矢量，[]H代表矢量的共轭转置，CM×1代表M×1维复数集合，G∈CN×M表示发射端到智能反射面的复信道系数矢量，
Figure BDA0003445556980000022
表示智能反射面到合法接收用户U的复信道系数矢量，
Figure BDA0003445556980000023
表示智能反射面到窃听者E的复信道系数矢量，hUE表示合法用户U到窃听者Eve之间的复信道系数；
步骤2：在每一个传输时隙，发射端发射信号后，合法用户U和窃听者E接收的信号包含直连信号和反射信号两部分。具体表述为：发射端发送机密信号s，确定用户接收到的信号yU，窃听者接收到的信号yE；
合法用户将收集到的信号yU分为两部分，一部分
Figure BDA0003445556980000024
用来收集信息，另一部分
Figure BDA0003445556980000025
用来采集能量，其中ρ是能量分配因子，用户利用采集的能量产生人工噪声干扰窃听者；确定用户收集到的能量EH，用户产生人工噪声所需的能量
Figure BDA0003445556980000031
自干扰消除电路消耗能量ESIC；为了避免降低用户的使用寿命，需确定用户收集到的能量、用户消耗的能量和自干扰电路消耗能量满足能量约束；
步骤3：根据合法用户U接收信号yU，确定合法用户U接收到的信号的信干噪比SINRU，根据香农定理，确定合法用户U的信道容量rU；根据窃听者E接收信号yE，确定窃听者E接收到的信号的信干噪比SINRE，根据香农定理，确定窃听者E的信道容量rE，由合法用户U的信道容量rU减去窃听者E的信道容量rE得到系统保密速率rS；
步骤4：根据上述定义，确定在合法用户能量约束和智能反射面相移约束下，最大化全双工用户协作的智能反射面辅助无线携能网络保密速率问题P1，使系统在不影响合法用户使用寿命前提下获得最好的物理层安全性；
步骤5：基于步骤4中所述的最大化全双工用户协作的智能反射面辅助无线携能网络保密速率问题P1，根据交替方向乘子法将其分解为三个优化问题，分别根据半定松弛算法、Charnes-Cooper变换算法求解三个优化问题得到发射端波束形成矩阵，智能反射面，人工噪声信号功率和最大保密速率；
步骤6：基于步骤5中提出的三个优化问题，提出一种交替优化算法获得问题P1最优的发射端波束形成矩阵W*，智能反射面相移矩阵Θ*，人工噪声信号功率
Figure BDA0003445556980000032
和最大保密速率
Figure BDA0003445556980000033
并根据特征分解算法或者高斯随机化技术获得最优发射端波束形成矢量w*，最终得到原始问题P1的最优解；
进一步的，本发明的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法步骤2中，包括：
合法用户U接收到的信号yU为：
Figure BDA0003445556980000034
其中
Figure BDA0003445556980000035
是智能反射面相移矩阵，w是发射端发射波束形成矢量，nSI表示合法用户接收到的残余自干扰噪声信号，nU表示合法用户接收到的噪声信号。s表示发射端发射的机密信号，G表示发射端到智能反射面的复信道系数矢量的共轭转置，
Figure BDA0003445556980000036
表示智能反射面到合法用户的复信道系数矢量的共轭转置。
Figure BDA0003445556980000037
表示发射端到用户U直连链路的复信道系数矢量的共轭转置。
窃听者E接收到的信号yE为：
Figure BDA0003445556980000041
其中sAN表示窃听者接收到的人工噪声信号，nE表示窃听者接收到的噪声信号，
Figure BDA0003445556980000042
表示智能反射面到窃听者E的复信道系数矢量的共轭转置，
Figure BDA0003445556980000043
表示发射端到窃听者E的复信道系数矢量的共轭转置，hUE表示合法用户U到窃听者Eve之间的复信道系数；
合法用户U收集到的能量EU可表示为：
Figure BDA0003445556980000044
其中η＝λ(1-ρ)，ρ∈(0,1)表示能量分配比例因子，λ∈(0,1]表示合法用户的能量采集效率，||2表示取模的平方。
为了不降低合法用户U使用寿命，合法用户U消耗的能量需要小于收集到的能量EU，即需要满足以下约束
Figure BDA0003445556980000045
进一步的，本发明的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法步骤3中，包括：
合法用户U接收信号的信干噪比SINRU为：
Figure BDA0003445556980000046
其中
Figure BDA0003445556980000047
表示用户接收到的自干扰信号的功率，
Figure BDA0003445556980000048
表示用户接收到的噪声信号功率，
Figure BDA0003445556980000049
表示信息解码带来的噪声信号功率。
合法用户U的信道容量rU为：
Figure BDA00034455569800000410
窃听者接收信号的信干噪比SINRE可以表示为：
Figure BDA0003445556980000051
其中
Figure BDA0003445556980000052
表示窃听者接收到的人工噪声信号功率，
Figure BDA0003445556980000053
表示窃听者接收到的噪声信号功率。
窃听者的信道容量rS为：
Figure BDA0003445556980000054
系统保密速率为：
rS＝rU-rE
进一步的，本发明的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法步骤4中，包括：
最大化全双工用户协作的智能反射面辅助无线携能网络保密速率问题P1可以表示为：
P1
Figure BDA0003445556980000055
s.t.||w||2≤P
Figure BDA0003445556980000056
Figure BDA0003445556980000057
其中
Figure BDA0003445556980000058
保证获得的保密速率值非负，||w||2表示取内部值欧几里得范数的平方，
Figure BDA0003445556980000059
表示对于所有的属于N的n，P表示发射端最大发射功率。
进一步的，本发明的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法步骤5中，包括：
基于交替方向乘子法构造的三层优化问题可分别表示为问题P2，P3和P4，分别如下所示；
(1).固定智能反射面相移矩阵Θ和人工噪声信号功率
Figure BDA00034455569800000510
求解发射端波束形成矢量w当固定智能反射面相移矩阵Θ和人工噪声信号功率
Figure BDA00034455569800000511
后，原优化问题P1变为
Figure BDA0003445556980000061
s.t.||w||2≤P
Figure BDA0003445556980000062
其中
Figure BDA0003445556980000063
Figure BDA0003445556980000064
由于上式中目标函数的二次形式，无法直接求解，通过半正定松弛算法，我们定义
Figure BDA0003445556980000065
同时松弛掉
Figure BDA0003445556980000066
Rank()表示矩阵的秩，上式可转化为
Figure BDA0003445556980000067
s.t.
Figure BDA0003445556980000068
Figure BDA0003445556980000069
其中
Figure BDA00034455569800000610
Tr()表示矩阵的迹，≥代表半正定。
接着，利用Charnes-Cooper变换算法，解决上述问题中的分式形式，通过定义
Figure BDA00034455569800000611
上述问题可以转化为P2
P2
Figure BDA00034455569800000612
s.t.Tr(W)≤μP
Figure BDA00034455569800000613
Figure BDA00034455569800000614
此问题是一个标准的凸优化形式，可以通过内点法或凸优化工具包等方式高效求解。
(2).固定发射端波束形成矢量w和人工噪声信号功率
Figure BDA00034455569800000615
求解智能反射面相移矩阵Θ
当固定发射端波束形成矢量w和人工噪声信号功率
Figure BDA00034455569800000616
后，原优化问题P1等价为：
Figure BDA0003445556980000071
s.t.
Figure BDA0003445556980000072
Figure BDA0003445556980000073
其中
Figure BDA0003445556980000074
diag()表示将矢量对角化为矩阵。通过定义
Figure BDA0003445556980000075
Figure BDA0003445556980000076
则下列等式成立：
Figure BDA0003445556980000077
Figure BDA0003445556980000078
其中q＝[vT，1]T，
Figure BDA0003445556980000079
通过以上定义，问题P1等价为
Figure BDA00034455569800000710
s.t.
Figure BDA00034455569800000711
Figure BDA00034455569800000712
为了解决上述问题的二次形式和分式形式，利用半正定松弛和Charnes-Cooper变换算法，定义
Figure BDA00034455569800000713
τ＝(Tr(qHHEq)+gE+1)-1，上述问题可以转化为标准凸优化形式P3：
P3
Figure BDA00034455569800000717
s.t.
Figure BDA00034455569800000715
Tr(HEQ)+τ(gE+1)＝1，Q≥0
Figure BDA00034455569800000716
其中En表示维度为N，其第n个对角线元素为1的全零矩阵，此问题可以通过标准凸优化工具包高效求解。
(3).固定发射端波束形成矢量w和智能反射面相移矩阵Θ，求解人工噪声信号功率
Figure BDA0003445556980000081
当固定发射端波束形成矢量w和智能反射面相移矩阵Θ后，原优化问题P1可以转化为P4
P4
Figure BDA0003445556980000082
s.t.
Figure BDA0003445556980000083
其中
Figure BDA0003445556980000084
设问题P4的目标函数为
Figure BDA0003445556980000085
则其一阶导数为
Figure BDA0003445556980000086
由于其一阶导数大于0，表示其原函数
Figure BDA0003445556980000087
随着
Figure BDA0003445556980000088
增大单调递增，由于问题P4中约束的存在限制了
Figure BDA0003445556980000089
的变化，问题P4的最优解为
Figure BDA00034455569800000810
进一步的，本发明的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法步骤6中，包括：
求解三层优化问题的交替算法可以描述为算法A
A1.设置(P1)问题初值参数w0＝wMRT，Θ0＝diag(1)，q0＝1，
Figure BDA00034455569800000811
收敛精度ε＝10-3和迭代计数器k＝1；
A2.根据求解问题P2，获得发射端波束形成矩阵wk；
A3.求解问题P3，获得智能反射面相移矩阵Θk；
A4.求解问题P4，获得合法用户人工噪声发射功率
Figure BDA00034455569800000812
A5.根据rS＝rU-rE计算本次迭代保密速率
Figure BDA00034455569800000813
A6.判断是否满足
Figure BDA00034455569800000814
其中||表示绝对值。若满足跳转至步骤A7，不满足则返回步骤A2；
A7.输出最优值w*，Θ*，
Figure BDA00034455569800000815
和
Figure BDA00034455569800000816
本发明的有益效果：
通过上述技术方案，本发明针对现有的智能反射面辅助的无线携能网络中未考虑使用全双工收发机和用户人工噪声协作干扰等问题，提出了一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法。通过联合设计发射端发射波束形成矢量、智能反射面相移矩阵和用户发射人工噪声信号功率有效提高智能反射面辅助的无线携能网络的物理层安全和合法用户的服务质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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他的附图。
图1为本发明的网络模型图。
图2为本发明的全双工用户采用的无线携能接收机结构图。
图3为本发明的方法流程图。
图4为本发明的方法获得的保密速率随发射端功率变化和传统方法对比图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法，包括以下步骤：
步骤1：构建智能反射面辅助的无线携能网络系统模型，其包含1个配备M个发射天线构成均匀线程阵列的发射端AP，1个配备N个反射单元构成均匀矩形阵列的智能反射面IRS，1个配备两个独立天线的合法用户U，1个配备单个天线，渴望解码得到发射端所发送机密信息的窃听者E，在此网络中用户U和窃听者E接收到的信号都由两部分构成，一部分是通过发射端与用户的直接传输链路到达接收者的信号，另一部分是发射端发射的信号经过智能反射面的反射链路到达接收者的信号。
设
Figure BDA0003445556980000091
表示发射端到用户U直连链路的复信道系数矢量，[]H代表矢量的共轭转置，CM×1代表M×1维复数集合，G∈CN×M表示发射端到智能反射面的复信道系数矢量，
Figure BDA0003445556980000092
表示智能反射面到合法接收用户U的复信道系数矢量，
Figure BDA0003445556980000101
表示智能反射面到窃听者E的复信道系数矢量，hUE表示合法用户U到窃听者Eve之间的复信道系数；
步骤2：在每一个传输时隙，发射端发射信号后，合法用户U和窃听者E接收的信号包含直连信号和反射信号两部分。具体表述为：发射端发送机密信号s，用户接收到的信号yU为
Figure BDA0003445556980000102
其中
Figure BDA0003445556980000103
是智能反射面相移矩阵，w是发射端发射波束形成矢量，nSI表示合法用户接收到的残余自干扰噪声信号，nU表示合法用户接收到的噪声信号，s表示发射端发射的机密信号，G表示发射端到智能反射面的复信道系数矢量的共轭转置，
Figure BDA0003445556980000104
表示智能反射面到合法用户的复信道系数矢量的共轭转置。
Figure BDA0003445556980000105
表示发射端到用户U直连链路的复信道系数矢量的共轭转置。
窃听者接收到的信号yE为
Figure BDA0003445556980000106
其中sAN表示窃听者接收到的人工噪声信号，nE表示窃听者接收到的噪声信号，
Figure BDA0003445556980000107
表示发射端到窃听者E的复信道系数矢量的共轭转置，
Figure BDA0003445556980000108
表示智能反射面到窃听者E的复信道系数矢量的共轭转置，hUE表示合法用户U到窃听者E之间的复信道系数；
合法用户将收集到的信号yU分为两部分，一部分
Figure BDA0003445556980000109
用来收集信息，另一部分
Figure BDA00034455569800001010
用来采集能量，其中ρ∈(0,1)是能量分配因子，用户利用采集的能量产生人工噪声干扰窃听者；合法用户收集到的能量EH可表示为
Figure BDA00034455569800001011
其中η＝λ(1-ρ)，λ∈(0,1]表示合法用户的能量采集效率，||2表示取内部值模的平方。
为了不降低合法用户U使用寿命，合法用户U消耗的能量需要小于收集到的能量EU，即需要满足以下约束
Figure BDA0003445556980000111
步骤3：根据合法用户U接收信号yU，确定合法用户U接收到的信号的信干噪比SINRU为：
Figure BDA0003445556980000112
其中
Figure BDA0003445556980000113
表示用户接收到的自干扰信号的功率，
Figure BDA0003445556980000114
表示用户接收到的噪声信号功率，
Figure BDA0003445556980000115
表示信息解码带来的噪声信号功率。
合法用户U的信道容量rU为：
Figure BDA0003445556980000116
根据窃听者E接收信号yE，确定窃听者E接收到的信号的信干噪比SINRE为：
Figure BDA0003445556980000117
其中
Figure BDA0003445556980000118
表示窃听者E接收到的人工噪声信号功率，
Figure BDA0003445556980000119
表示窃听者E接收到的噪声信号
功率。窃听者E的信道容量rE为：
Figure BDA00034455569800001110
由合法用户U的信道容量rU减去窃听者E的信道容量rE得到系统保密速率rS为：rS＝rU-rE
步骤4：根据上述定义，确定在合法用户能量约束和智能反射面相移约束下，最大化全双工用户协作的智能反射面辅助无线携能网络保密速率问题P1，使系统在不影响合法用户使用寿命前提下获得最好的物理层安全性，P1可以表示为
P1
Figure BDA0003445556980000121
s.t.||w||2≤P
Figure BDA0003445556980000122
Figure BDA0003445556980000123
其中
Figure BDA0003445556980000124
保证获得的保密速率值非负，||w||2表示取内部值欧几里得范数的平方，
Figure BDA0003445556980000125
表示对于所有的属于N的n，P表示发射端最大发射功率。
步骤5：基于步骤4中所述的最大化全双工用户协作的智能反射面辅助无线携能网络保密速率问题P1，根据交替方向乘子法将其分解为三个优化问题P2，P3，P4，分别可表示为：
(1).固定智能反射面相移矩阵Θ和人工噪声信号功率
Figure BDA0003445556980000126
求解发射端波束形成矢量w
当固定智能反射面相移矩阵Θ和人工噪声信号功率
Figure BDA0003445556980000127
后，原优化问题P1变为
Figure BDA0003445556980000128
s.t.||w||2≤P
Figure BDA0003445556980000129
其中
Figure BDA00034455569800001210
Figure BDA00034455569800001211
为了解决上式中目标函数的二次形式，通过半正定松弛算法，我们定义
Figure BDA00034455569800001212
同时松弛掉
Figure BDA00034455569800001213
Rank()表示矩阵的秩，上式可转化为
Figure BDA00034455569800001214
s.t.
Figure BDA00034455569800001215
Figure BDA00034455569800001216
其中
Figure BDA00034455569800001217
Tr()表示矩阵的迹，≥代表半正定。
接着，利用Charnes-Cooper变换算法，解决上述问题中的分式形式，通过定义
Figure BDA0003445556980000131
上述问题可以转化为P2
P2
Figure BDA0003445556980000132
s.t.Tr(W)≤μP
Figure BDA0003445556980000133
Figure BDA0003445556980000134
此问题是一个标准的凸优化形式，可以通过内点法或凸优化工具包等方式高效求解。
(2).固定发射端波束形成矢量w和人工噪声信号功率
Figure BDA0003445556980000135
求解智能反射面相移矩阵Θ
当固定发射端波束形成矢量w和人工噪声信号功率
Figure BDA0003445556980000136
后，原优化问题P1等价为：
Figure BDA0003445556980000137
s.t.
Figure BDA0003445556980000138
Figure BDA0003445556980000139
其中
Figure BDA00034455569800001310
diag()表示将矢量对角化为矩阵。通过定义
Figure BDA00034455569800001311
Figure BDA00034455569800001312
则下列等式成立：
Figure BDA00034455569800001313
Figure BDA00034455569800001314
其中q＝[vT,1]T，
Figure BDA00034455569800001315
vT表示相移矩阵的对角线元素的转置。
通过以上定义，问题P1等价为
Figure BDA0003445556980000141
s.t.
Figure BDA0003445556980000142
Figure BDA0003445556980000143
为了解决上述问题的二次形式和分式形式，利用半正定松弛和Charnes-Cooper变换算法，定义Q＝τqqH，τ＝(Tr(qHHEq)+gE+1)-1，上述问题可以转化为标准凸优化形式P3：
Figure BDA00034455569800001419
s.t.
Figure BDA0003445556980000145
Tr(HEQ)+τ(gE+1)＝1，Q≥0
Figure BDA0003445556980000146
其中En表示大小为N，其第n个对角线元素为1的全零矩阵，此问题可以通过标准凸优化工具包高效求解。
(3).固定发射端波束形成矢量w和智能反射面相移矩阵Θ，求解人工噪声信号功率
Figure BDA0003445556980000147
当固定发射端波束形成矢量w和智能反射面相移矩阵Θ后，原优化问题P1可以转化为P4
P4
Figure BDA0003445556980000148
s.t.
Figure BDA0003445556980000149
其中
Figure BDA00034455569800001410
设问题P4的目标函数为
Figure BDA00034455569800001411
则其一阶导数为
Figure BDA00034455569800001412
由于其一阶导数大于0，表示其原函数
Figure BDA00034455569800001413
随着
Figure BDA00034455569800001414
增大单调递增，由于问题P4中约束的存在限制了
Figure BDA00034455569800001415
的变化，因此问题P4的最优解为
Figure BDA00034455569800001416
步骤6：基于步骤5中提出的三个优化问题，提出一种交替优化算法获得问题P1最优的发射端波束形成矩阵W*，智能反射面相移矩阵Θ*，人工噪声信号功率
Figure BDA00034455569800001417
和最大保密速率
Figure BDA00034455569800001418
并根据特征分解算法或者高斯随机化技术获得最优发射端波束形成矢量w*；求解三层优化问题的交替算法可以描述为算法A
A1.设置(P1)问题初值参数w0＝wMRT，Θ0＝diag(1)，q0＝1，
Figure BDA0003445556980000151
收敛精度ε＝10-3和迭代计数器k＝1；
A2.根据求解问题P2，获得发射端波束形成矩阵wk；
A3.求解问题P3，获得智能反射面相移矩阵Θk；
A4.求解问题P4，获得合法用户人工噪声发射功率
Figure BDA0003445556980000152
A5.根据rS＝rU-rE计算本次迭代保密速率
Figure BDA0003445556980000153
A6.判断是否满足
Figure BDA0003445556980000154
其中||表示绝对值。若满足跳转至步骤A7，不满足则返回步骤A2；
A7.输出最优值w*，Θ*，
Figure BDA0003445556980000155
和
Figure BDA0003445556980000156
实验过程：
1.仿真环境设置
如图1所示，我们假设整个仿真场景在矩形区域内，若以发射端AP作为笛卡尔坐标系原点(0,0)位置，则合法用户U位于X轴上的(60,0)位置，智能反射面位于(30,40)位置，窃听者位于(70,10)。类似于相关工作，假设信道模型包含大尺度路径损耗和小尺度多径衰落。路径损耗模型由下式给出：
Figure BDA0003445556980000157
上式中参数含义及本实验其他参数设置如下表所示：
表1.实验参数
Figure BDA0003445556980000158
Figure BDA0003445556980000161
2.实验具体过程
根据上表所示设置实验参数，设置三种对比算法分别为：
1.最大比传输算法，经典算法，不考虑基站发射波束形成，详见文献“Securewireless communication via intelligent reflecting surface”；
2.人工噪声协作算法，考虑基站发射人工噪声对物理层安全影响，详见文献“Artificial-noise-aided secure MIMO wireless communications via intelligentreflecting surface”；
3.智能反射面协作算法，考虑智能反射面对物理层安全影响，详见文献“Securewireless communication via intelligent reflecting surface”；
在同一参数下进行仿真实验得到以下数据：
表2.实验数据
Figure BDA0003445556980000162
从上述实验数据中可以看到，本发明所提算法能够获得最高的保密速率，证明了我们算法的优越性。
通过上述技术方案，本发明针对现有的智能反射面辅助的无线携能网络中未考虑使用全双工收发机和用户人工噪声协作干扰等问题，提出了一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法。通过联合设计发射端发射波束形成矢量、智能反射面相移矩阵和用户发射人工噪声信号功率有效提高智能反射面辅助的无线携能网络的物理层安全和合法用户的服务质量。
本发明首先给出了智能反射面辅助无线网络建模方法；然后为了提高无线网络通信的物理层安全性，本发明引入采用无线携能接收机的全双工用户协作发射端通信，通过联合优化发射端波束形成矢量、智能反射面相移矩阵和用户人工噪声信号功率建立一个以获得合法用户最优通信性能的优化问题，通过使用交替方向乘子法将上述问题分解为三个子问题，分别使用半正定松弛算法和Charnes-Cooper变换算法等将其转化为标准凸优化问题，并设计一个迭代算法联合高效求解，最终获得最优的发射端波束形成矢量、智能反射面相移矩阵和用户人工噪声信号功率以使用户获得最大的保密速率。本发明能显著提高智能反射面辅助无线携能网络的保密速率。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。

Claims (6)

1.一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：构建智能反射面辅助的无线携能网络系统模型，其包含1个配备M个发射天线构成均匀线形程阵列的发射端AP，1个配备N个反射单元构成均匀矩形阵列的智能反射面IRS，1个配备两个独立天线的合法用户U，1个配备单个天线渴望解码得到发射端所发送机密信息的窃听者E，在此网络中用户U和窃听者E接收到的信号都由两部分构成，一部分为从发射端与接收端的直接传输链路到达接收端的信号，另一部分为发射端发射的信号经过智能反射面的反射链路到达接收端的信号；
设
Figure FDA0003445556970000011
表示发射端到用户U直连链路的复信道系数矢量，[]H代表共轭转置符号，CM×1代表M×1维复数集合，G∈CN×M表示发射端到智能反射面的复信道系数矢量，
Figure FDA0003445556970000012
表示智能反射面到合法接收用户U的复信道系数矢量，
Figure FDA0003445556970000013
表示智能反射面到窃听者E的复信道系数矢量，hUE∈C表示合法用户U到窃听者Eve之间的复信道系数；
步骤2：在每一个传输时隙，发射端发射信号后，合法用户U和窃听者E接收的信号包含直连链路信号和反射链路信号两部分；具体表述为：发射端发送机密信号s，确定用户接收到的信号yU，窃听者接收到的信号yE；
合法用户将收集到的信号yU分为两部分，一部分
Figure FDA0003445556970000014
用来收集信息，另一部分
Figure FDA0003445556970000015
用来采集能量，其中ρ是能量分配因子，用户利用采集的能量产生人工噪声干扰窃听者；确定合法用户采集到的能量EH，用户产生人工噪声所需的能量
Figure FDA0003445556970000016
自干扰消除电路消耗能量ESIC；为了不降低合法用户的使用寿命，还需确定合法用户收集到的能量、用户消耗的能量和自干扰电路消耗能量满足能量约束；
步骤3：根据合法用户U接收信号yU，确定合法用户U接收到的信号的信干噪比SINRU，根据香农定理，确定合法用户U的信道容量rU；根据窃听者E接收信号yE，确定窃听者E接收到的信号的信干噪比SINRE，根据香农定理，确定窃听者E的信道容量rE，由合法用户U的信道容量rU减去窃听者E的信道容量rE得到系统保密速率rS；
步骤4：根据上述定义，确定在合法用户能量约束和智能反射面相移约束下，最大化全双工用户协作的智能反射面辅助无线携能网络保密速率问题P1，使系统在不影响合法用户使用寿命前提下获得最好的物理层安全性；
步骤5：基于步骤4中所述的最大化全双工用户协作的智能反射面辅助无线携能网络保密速率问题P1，由于其非凸难以求解，本发明根据交替方向乘子法将其分解为三个凸优化问题，分别根据半正定松弛算法、Charnes-Cooper变换算法求解三个优化问题得到发射端波束形成矢量、智能反射面相移矩阵、人工噪声信号功率；
步骤6：基于步骤5中提出的三个优化问题，提出一种交替优化算法获得问题P1最优的发射端波束形成矩阵W*、智能反射面相移矩阵Θ*、人工噪声信号功率
Figure FDA0003445556970000021
和最大保密速率
Figure FDA0003445556970000022
并根据特征分解算法或者高斯随机化技术获得最优发射端波束形成矢量w*，最终得到原始问题P1的最优解；
2.根据权利要求1所述的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法，其特征在于：所述的步骤2中，合法用户U接收到的信号yU为：
Figure FDA0003445556970000023
其中
Figure FDA0003445556970000024
是智能反射面相移矩阵，diag()表示将矢量对角化为矩阵，w是发射端发射波束形成矢量，nSI表示合法用户接收到的残余自干扰噪声信号，nU表示合法用户接收到的噪声信号，s表示发射端发射的机密信号，G表示发射端到智能反射面的复信道系数矢量的共轭转置，
Figure FDA0003445556970000025
表示智能反射面到合法用户的复信道系数矢量的共轭转置；
Figure FDA0003445556970000026
表示发射端到用户U直连链路的复信道系数矢量的共轭转置；
窃听者E接收到的信号yE为：
Figure FDA0003445556970000027
其中sAN表示窃听者接收到的人工噪声信号，nE表示窃听者接收到的噪声信号，
Figure FDA0003445556970000028
表示发射端到窃听者E的复信道系数矢量的共轭转置，
Figure FDA0003445556970000029
表示智能反射面到窃听者E的复信道系数矢量的共轭转置，hUE∈C表示合法用户U到窃听者E之间的复信道系数；
合法用户U收集到的能量EU可表示为：
Figure FDA0003445556970000031
其中η＝λ(1-ρ)，ρ∈(0,1)表示能量分配因子，λ∈(0,1]表示合法用户的能量采集效率，| |2表示取内部值模的平方；
为了不降低合法用户U使用寿命，合法用户U消耗的能量需要小于收集到的能量EU，即需要满足以下约束
Figure FDA0003445556970000032
其中
Figure FDA0003445556970000033
表示用户发射的人工噪声信号功率，ESIC表示用户使用自干扰消除技术消耗的功率。
3.根据权利要求1所述的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法，其特征在于：所述的步骤3中，合法用户U接收信号的信干噪比SINRU为：
Figure FDA0003445556970000034
其中
Figure FDA0003445556970000035
表示用户接收到的自干扰信号的功率，
Figure FDA0003445556970000036
表示用户接收到的噪声信号功率，
Figure FDA0003445556970000037
表示信息解码带来的噪声信号功率；
合法用户U的信道容量rU可以表示为：
Figure FDA0003445556970000038
窃听者接收信号的信干噪比SINRE可以表示为：
Figure FDA0003445556970000039
其中
Figure FDA00034455569700000310
表示窃听者接收到的人工噪声信号功率，
Figure FDA00034455569700000311
表示窃听者接收到的噪声信号功率；
窃听者的信道容量可以表示为：
Figure FDA00034455569700000312
系统保密速率rS为：
rS＝rU-rE。
4.根据权利要求1所述的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法，其特征在于：所述的步骤4中，最大化全双工用户协作的智能反射面辅助无线携能网络保密速率问题P1可以表示为：
P1
Figure FDA0003445556970000041
s.t.||w||2≤P
Figure FDA0003445556970000042
Figure FDA0003445556970000043
其中
Figure FDA0003445556970000044
保证获得的保密速率值非负，||w||2表示取w欧几里得范数的平方，
Figure FDA0003445556970000045
表示对于所有的属于N的n，P表示发射端最大发射功率。
5.根据权利要求1所述的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法，其特征在于：所述的步骤5中，基于交替方向乘子法构造的三层优化问题可分别表示为问题P2，P3和P4；
(1).固定智能反射面相移矩阵Θ和人工噪声信号功率
Figure FDA0003445556970000046
求解发射端波束形成矢量w
当固定智能反射面相移矩阵Θ和人工噪声信号功率
Figure FDA0003445556970000047
后，原优化问题P1变为
Figure FDA0003445556970000048
s.t.||w||2≤P
Figure FDA0003445556970000049
其中
Figure FDA00034455569700000410
Figure FDA00034455569700000411
为了解决上式中目标函数的二次形式，通过半正定松弛算法，我们定义
Figure FDA00034455569700000412
同时松弛掉
Figure FDA00034455569700000413
Rank()表示矩阵的秩，上式可转化为
Figure FDA0003445556970000051
Figure FDA0003445556970000052
Figure FDA0003445556970000053
其中
Figure FDA0003445556970000054
Tr()表示矩阵的迹，≥代表半正定；
接着，利用Charnes-Cooper变换算法，解决上述问题中的分式形式，通过定义
Figure FDA0003445556970000055
上述问题可以转化为P2
P2
Figure FDA0003445556970000056
s.t.Tr(W)≤μP
Figure FDA0003445556970000057
Figure FDA0003445556970000058
此问题是一个标准的凸优化形式，可以通过内点法或凸优化工具包等方式高效求解；
(2)固定发射端波束形成矢量w和人工噪声信号功率
Figure FDA0003445556970000059
求解智能反射面相移矩阵Θ
当固定发射端波束形成矢量w和人工噪声信号功率
Figure FDA00034455569700000510
后，原优化问题P1等价为：
Figure FDA00034455569700000511
Figure FDA00034455569700000512
Figure FDA00034455569700000513
其中
Figure FDA00034455569700000514
表示相移矩阵Θ的对角线元素，[]T表示转置符号，diag()表示将矢量对角化为矩阵；通过定义
Figure FDA00034455569700000515
Figure FDA00034455569700000516
则下列等式成立：
Figure FDA0003445556970000061
Figure FDA0003445556970000062
其中q＝[vT,1]T，
Figure FDA0003445556970000063
vT表示相移矩阵对角线元素的转置；
通过以上定义，问题P1等价为
Figure FDA0003445556970000064
Figure FDA0003445556970000065
Figure FDA0003445556970000066
为了解决上述问题的二次形式和分式形式，利用半正定松弛和Charnes-Cooper变换算法，定义Q＝τqqH，τ＝(Tr(qHHEq)+gE+1)-1，上述问题可以转化为标准凸优化形式P3：
Figure FDA0003445556970000067
Figure FDA0003445556970000068
Tr(HEQ)+τ(gE+1)＝1，Q≥0
Figure FDA0003445556970000069
其中En表示大小为N，其第n个对角线元素为1的全零矩阵，此问题可以通过标准凸优化工具包高效求解；
(3)固定发射端波束形成矢量w和智能反射面相移矩阵Θ，求解人工噪声信号功率
Figure FDA00034455569700000610
当固定发射端波束形成矢量w和智能反射面相移矩阵Θ后，原优化问题P1可以转化为P4
P4
Figure FDA00034455569700000611
Figure FDA00034455569700000612
其中
Figure FDA00034455569700000613
设问题P4的目标函数为
Figure FDA00034455569700000614
则其一阶导数为
Figure FDA0003445556970000071
由于其一阶导数大于0，表示其原函数
Figure FDA0003445556970000072
随着
Figure FDA0003445556970000073
增大单调递增，由于问题P4中约束的存在限制了
Figure FDA0003445556970000074
的变化，问题P4的最优解为
Figure FDA0003445556970000075
6.根据权利要求1所述的智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法，其特征在于：所述的步骤6中，求解三层优化问题的交替算法可以描述为算法A
A1.设置P1问题初值参数w0＝wMRT，Θ0＝diag(1)，q0＝1，
Figure FDA0003445556970000076
收敛精度ε＝10-3和迭代计数器k＝1；
A2.根据求解问题P2，获得发射端波束形成矩阵wk；
A3.求解问题P3，获得智能反射面相移矩阵Θk；
A4.求解问题P4，获得合法用户人工噪声发射功率
Figure FDA0003445556970000077
A5.根据rS＝rU-rE计算本次迭代保密速率
Figure FDA0003445556970000078
k＝k+1；
A6.判断是否满足
Figure FDA0003445556970000079
其中||表示取绝对值符号；若满足跳转至步骤A7，不满足则返回步骤A2；
A7.输出最优值w*，Θ*，
Figure FDA00034455569700000710
和
Figure FDA00034455569700000711
CN202111650080.1A 2021-12-30 2021-12-30 一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法 Pending CN114222289A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111650080.1A CN114222289A (zh) 2021-12-30 2021-12-30 一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111650080.1A CN114222289A (zh) 2021-12-30 2021-12-30 一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114222289A true CN114222289A (zh) 2022-03-22

Family

ID=80707346

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111650080.1A Pending CN114222289A (zh) 2021-12-30 2021-12-30 一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114222289A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115173901A (zh) * 2022-06-07 2022-10-11 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 基于irs辅助的miso无线携能通信系统的能效最大化方法
CN115567089A (zh) * 2022-09-01 2023-01-03 西安石油大学 非视距物理层安全传输方法、装置及存储介质
CN117499961A (zh) * 2023-12-29 2024-02-02 南京邮电大学 一种双ris辅助noma上行传输能效优化方法及系统
CN117528535A (zh) * 2024-01-05 2024-02-06 南京邮电大学 利用irs和人工噪声对抗恶意干扰的双向安全传输方法
CN117639945A (zh) * 2023-11-23 2024-03-01 天津师范大学 基于智能反射面辅助的近海海域方向调制方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115173901A (zh) * 2022-06-07 2022-10-11 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 基于irs辅助的miso无线携能通信系统的能效最大化方法
CN115567089A (zh) * 2022-09-01 2023-01-03 西安石油大学 非视距物理层安全传输方法、装置及存储介质
CN117639945A (zh) * 2023-11-23 2024-03-01 天津师范大学 基于智能反射面辅助的近海海域方向调制方法
CN117499961A (zh) * 2023-12-29 2024-02-02 南京邮电大学 一种双ris辅助noma上行传输能效优化方法及系统
CN117499961B (zh) * 2023-12-29 2024-03-15 南京邮电大学 一种双ris辅助noma上行传输能效优化方法及系统
CN117528535A (zh) * 2024-01-05 2024-02-06 南京邮电大学 利用irs和人工噪声对抗恶意干扰的双向安全传输方法
CN117528535B (zh) * 2024-01-05 2024-03-26 南京邮电大学 利用irs和人工噪声对抗恶意干扰的双向安全传输方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Lyu et al. Hybrid active/passive wireless network aided by intelligent reflecting surface: System modeling and performance analysis
Wang et al. Wireless-powered over-the-air computation in intelligent reflecting surface-aided IoT networks
CN114222289A (zh) 一种智能反射面辅助全双工无线携能网络保密通信方法
CN112865893B (zh) 智能反射面辅助的sm-noma系统资源分配方法
Saeidi et al. Weighted sum-rate maximization for multi-IRS-assisted full-duplex systems with hardware impairments
Psomas et al. Impact of directionality on interference mitigation in full-duplex cellular networks
Wu et al. Transceiver design for downlink SWIPT NOMA systems with cooperative full-duplex relaying
Han et al. Energy efficiency and spectrum efficiency co-design: From NOMA to network NOMA
CN107172705B (zh) 无线携能异构网络的波束优化方法及系统
Cai et al. Two-timescale hybrid analog-digital beamforming for mmWave full-duplex MIMO multiple-relay aided systems
Hou et al. MIMO assisted networks relying on intelligent reflective surfaces: A stochastic geometry based analysis
Zhao et al. Transmission rate optimization of full-duplex relay systems powered by wireless energy transfer
CN108234101A (zh) 能效最大化导频信号设计方法及大规模多天线系统
CN113938891B (zh) 一种反射面辅助的用户节点不可信noma网络安全通信方法
Wang et al. Power minimization for two-cell IRS-aided NOMA systems with joint detection
Shojaeifard et al. Full-duplex cloud radio access network: Stochastic design and analysis
Xu et al. Weighted sum rate maximization in IRS-BackCom enabled downlink multi-cell MISO network
Zhu et al. Multi-UAV aided millimeter-wave networks: Positioning, clustering, and beamforming
CN113949427B (zh) 一种多用户无线网络安全能效优化设计方法和系统
CN114585005A (zh) 一种智能反射面辅助的无线赋能安全通信方法
Yang et al. Fine-grained analysis of reconfigurable intelligent surface-assisted mmWave networks
CN115484607A (zh) 一种ris辅助的swipt无线系统安全通信方法
CN114157392B (zh) 一种分布式irs辅助通信系统安全传输的优化方法
Zheng et al. Zero-energy device networks with wireless-powered RISs
CN114337902A (zh) 一种irs辅助的毫米波多小区间干扰的抑制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination