CN114257286B - 一种基于智能反射面wpcn系统的物理层安全通信方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智能反射面WPCN系统的物理层安全通信方法，该方法在基站S处布置多天线阵列，在基站S与终端节点之间放置智能反射面Re，通过对基站S天线阵列进行能量波束成形，将能量信号定向发送给终端节点，使得终端节点的接收能量最大化。智能反射面Re通过控制其反射阵元相位的变化，使直达窃听端的信息信号和经智能反射面Re反射到窃听端的信息信号相互抵消，从而减弱窃听端的窃听能力，实现保密通信。本发明使用轮换寻优技术，将多变量优化问题拆分成多个含有单一变量优化的子问题，算法实现简单易操作。智能反射面IRS属于无源元件，不会额外消耗WPCN系统的能量，也不会制造多余的噪声干扰。

Description

一种基于智能反射面WPCN系统的物理层安全通信方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于智能反射面WPCN(WirelessPowered Communication Networks,无线供能通信网络)系统的物理层安全通信方法。

背景技术

传统无线网络存在能量受限问题，无线设备使用能量有限的电池供电，需要周期性的更换电池或对电池进行充电。WPCN利用能量收集技术提取接收信号中的能量，在无需架设供电电缆的情况下就能实现向终端供电，是一种非常有希望和吸引力的无线网络能量受限问题解决方案。

信息安全是无线网络面临的另一个重要问题。传统无线通信安全技术在网络高层对信息加密，依赖于计算复杂度，其有效性受到计算能力快速提升的严峻挑战。物理层安全技术以信息论为基础，利用无线信道的随机性、互易性和差异性等特征在物理层对信息进行加密，可弥补传统信息安全技术的不足，理论上可提供不可破解的保密传输。智能反射面(Intelligent Reflecting Surfaces，IRS)通过在平面上集成大量低成本的无源反射元件，智能地重新配置无线传播环境，可显著提高无线通信网络的性能。IRS应用于物理层安全，可望进一步提高无线网络的安全性。

目前已有一些关于IRS通信系统物理层安全与无线供能网络物理层安全的研究。景小荣等人发表在《系统工程与电子技术》上的文献“IRS与人工噪声辅助的MIMO通信系统物理层安全设计方案”提出构建基站波束成形矩阵，人工噪声矩阵和IRS相移矩阵来优化系统保密速率的方法。但该系统由电池供电，需周期性地更换电池或给电池充电来延长通信网络的使用寿命；白晓娟等人发表在《南京邮电大学学报》的文献“基于SWIPT多中继网络物理层安全传输性能研究”提出多中继协作通信以及混合功率和时间分割协议实现网络安全速率最大化方法，但该方法采用多个中继、复杂度高，并且中继使用微弱的收集能量转发信号、接收端信噪比低，因而安全性能较差。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种基于智能反射面WPCN系统的物理层安全通信方法，该方法在基站S处布置多天线阵列，在基站S与终端节点之间放置智能反射面Re，通过对基站S天线阵列进行能量波束成形，将能量信号定向发送给终端节点，使得终端节点的接收能量最大化。智能反射面Re通过控制其反射阵元相位的变化，使直达窃听端的信息信号和经智能反射面Re反射到窃听端的信息信号相互抵消，从而减弱窃听端的窃听能力，实现保密通信。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种基于智能反射面WPCN系统的物理层安全通信方法，所述WPCN系统包括一个有N根天线的基站S、一个有M个反射元的智能反射面Re、K个单天线的终端节点和J个单天线的窃听端，传输时间为T，其中智能反射面Re包含

个传感器，/>

终端节点接收基站S发送的能量，并用该能量发送信息给基站S，窃听端不进行能量接收，只窃听终端节点发送的信息信号。智能反射面Re的/>

个传感器处于信道感应模式或者反射模式，当传感器处于信道感应模式时，视为接收器处理信号，当传感器处于反射模式时，视为反射阵元反射信号。该物理层安全通信方法包括下列步骤：

S1、在传输开始时，基站S向所有终端节点广播指令，要求所有终端节点发送训练信号给基站S，第k，k＝1，...，K个终端节点d_k向基站S发送训练符号序列，基站S根据接收的训练符号序列对基站S与终端节点d_k间的信道状态信息进行估计，得到

其中，h_d,k表示基站S与终端节点d_k间的信道状态信息的估计向量，/>

表示复数域；

S2、将智能反射面Re的

个传感器设置为信道感应模式，智能反射面Re向基站S、所有终端节点和窃听端广播指令，要求基站S、所有终端节点和窃听端发送训练信号给智能反射面Re，智能反射面Re根据接收到的训练符号序列对基站S与智能反射面Re间的信道状态信息进行估计，得到/>

H_d,r表示基站S与智能反射面Re间的信道状态信息的估计矩阵；对终端节点d_k与智能反射面Re间的信道状态信息进行估计，得到/>

h_r,k表示终端节点d_k与智能反射面Re间的信道状态信息的估计向量；对第j个窃听端Eve_j与智能反射面Re间的信道状态信息进行估计，得到/>

h_r,j表示第j个窃听端Eve_j与智能反射面Re间的信道状态信息的估计向量；

S3、利用窃听端和用户端之间信道的准静态平稳衰落特性，根据信道的统计信息计算得到窃听端Eve_j与终端节点d_k间的信道状态信息

S4、基站S生成N维信号矢量s＝[s₁,s₂,...,s_l...,s_N]^T，其中s_l服从均值为0、方差为1的高斯分布的随机变量，定义基站S能量波束成形矩阵W_dl＝[w₁,w₂,...,w_l,...,w_N]、智能反射面Re能量反射系数e＝[e₁,e₂,...,e_m,...,e_M]、智能反射面Re信息反射系数q＝[q₁,q₂,...,q_m,...,q_M]和终端节点d_k时间分配因子τ＝[τ₀,τ₁,...,τ_k,...,τ_K]，其中w_l＝[w_l,1,w_l,2,...,w_l,c,...,w_l,N]^T,

是基站S发送的第l束能量波束，/>

是基站S处第c根天线上的权重系数，/>

是智能反射面Re处第m个反射元上的能量反射系数，/>

是智能反射面Re处第m个反射元上的信息反射系数，τ₀是分配给基站S的能量发送时间，/>

是分配给第k个终端节点d_k的通信时间；

S5、WPCN系统定义最大化系统安全容量的优化问题，并通过凸优化求解获取最优的基站S能量波束成形矩阵

最优的智能反射面Re能量反射系数/>

最优的智能反射面Re信息反射系数/>

和最优的终端节点d_k时间分配因子/>

其中

是最优的基站S发送的第l束能量波束，

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是智能反射面Re处第m个反射元上的最优的能量反射系数，/>

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是分配给基站S的最优的能量发送时间，

是分配给第k个终端节点d_k的最优的通信时间；

S6、利用e^*和q^*分别在传递能量和传递信息时把智能反射面Re的阵元调整在最佳相角，利用τ^*分配好基站S和各终端节点d_k通信的时间，基站S根据

生成发送信号

并发送出去。

进一步地，所述步骤S5包括：

S5.1、定义最大化系统安全容量的优化问题如下：

s.t.C1:0≤τ_k≤1,k＝0,1,2...,K

C4:γ_k≥γ_th,k＝1,2,...,K

C5:|e_m|²＝1,m＝1,2,...,M

C6:|q_m|²＝1,m＝1,2,...,M其中，R是WPCN系统的安全容量，

其中R_k＝log(1+γ_k)是终端节点d_k向基站S发送信息的信息传输速率，信噪比/>

其中/>

是基站S发送能量信号的信道增益，σ²是噪声功率，/>

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其中/>

是窃听端Eve_j窃听终端节点d_k发送出的信号的信道增益；P_max表示基站S的最大传输功率，γ_th表示信噪比门限值；

S5.2、通过凸优化工具包CVX对最大化系统安全容量的优化问题进行求解，过程如下：

S5.2.1、对基站S能量波束成形矩阵W_dl＝[w₁,w₂,...,w_l,...,w_N]、智能反射面Re能量反射系数e＝[e₁,e₂,...,e_m,...,e_M]、智能反射面Re信息反射系数q＝[q₁,q₂,...,q_m,...,q_M]和终端节点d_k时间分配因子τ＝[τ₀,τ₁,...,τ_k,...,τ_K]进行初始化，获得初始值

其中/>

表示第0次迭代基站S发送的能量波束，/>

表示第1次迭代基站S发送的能量波束，/>

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是第0次迭代智能反射面Re第m反射元上能量反射系数，/>

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是第0次迭代智能反射面Re第m反射元上信息反射系数，/>

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是第0次迭代分配给基站S的能量发送时间，/>

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是第1次迭代分配给基站S的能量发送时间，/>

是第1次迭代分配给终端节点d_k的通信时间，以及可行点/>

和/>

令

设置收敛容忍度ε和迭代变量初始值n＝1；

S5.2.2、利用所述的可行点

e⁽ⁿ⁾、q⁽ⁿ⁾和τ⁽ⁿ⁾，使用凸优化工具包CVX求解步骤S5.1中优化问题，得到在第n次迭代的最优解/>

S5.2.3、利用e⁽ⁿ⁾、q⁽ⁿ⁾、τ⁽ⁿ⁾和

使用凸优化工具包CVX求解步骤S5.1中优化问题，得到在第n次迭代的最优解e^(n)*；

S5.2.4、利用q⁽ⁿ⁾、τ⁽ⁿ⁾、

和e^(n)*，使用凸优化工具包CVX求解步骤S5.1中优化问题，得到在第n次迭代的最优解q^(n)*；

S5.2.5、利用

e^(n)*、q^(n)*和τ⁽ⁿ⁾，使用凸优化工具包CVX求解步骤S5.1中优化问题，得到在第n次迭代的最优解τ^(n)*；

S5.3、根据步骤S5.1中目标函数，计算系统在第n次和第n-1次迭代的安全容量，分别为

S5.4、判断

是否成立，其中ε表示收敛容忍度的常数，若/>

成立则停止迭代，输出优化问题的最优解/>

否则令

e⁽ⁿ⁺¹⁾＝e^(n)*、q⁽ⁿ⁺¹⁾＝q^(n)*、τ⁽ⁿ⁺¹⁾＝τ^(n)*,n＝n+1，返回步骤S5.2.2。

进一步地，所述的步骤S5.2.2-S5.2.5中使用凸优化工具包CVX连续凸逼近方法求解步骤S5.1中的优化问题。

进一步地，所述步骤S5.2中，使用了轮换寻优技术，大大降低了算法的复杂性，简单易操作。

进一步地，所述步骤S5.1中，加性高斯白噪声方差σ²取值为-70dBm。

进一步地，所述步骤S5.1中，WPCN系统的安全容量R是发明中评判系统安全性能的标准，R值越大，表示系统的安全通信能力越强，方案越优。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：

1、本发明提出一种智能反射面IRS辅助WPCN物理层安全通信方法，WPCN技术解决了传统无线通信网络能量受限问题，IRS技术提高了无线通信网络安全性，本发明提出的方法在无需使用电池的情况下可以给终端节点供电并且提供理论上不可破解的保密通信。

2、本发明构建了一个非凸优化问题，由于是多变量的耦合问题，直接求解十分困难。本发明使用了AO(Alternating Optimization，轮换寻优)技术，即将多变量优化问题拆分成多个含有单一变量优化的子问题，算法实现简单易操作。

3、加入WPCN系统的智能反射面IRS属于无源元件，不会额外消耗WPCN系统的能量，也不会制造多余的噪声干扰。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明中公开的基于智能反射面IRS辅助的WPCN通信系统模型示意图；

图2是本发明公开的一种基于智能反射面WPCN系统的物理层安全通信方法流程图；

图3是本发明获取WPCN系统最优保密通信容量的迭代算法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。

实施例

本实施例中WPCN通信系统示意图、实现流程图以及获取最大保密痛惜容量的流程图分别如图1、2、3所示。

本实施例中，具体参数设置如下：

设定WPCN系统在三维坐标系中，基站S(以下简称S)位于(0m,0m,15m)处、智能反射面Re(以下简称Re)位于(10m,10m,15m)处、K＝4个终端节点和J＝2个窃听端随机的分布在以(0m,0m,0m)为圆心20m为半径的空间内；基站配有N＝6根天线，最大传输功率P＝43dBm，令传输时间T＝1；智能反射面Re含有M＝20个反射元，其中包含

个传感器，这些传感器处于信道感应模式时可视为接收器处理信号，处于反射模式时可视为普通的反射阵元反射信号；假定所有终端节点的参数相同，能量转换效率η＝1、收敛容忍度ε＝10^-3、γ_th＝10dB、噪声功率σ²＝-70dBm。本实施例中的所有信道均为莱斯信道，莱斯因子β＝1。

该物理层安全通信方法实现步骤如下：

S1、在传输开始时，基站S向所有终端节点广播指令，要求所有终端节点发送训练信号给基站S。第k(1≤k≤4)个终端节点(后文都用d_k表示)向基站S发送训练符号序列，基站S根据接收的训练符号序列对基站S与d_k间的信道状态信息进行估计，得到

S2、把智能反射面Re的4个传感器设置为信道感应模式，智能反射面Re向基站S、所有终端节点和窃听端广播指令，要求他们发送训练信号给Re。智能反射面Re根据接收到的训练符号序列对S与智能反射面Re间的信道状态信息进行估计，得到

对d_k与智能反射面Re间的信道状态信息进行估计，得到/>

对第j个窃听端(以下都用Eve_j表示)与智能反射面Re间的信道状态信息进行估计，得到/>

S3、利用窃听端和用户端之间信道的准静态平稳衰落特性，根据信道的统计信息计算得到Eve_j与d_k间的信道状态信息

S4、基站S生成6维信号矢量s＝[s₁,s₂,...,s₆]^T，其中s_l(1≤l≤6)服从均值为0、方差为1的高斯分布的随机变量；定义基站S能量波束成形矩阵W_dl＝[w₁,w₂,...,w₆]、智能反射面Re能量反射系数e＝[e₁,e₂,...,e₂₀]、智能反射面Re信息反射系数q＝[q₁,q₂,...,q₂₀]和终端节点时间分配因子τ＝[τ₀,τ₁,...,τ₄]，其中w_l＝[w_l,1,w_l,2,...,w_l,6]^T,

是S发送的第l束能量波束，w_l,c是基站S处第c根天线上的权重系数，/>

是智能反射面Re处第m个反射元上的能量反射系数，/>

是Re处第m个反射元上的信息反射系数，τ₀是分配给基站S发送能量的时间，/>

是分配给第k个终端节点d_k的通信时间；

S5、系统获取最优的基站S能量波束成形矩阵

智能反射面Re能量反射系数/>

智能反射面Re信息反射系数/>

和终端节点时间分配因子/>

具体步骤如下：

S5.1：定义最大化系统安全容量的优化问题如下：

s.t.C1:0≤τ_k≤1,k＝0,1,2...,4

C4:γ_k≥γ_th,k＝1,2,...,4

C5:|e_m|²＝1,m＝1,2,...,20

C6:|q_m|²＝1,m＝1,2,...,20

其中，R是WPCN系统的安全容量，

其中R_k＝log(1+γ_k)是d_k向基站S发送信息的信息传输速率，信噪比/>

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是S发送能量信号的信道增益，σ²是噪声功率，

是d_k向S发送信息信号的信道增益；R_k,j＝log(1+γ_k,j)是Eve_j窃听d_k的信息传输速率，信噪比/>

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是Eve_j窃听d_k发送出的信号的信道增益；P_max表示基站S的最大传输功率，γ_th表示信噪比门限值；

S5.2.1：对基站S能量波束成形矩阵W_dl＝[w₁,w₂,...,w₆]、智能反射面Re能量反射系数e＝[e₁,e₂,...,e₂₀]、智能反射面Re信息反射系数q＝[q₁,q₂,...,q₂₀]和终端节点时间分配因子τ＝[τ₀,τ₁,...,τ₄]进行初始化，获得初始值

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S5.2.5：

e^(n)*、q^(n)*和τ⁽ⁿ⁾使用凸优化工具包CVX求解步骤S5.1中优化问题，得到在第n次迭代的最优解τ^(n)*；

S5.3、根据步骤S5.1中目标函数，计算系统在第n次和第n-1次迭代的安全容量，分别为

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生成发送信号/>

并发送出去。

综上所述，该物理层安全通信方法在基站S处布置多天线阵列，在基站S与终端节点之间放置智能反射面Re，通过对基站S天线阵列进行能量波束成形，将能量信号定向发送给终端节点，使得终端节点的接收能量最大化。智能反射面Re通过控制其反射阵元相位的变化，使直达窃听端的信息信号和经智能反射面Re反射到窃听端的信息信号相互抵消，从而减弱窃听端的窃听能力，实现保密通信。本发明使用轮换寻优技术，将多变量优化问题拆分成多个含有单一变量优化的子问题，算法实现简单易操作。智能反射面IRS属于无源元件，不会额外消耗WPCN系统的能量，也不会制造多余的噪声干扰。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于智能反射面WPCN系统的物理层安全通信方法，所述WPCN系统包括一个有N根天线的基站S、一个有M个反射元的智能反射面Re、K个单天线的终端节点和J个单天线的窃听端，传输时间为T,其中智能反射面Re包含

个传感器，/>

终端节点接收基站S发送的能量，并用该能量发送信息给基站S，窃听端不进行能量接收，只窃听终端节点发送的信息信号，其特征在于，该物理层安全通信方法包括下列步骤：

S1、在传输开始时，基站S向所有终端节点广播指令，要求所有终端节点发送训练信号给基站S，第k，k＝1，…，K个终端节点d_k向基站S发送训练符号序列，基站S根据接收的训练符号序列对基站S与终端节点d_k间的信道状态信息进行估计，得到

其中，h_d,k表示基站S与终端节点d_k间的信道状态信息的估计向量，/>

表示复数域；

S2、将智能反射面Re的

个传感器设置为信道感应模式，智能反射面Re向基站S、所有终端节点和窃听端广播指令，要求基站S、所有终端节点和窃听端发送训练信号给智能反射面Re，智能反射面Re根据接收到的训练符号序列对基站S与智能反射面Re间的信道状态信息进行估计，得到/>

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h_r,j表示第j个窃听端Eve_j与智能反射面Re间的信道状态信息的估计向量；

S3、利用窃听端和用户端之间信道的准静态平稳衰落特性，根据信道的统计信息计算得到窃听端Eve_j与终端节点d_k间的信道状态信息

S4、基站S生成N维信号矢量s＝[s₁,s₂,...,s_l...,s_N]^T，其中s_l服从均值为0、方差为1的高斯分布的随机变量，定义基站S能量波束成形矩阵W_dl＝[w₁,w₂,...,w_l,...,w_N]、智能反射面Re能量反射系数e＝[e₁,e₂,...,e_m,...,e_M]、智能反射面Re信息反射系数q＝[q₁,q₂,...,q_m,...,q_M]和终端节点d_k时间分配因子τ＝[τ₀,τ₁,...,τ_k,...,τ_K]，其中w_l＝[w_l,1,w_l,2,...,w_l,c,...,w_l,N]^T,

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是分配给第k个终端节点d_k的最优的通信时间，步骤S5包括：

S5.1、定义最大化系统安全容量的优化问题如下：

s.t.C1:0≤τ_k≤1,k＝0,1,2...,K

C4:γ_k≥γ_th,k＝1,2,...,K

C5:|e_m|²＝1,m＝1,2,...,M

C6:|q_m|²＝1,m＝1,2,...,M

其中，R是WPCN系统的安全容量，

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S5.2、通过凸优化工具包CVX对最大化系统安全容量的优化问题进行求解，过程如下：

S5.2.1、对基站S能量波束成形矩阵W_dl＝[w₁,w₂,...,w_l,...,w_N]、智能反射面Re能量反射系数e＝[e₁,e₂,...,e_m,...,e_M]、智能反射面Re信息反射系数q＝[q₁,q₂,...,q_m,...,q_M]和终端节点d_k时间分配因子τ＝[τ₀,τ₁,...,τ_k,...,τ_K]进行初始化，获得初始值

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S5.2.5、利用

e^(n)*、q^(n)*和τ⁽ⁿ⁾，使用凸优化工具包CVX求解步骤S5.1中优化问题，得到在第n次迭代的最优解τ^(n)*；

S5.3、根据步骤S5.1中目标函数，计算系统在第n次和第n-1次迭代的安全容量，分别为

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并发送出去。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面WPCN系统的物理层安全通信方法，其特征在于，所述智能反射面Re的

个传感器处于信道感应模式或者反射模式，当传感器处于信道感应模式时，视为接收器处理信号，当传感器处于反射模式时，视为反射阵元反射信号。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面WPCN系统的物理层安全通信方法，其特征在于，所述步骤S5.1中，加性高斯白噪声方差σ²取值为-70dBm。

4.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面WPCN系统的物理层安全通信方法，其特征在于，所述步骤S5.1中，WPCN系统的安全容量R是评判安全性能的标准，R值越大，表示WPCN系统的安全通信能力越强，方案越优。

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