CN114696849B - 消除人工噪声的信号接收方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了消除人工噪声的信号接收方法，第三方得到收发方之间的信道特征矩阵H、发送方与第三方之间的信道特征矩阵G以及本地收到的信息z；第三方天线数满足：Ne≥Na‑Nb+1，Ne为第三方天线数，Ne为发送方天线数，Nb为接收方天线数；计算零空间人工噪声消噪矩阵w，使得wHGV＝0，V是矩阵H进行奇异值分解得到的零空间；再对第三方收到的信息z左乘零空间人工噪声消噪矩阵的共轭转置wH得到消除了零空间人工噪声影响的信息z″；对信息z″进行极大似然译码处理得到估计的发送符号s。本发明能够有效地降低第三方人工噪声的干扰，且对第三方天线数的约束条件更低。

Description

消除人工噪声的信号接收方法
技术领域
本发明涉及无线通信物理层安全技术、特别涉及多输入多输出(Multiple InputMultiple Output，MIMO)技术，人工噪声(Artificial Noise)技术。
背景技术
目前，使用发送方-接收方之间链路状态信息的零空间人工噪声技术是一种提高物理层安全性能的杰出技术。大多数的研究集中于如何从接收方的角度提高物理层的安全性能而忽视了第三方如何抵抗人工噪声。
最先提出的消除人工噪声的方法是迫零消除法ZFE，该方法能够有效地降低第三方人工噪声的干扰，迫零算法对第三方天线数的约束条件Ne≥Na，Ne为第三方天线数，Na为发送方天线数，这对第三方天线数要求更高，不容易实现。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，能够减小对第三方天线数量要求的第三方信号信号接收方法。
本发明为解决上述问题所采用的技术方案是，消除人工噪声的信号接收方法，包括以下步骤：
1)第三方得到收发方之间的信道特征矩阵H、发送方与第三方之间的信道特征矩阵G以及本地收到的信息z；第三方天线数满足：Ne≥Na-Nb+1，Ne为第三方天线数，Na为发送方天线数，Nb为接收方天线数；
2)计算零空间人工噪声消噪矩阵w，使得wHGV＝0，其中，V是矩阵H进行奇异值分解得到的零空间；再对第三方收到的信息z左乘零空间人工噪声消噪矩阵的共轭转置wH得到消除了零空间人工噪声影响的信息z″；
3)对信息z″进行极大似然译码处理得到估计的发送符号s。
本发明的有益效果是，能够有效地降低第三方人工噪声的干扰，相对于迫零消除法ZFE对天线数的约束条件件降低为Ne≥Na-Nb+1。
附图说明
图1是AN-MIMO无线通信系统模型的框架图
图2是ZFE方案不同接收天线数Ne下的保密能力对比图。
图3是NSE方案不同接收天线数Ne下的保密能力对比图。
图4是ZFE方案不同接收天线数Ne下的误比特率对比图。
图5是NSE方案不同接收天线数Ne下的误比特率对比图。
图6是AN辅助下的PSM传统Eve、使用ZFE的Eve、使用NSE的Eve保密能力的对比图。
图7是AN辅助下的PSM传统Eve、使用ZFE的Eve和使用NSE的Eve误比特率对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里就被忽略。
为更好地对本发明进行说明，先介绍本发明技术方案所用到的术语和系统模型。
MIMO：MIMO技术指在发射端使用多根发射天线，在接收端也使用多根天线。在本发明技术方案中，使用MIMO技术的目的是发送方通过多根天线实现预编码，在发送的数据上添加人工噪声。
AN：人工噪声。人工噪声是指发送方根据非法接收方之间的信道特征H，对要发送的数据进行预编码，使得经过信道H接收的非法收方能够正确解调出发送的数据，而合法接收方经过信道G接收到的数据会因为干扰无法解调。
本发明方案应用的系统模型:
非法发送方Alice天线数Na，非法接收方的天线数Nb(要求Na＞Nb)，一个信道状态信息和位置难以被Alice发现的天线数Ne的接收方。假设Bob能够得到Alice-Bob链路的状态信息矩阵H而且可以将它反馈给Alice。
发送方将信号s调制为x＝ps+Vr，其中r为元素服从高斯分布的随机矩阵，p为预编码矩阵，V由矩阵H通过奇异值分解得到H＝U[D 0][V1 V]H，H为共轭转置。Alice通过上述处理可使得通过信道H的非法接收方Bob收到数据y＝Hps+u，并且能够成功解调出数据，而通过信道G的第三方的接收方Eve收到信息z＝Gps+GVr+v，r为元素服从高斯分布的随机矩阵，p为预编码矩阵，s为发送的消息符号，因无法消除人工噪声Vr的影响故无法解调出数据。
本发明零空间方法NSE的理论推导：
由之前分析的接收信息z＝Gps+GVr+v，。为使Eve接收的信噪比最大的优化问题可以写成如下形式：
Figure BDA0003549517180000031
s.t.wHGV＝0
v是单位方差的白高斯噪声，||·||为L-2范数，上述问题可以被化简为
Figure BDA0003549517180000032
s.t.wHGV＝0.
对VHGH进行奇异值分解
VHGH＝U[Λ 0][V1 V0]H
这里的
Figure BDA0003549517180000033
是VHGH的零空间。这表明当Ne≥Na-Nb+1时，我们可以通过VHGHV0＝0来求解得到V0。因此，wH可以被认为是/>
Figure BDA0003549517180000034
的一个线性组合，并且可以表示为
Figure BDA0003549517180000035
其中，w0为V0的加权系数，继而上述优化可以变为
Figure BDA0003549517180000036
上式是一个凸优化问题，而且w0可以由本征模技术得到。对pHGHV0应用截断奇异值分解可以得到
Figure BDA0003549517180000037
最后，人工噪声GV0r可以在z左侧乘wH来消除，左乘之后可以写为
Figure BDA0003549517180000038
与ZFE方法相比，NSE方法减少了对Eve的硬件要求，天线数的要求从Ne≥Na降低到Ne≥Na-Nb+1。此外，ZFE方法虽然也满足了wHGV＝HV＝0的限制，但是并没有最大化Eve端的接收信噪比。NSE方法在解决这个优化问题的时候，有更多维的选择，因此是一个更好的方法。
NSE的具体流程如下：
第三方得到收发方之间的信道特征矩阵H、发送方与第三方之间的信道特征矩阵G、接收方收到的信息z，并且天线数满足Ne≥Na-Nb+1的要求。
对矩阵H进行奇异值分解H＝U[D 0][V1 V]H得到零空间V。
对VHGH进行奇异值分解VHGH＝U[Λ 0][V1 V0]H得到零空间V0。
对HHH求奇异值，奇异值最大的元素所对应的向量即为p。
Figure BDA0003549517180000041
可以表示为/>
Figure BDA0003549517180000042
继而wH可以表示为/>
Figure BDA0003549517180000043
人工噪声GVr可以在z左侧乘wH来消除，左乘之后可以写为
Figure BDA0003549517180000044
最后通过极大似然方法求解估计发送符号s可表示为
Figure BDA0003549517180000045
仿真结果
本节首先分别将ZFE方法和NSE方法下保密能力与接收天线数Ne的变化情况进行仿真。其次，对两种方法下的误比特率性能与接收天线数Ne的变化情况进行展示。最后对传统Eve、使用ZFE的Eve和使用NSE的Eve三种方法的保密能力性能和误比特率性能进行了比较。
图2是ZFE方法Na＝7，Nb＝4，θ＝0.7情况下保密能力随不同接收方天线数Ne的变化情况。接收天线数从8到14，保密能力不断下降。当Ne是Na的两倍时，保密能力在全信噪比下均为0。
图3是NSE方法Na＝7，Nb＝4，θ＝0.7情况下保密能力随不同窃听天线数Ne的变化情况。与图2类似，接收天线数从8到14，保密能力不断下降。不同点在于NSE方案在接收天线数Ne＝12时，全信噪比下的保密能力趋于0。与图1对比表明NSE效果优于ZFE。
图4是ZFE方法Na＝6，Nb＝4，θ＝0.5情况下误比特率随不同接收天线数Ne的变化情况。当接收天线数Ne越大，接收方的误比特率的性能就越好。当Ne＝2Na时，在全信噪比下，接收方都有与非法收方Bob相同的误比特率性能。
图5是NSE方法Na＝6，Nb＝4，θ＝0.5情况下误比特率随不同接收天线数Ne的变化情况。与图4类似，随着Ne的增加，误比特率不断下降。不同点在于，Ne＝6时即可是Eve在全信噪比下与Bob有相同的误比特率性能。由此对比可以看出，NSE的性能优于ZFE。
图6是传统Eve、使用ZFE的Eve、使用NSE的Eve三者在在Na＝6，Nb＝4，Ne＝10，θ＝0.7情况下保密能力的对比图。传统的Eve有最高的保密能力，即传统的Eve缺少获取信息的能力。NSE有最低的保密能力，这表明NSE在获取信息上有最强的能力。
图7是传统Eve、使用ZFE的Eve和使用NSE的Eve在Na＝6，Nb＝4，Ne＝10，θ＝0.7情况下的误比特率对比图。传统Eve有最差的误比特率性能，使用ZFE的Eve比传统的Eve有更好的性能，使用NSE的Eve有最好的误比特率性能。当Ne＜2Na时，使用ZFE的Eve的误比特率性能要比Bob差，而NSE的误比特率性能优于Bob。

Claims (2)

1.消除人工噪声的信号接收方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)第三方得到收发方之间的信道特征矩阵H、发送方与第三方之间的信道特征矩阵G以及本地收到的信息z；第三方天线数满足：Ne≥Na-Nb+1，Ne为第三方天线数，Na为发送方天线数，Nb为接收方天线数；
2)计算零空间人工噪声消噪矩阵w，使得wHGV＝0，其中，V是矩阵H进行奇异值分解得到的零空间；再对第三方收到的信息z左乘零空间人工噪声消噪矩阵的共轭转置wH得到消除了零空间人工噪声影响的信息z″；
3)对信息z″进行极大似然译码处理得到估计的发送符号s；
使得wHGV＝0的零空间人工噪声消噪矩阵w通过以下方式计算得到：
Figure FDA0004156817400000011
其中，上标H为共轭转置，V0为对VHGH进行奇异值分解得到的零空间，w0为V0的加权系数，w0通过以下计算得到：
Figure FDA0004156817400000012
|| ||为L-2范数，p为预编码矩阵。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，估计的发送符号s具体通过以下方式得到：
Figure FDA0004156817400000013
其中，p为预编码矩阵，V0为对VHGH进行奇异值分解得到的零空间。
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