CN115021792B - 一种无线通信系统安全传输方法 - Google Patents

一种无线通信系统安全传输方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115021792B
CN115021792B CN202210915866.XA CN202210915866A CN115021792B CN 115021792 B CN115021792 B CN 115021792B CN 202210915866 A CN202210915866 A CN 202210915866A CN 115021792 B CN115021792 B CN 115021792B
Authority
CN
China
Prior art keywords
irs
active
base station
matrix
active irs
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.)
Active
Application number
CN202210915866.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN115021792A (zh
Inventor
吕斌
李健
曹怡
齐婷
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.)
Nanjing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Nanjing University of Posts and Telecommunications
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 Nanjing University of Posts and Telecommunications filed Critical Nanjing University of Posts and Telecommunications
Priority to CN202210915866.XA priority Critical patent/CN115021792B/zh
Publication of CN115021792A publication Critical patent/CN115021792A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115021792B publication Critical patent/CN115021792B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • 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
    • H04B7/04013—Intelligent reflective surfaces
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/155—Ground-based stations
    • 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
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0617—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal for beam forming
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04K—SECRET COMMUNICATION; JAMMING OF COMMUNICATION
    • H04K1/00—Secret communication
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04K—SECRET COMMUNICATION; JAMMING OF COMMUNICATION
    • H04K3/00—Jamming of communication; Counter-measures
    • H04K3/80—Jamming or countermeasure characterized by its function
    • H04K3/82—Jamming or countermeasure characterized by its function related to preventing surveillance, interception or detection
    • H04K3/825—Jamming or countermeasure characterized by its function related to preventing surveillance, interception or detection by jamming
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

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

Abstract

本发明公开了一种无线通信系统安全传输方法，在基站和合法用户之间设置主动IRS；根据从基站到主动IRS的信道数据G、从基站到合法用户的信道数据h ub、从基站到窃听者的信道数据h eb、从主动IRS到合法用户的信道数据h us、从主动IRS到窃听者的信道数据h es、基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数，计算无线通信系统的安全传输速率；以安全传输速率最大化为目的，得到优化后的基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数。优点：主动IRS能有效削弱双衰落限制，并在无线通信环境的配置更加灵活便捷；基站产生的人工噪声可以对窃听者进行干扰，提高安全传输速率。

Description

一种无线通信系统安全传输方法
技术领域
本发明涉及一种无线通信系统安全传输方法，属于无线通信物理层安全传输技术领域。
背景技术
第六代移动通信网络（6G）预计将成为智能数字社会的关键推动力，超高数据速率、高能效、大规模覆盖和高度安全的通信是6G的发展目标和方向。面对日益增长的安全通信的需求，利用智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)来实现无线通信系统的物理层安全是应对这一挑战的有效方法。
IRS是由大量反射元件组成的新型通信设备，每个反射元件都可以通过调整自身的反射相位来反射入射信号，为无线通信设备提供额外的反射链路。由于该特性，IRS可以用于提高无线通信系统的安全性能。根据IRS是否能够放大信号，将其分为主动IRS和被动IRS。被动IRS不携带电源，仅能够反射信号。而主动IRS的反射元件都配有额外的有源负载，不仅能够反射入射信号，还能对入射信号进行放大。然而， IRS辅助的安全传输方面存在“发射端-IRS-接收端”双衰落限制，并且被动IRS只能反射入射信号，这导致基于被动IRS的方案对于系统安全性能的提升往往是有限的。
为了改善双衰落带来的影响，被动IRS通过增加反射元件数目来获得系统性能提升，但这增加了IRS体积，限制了IRS的使用场景。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种无线通信系统安全传输方法。
为解决上述技术问题，本发明提供一种无线通信系统安全传输方法，包括：
在基站和合法用户之间设置主动IRS，所述主动IRS为主动智能反射面；
获取从基站到主动IRS的信道数据G、从基站到合法用户的信道数据h ub、从基站到窃听者的信道数据h eb、从主动IRS到合法用户的信道数据h us、从主动IRS到窃听者的信道数据h es、基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数；
根据从基站到主动IRS的信道数据G、从基站到合法用户的信道数据h ub、从基站到窃听者的信道数据h eb、从主动IRS到合法用户的信道数据h us、从主动IRS到窃听者的信道数据h es、基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数，计算无线通信系统的安全传输速率；
以安全传输速率最大化为目的，得到优化后的基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数。
进一步的，所述主动IRS为包括N个反射元件的主动IRS，所述合法用户和窃听者均为单天线。
进一步的，所述无线通信系统的安全传输速率为：
R s =[R u -R e ]+
[ ]+表示R s的值为R u -R e和0之间的最大值；
Figure 794705DEST_PATH_IMAGE001
R s表示无线通信系统的安全传输速率，ru表示合法用户处的信噪比，re表示窃听者处的信噪比，R u表示合法用户处的传输速率，R e表示窃听者处的传输速率，z b表示人工噪声向量，Φ是主动IRS相位反射系数矩阵，上标H表示埃尔米特共轭，w表示合法用户的波束成形向量，σ s表示主动IRS处的噪声功率，σ u表示合法用户处的噪声功率，σ e表示窃听者处的噪声功率。
进一步的，所述以安全传输速率最大化为目的，得到优化后的基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数，包括：
联合优化基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数，建立求解安全速率最大化问题P1，安全速率最大化问题P1表示为：
Figure 524894DEST_PATH_IMAGE002
对所述安全速率最大化问题P1进行求解，包括：
1）给定Φ，通过连续凸逼近求解获得w和z b的次优解w*和z b*；
Φ=diag (ρ)Θ
Θ=diag (q)
ρ为主动IRS的放大系数，Θ为主动IRS的相移矩阵，diag ()表示向量的对角矩阵，q为相移向量；
2）根据得到的w和z b的次优解w*和z b*，求解Φ，得到ρ和Θ的次优解ρ*和Θ*；
3）重复步骤1）和步骤2），直至无线通信系统的安全传输速率R s 收敛，得到最终优化的次优解{ w*, z b*,ρ*,Θ*}；
P b是基站功率，P s是主动IRS的功率, Nμ代表主动IRS反射元件自身的功率损耗，μ表示每个反射元件的功耗, N为反射元件数量，Φ[n,n]表示Φ的第n个对角线元素，η n 是主动IRS第n个反射元件最大的放大系数, I N 表示N×N的单位矩阵，Z表示人工噪声的协方差矩阵，函数Tr( )表示求矩阵迹运算，‖‖表示向量的欧几里得范数，‖‖F表示矩阵的Frobenius-范数。
进一步的，所述给定Φ，通过连续凸逼近求解获得w和z b的次优解w*和z b*，包括：
给定ρ和Θ，利用连续凸逼近方法将安全速率最大化问题P1改写为安全速率最大化问题P2；
安全速率最大化问题P2的目标函数表示为：
Figure 773473DEST_PATH_IMAGE003
Figure 762158DEST_PATH_IMAGE004
为利用连续凸逼近方法变换后的目标函数；
安全速率最大化问题P2的约束条件为：
Figure 622535DEST_PATH_IMAGE005
Figure 179418DEST_PATH_IMAGE006
、c为辅助性符号，
Figure 243189DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 51877DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 189597DEST_PATH_IMAGE009
是给定Φ的初始值；
通过利用半正定松弛技术松弛秩为1的约束条件，将安全速率最大化问题P2改为 凸优化问题，使用CVX工具求解凸优化问题，然后使用特征值分解方法从求解的结果中得到 满足秩为1的解，用
Figure 979698DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure 567982DEST_PATH_IMAGE011
表示求解凸优化问题得到的值，令
Figure 39414DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 156275DEST_PATH_IMAGE013
，将更新后的值 代入凸优化问题迭代直至收敛，最终得到W、Z的次优解
Figure 133589DEST_PATH_IMAGE014
，利用特征值分解方法分别从
Figure 109635DEST_PATH_IMAGE014
中得到w和z b的次优解w*和z b*；
函数Tr( )表示求矩阵迹运算，函数Rank( )表示矩阵的秩，W表示基站波束成形矩 阵，
Figure 181497DEST_PATH_IMAGE015
，上标i表示第i次迭代。
进一步的，所述根据得到的w和z b的次优解w*和z b*，求解Φ，得到ρ和Θ的次优解ρ*和Θ*，包括：
在得到
Figure 933290DEST_PATH_IMAGE014
后，引入松弛变量ε u、ι u、ε e、ι e以及使用连续凸逼近方法将安全速率最大化问题P1改写为安全速率最大化问题P4，
安全速率最大化问题P4的目标函数为：
Figure 737298DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 59695DEST_PATH_IMAGE017
Figure 685979DEST_PATH_IMAGE018
Figure 449536DEST_PATH_IMAGE019
Figure 690024DEST_PATH_IMAGE020
Figure 437400DEST_PATH_IMAGE021
Figure 165578DEST_PATH_IMAGE022
Figure 986904DEST_PATH_IMAGE023
Figure 522927DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 429704DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 194528DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 932677DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 514968DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 33674DEST_PATH_IMAGE029
为辅助性函数；
Figure 726824DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure 631064DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure 384256DEST_PATH_IMAGE032
分别表示ι u、ε e、ι e在第t次迭代的初始值，▽为偏导计算符号；
安全速率最大化问题P4的约束条件为：
Figure 390258DEST_PATH_IMAGE033
Figure 887099DEST_PATH_IMAGE034
Figure 412889DEST_PATH_IMAGE035
Figure 399300DEST_PATH_IMAGE036
Figure 564702DEST_PATH_IMAGE037
Figure 599654DEST_PATH_IMAGE038
Figure 746995DEST_PATH_IMAGE039
Figure 576410DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 557005DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 395648DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure 630451DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 896347DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 98659DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 740993DEST_PATH_IMAGE046
，
Figure 594417DEST_PATH_IMAGE047
，
Figure 31214DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure 720822DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 901267DEST_PATH_IMAGE050
，
Figure 110663DEST_PATH_IMAGE051
；
P N+1、Q、
Figure 718362DEST_PATH_IMAGE052
、
Figure 895265DEST_PATH_IMAGE053
、K e、K u、L e、L u、F e、F u 、
Figure 613822DEST_PATH_IMAGE054
、
Figure 444769DEST_PATH_IMAGE055
为变换过程中的辅助性符号；Q[n,n]和P N+1[n,n]分别表示Q和P N+1的第n个对角线元素，
Figure 551265DEST_PATH_IMAGE056
表示Q在第t次迭代的初始值，
Figure 90831DEST_PATH_IMAGE057
表示在P N+1第t次迭代的初始值，‖‖2和‖‖*分别代表矩阵的2范数和矩阵的核范数，λmax()表示最大特征值；
通过利用半正定松弛方法松弛秩为1的约束条件以及凸优化方法解决安全速率最大化问题P4，使用半正定松弛方法从解决安全速率最大化问题P4得到的结果中确定满足秩为1的近似解，用
Figure 488445DEST_PATH_IMAGE058
、
Figure 797067DEST_PATH_IMAGE059
、
Figure 871202DEST_PATH_IMAGE060
、
Figure 632484DEST_PATH_IMAGE061
、
Figure 332325DEST_PATH_IMAGE062
表示满足秩为1的近似解，令
Figure 292191DEST_PATH_IMAGE063
，
Figure 740490DEST_PATH_IMAGE064
，
Figure 254648DEST_PATH_IMAGE065
，
Figure 915436DEST_PATH_IMAGE066
，
Figure 808437DEST_PATH_IMAGE067
，将更新后的值代入安全速率最大化问题P4进行迭代直至收敛，最终得到给定W、Z情况下的主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数的次优解
Figure 365320DEST_PATH_IMAGE068
和
Figure 225829DEST_PATH_IMAGE069
，上标t表示第t次迭代；
执行特征值分解和向量运算分别从
Figure 893570DEST_PATH_IMAGE068
和
Figure 154261DEST_PATH_IMAGE069
中得到ρ和Θ的次优解ρ*和Θ*。
本发明所达到的有益效果：
主动IRS能够反射和放大入射信号，这可以有效削弱双衰落限制；此外，主动IRS对于反射元件数量依赖较低，体积更小，使得主动IRS在无线通信环境的配置更加灵活便捷；基站产生的人工噪声可以对窃听者进行干扰，从而提高系统安全传输速率。
附图说明
图1为系统模型图；
图2为系统安全传输速率随着基站天线数量M变化的关系曲线；
图3为系统安全传输速率随着合法用户距基站距离变化的关系曲线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明提供一种无线通信系统安全传输方法，包括：
在基站和合法用户之间设置主动IRS，所述主动IRS为主动智能反射面；
获取从基站到主动IRS的信道数据G、从基站到合法用户的信道数据h ub 、从基站到窃听者的信道数据h eb 、从主动IRS到合法用户的信道数据h us 、从主动IRS到窃听者的信道数据h es 、基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数
根据从基站到主动IRS的信道数据G、从基站到合法用户的信道数据h ub 、从基站到窃听者的信道数据h eb 、从主动IRS到合法用户的信道数据h us 、从主动IRS到窃听者的信道数据h es 、基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数，计算无线通信系统的安全传输速率；
以安全传输速率最大化为目的，得到优化后的基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数。
所述主动IRS为包括N个反射元件的主动IRS，所述合法用户和窃听者均为单天线。
本发明的具体步骤如下：
如图1所示，建立系统模型，从基站6到主动IRS1的信道数据为G∈C N×M ，C N×M 代表N ×M的复数矩阵。类似地，从基站6到合法用户2、从基站6到窃听者3、从主动IRS1到合法用户2、从主动IRS1到窃听者3的信道分别表示为h ub ∈C M×1、h eb ∈C M×1、h us ∈C N×1、h es ∈C N×1, C M×1 代表M×1的复数矩阵, C N×1 代表N×1的复数矩阵，主动IRS1配备控制器4和电源5。
在单位时间内，基站向合法用户发送信号，其表达式为：
x=ws+z b
x表示基站向合法用户发送信号，w∈C M×1，w表示合法用户的波束成形向量，s表示发送给合法用户的机密信息，且满足E{|s|2}=1，E表示期望操作，| |表示复数的求模运算；z b∈C M×1，z b表示人工噪声向量，且z b为复高斯随机向量，用z b～CN(0,Z)表示，Z∈H M ，Z表示人工噪声的协方差矩阵，该协方差矩阵为半正定矩阵，H M 表示M×M的自共轭矩阵。
合法用户和窃听者接收来自基站直接链路和主动IRS反射链路的混合信息分别表示为：
Figure 616467DEST_PATH_IMAGE070
y u表示合法用户接收来自基站直接链路和主动IRS反射链路的混合信息，y e表示窃听者接收来自基站直接链路和主动IRS反射链路的混合信息，z s 是主动IRS处的噪声，z s 为满足均值为零、方差为σ s 2 的复高斯信号，n u 是合法用户处的噪声，n u 为满足均值为零、方差为σ u 2 的复高斯信号，n e 是窃听者处的噪声，n e 为满足均值为零、方差为σ e 2 的复高斯信号，Φ是主动IRS相位反射系数矩阵，上标H表示埃尔米特共轭，σ s 表示主动IRS处的噪声功率，σ u 表示合法用户处的噪声功率，σ e 表示窃听者处的噪声功率；
Φ=diag (ρ)Θ
ρ为主动IRS的放大系数，ρ∈R1×N ，R1×N 表示1×N的实数矩阵，ρ n 表示第n个反射元件的放大系数，ρ n ≤η n ，η n 是主动IRS第n个反射元件最大的放大系数，n=1,2,…N，Θ为主动IRS的相移矩阵，Θ∈C N×N ，C N×N 表示N×N的复数矩阵；
Θ=diag (q)
q为相移向量，其包含的元素为q n ，
Figure 964271DEST_PATH_IMAGE071
，其中θ n 表示第n个反射元件的相位，| qn|=1。
因基站和主动IRS处存在能量供应问题，需考虑两者处的能量限制。在基站处，其 能量主要用于产生波束成形向量和人工噪声，故需满足
Figure 170125DEST_PATH_IMAGE072
，其中P b是基站功率；在 主动IRS处，其能量主要用于放大入射信号和元件自身损耗，同时也会放大IRS附近的噪声， 故需满足：
Figure 37718DEST_PATH_IMAGE073
P s是主动IRS的功率，Nμ代表主动IRS反射元件自身的功率损耗，μ表示每个反射元件的功耗, N为反射元件数量，‖‖表示向量的欧几里得范数，‖‖F表示矩阵的Frobenius-范数。
合法用户和窃听者的传输速率分别为：
Figure 936404DEST_PATH_IMAGE074
r u 表示合法用户处的信噪比，r e 表示窃听者处的信噪比，R u 表示合法用户处的传输速率，R e 表示窃听者处的传输速率；
因此，系统的安全传输速率为：
R s =[R u -R e ]+
[ ]+表示R s 的值为R u -R e 和0之间的最大值。
联合优化基站波束成形向量、人工噪声、主动智能反射面相位矩阵和放大系数，建立了求解系统和安全传输速率最大化问题P1，安全传输速率最大化问题P1表示为：
Figure 505925DEST_PATH_IMAGE075
其中，函数Tr( )表示求矩阵迹运算。
分析目标函数和约束条件发现，在给定ρ和Θ的情况下，可以通过SCA（Successive Convex Approximation，连续凸逼近）和SDR（Semi-Definite Relaxation，正定松弛）求解 获得w和z b的次优解w*和z b*。设给定Φ为
Figure 781049DEST_PATH_IMAGE076
，得到的次优解为
Figure 267263DEST_PATH_IMAGE077
。利用特征值分解方法 分别从
Figure 71271DEST_PATH_IMAGE078
中得到w和z b的次优解w*和z b*，然后在已知次优解w*和z b*的情况下，求解ρ和Θ的次优解ρ*和Θ*。
步骤S1、在给定主动智能反射面放大系数和反射相位的条件下优化基站波束成形 向量和人工噪声，即固定Φ（即ρ和Θ）优化w和z b。此时，用户安全速率由两个参数（w和z b）定 义。设给定Φ为
Figure 393668DEST_PATH_IMAGE079
，令
Figure 941324DEST_PATH_IMAGE080
,
Figure 783509DEST_PATH_IMAGE081
，
Figure 758418DEST_PATH_IMAGE082
，
Figure 568111DEST_PATH_IMAGE083
。设
Figure 919458DEST_PATH_IMAGE084
，
Figure 117614DEST_PATH_IMAGE085
，
Figure 529004DEST_PATH_IMAGE086
，
Figure 560414DEST_PATH_IMAGE087
。M、N、A、B、M u、N u为辅助符号，用来简化公式的表示，可将合法用 户和窃听者的传输速率改写为如下形式：
Figure 449873DEST_PATH_IMAGE088
R ut和R et为进一步简化后的合法用户处的传输速率和窃听者处的传输速率。
此时安全速率最大化问题P1可简化为：
Figure 266650DEST_PATH_IMAGE089
其中，
Figure 911258DEST_PATH_IMAGE090
，
Figure 102068DEST_PATH_IMAGE091
，令：F 1=log2(Tr(WM u)+ Tr(ZM u)+A)，F 2=log2(Tr (ZN e)+ B)，E 1=log2(Tr(ZM u)+ A)，E 2=log2(Tr(WN e)+ Tr(ZN e)+B)，F 1、F 2、E 1、E 2为辅助符号。
此时简化后的问题依旧非凸，无法直接求得w和z b的最优解。为求解目标函数，使用SCA构造E 1、E 2的下限来得到目标函数的严格凸上界。将其化为如下形式：
Figure 795218DEST_PATH_IMAGE092
Figure 965037DEST_PATH_IMAGE093
其中W (i)=(P b/M)I M ，Z (i)=(P b/M)I M 为第i次迭代给定的初始值，I M 表示M×M的单位矩阵，
Figure 718229DEST_PATH_IMAGE094
、
Figure 724231DEST_PATH_IMAGE095
为使用SCA构造E 1、E 2的下限后的表示形式，此时，将非凸目标函数化为如下近似凸函数：
Figure 955492DEST_PATH_IMAGE096
Figure 481283DEST_PATH_IMAGE097
则简化后的问题可进一步简化为安全速率最大化问题P2：
安全速率最大化问题P2的目标函数表示为：
Figure 139797DEST_PATH_IMAGE098
安全速率最大化问题P2的约束条件为：
Figure 633095DEST_PATH_IMAGE099
Figure 668047DEST_PATH_IMAGE006
、c为辅助性符号，
Figure 549809DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 644804DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 625398DEST_PATH_IMAGE009
是给定Φ的初始值。
但由于约束条件Rank(W)≤1的存在，安全速率最大化问题P2依旧是非凸的。通过 SDR松弛秩为1的约束条件，将安全速率最大化问题P2改为凸优化问题，使用CVX工具求解凸 优化问题，然后使用特征值分解方法从求解的结果中得到满足秩为1的解，用
Figure 198462DEST_PATH_IMAGE100
和
Figure 698845DEST_PATH_IMAGE101
表示求 解凸优化问题得到的值，令
Figure 964741DEST_PATH_IMAGE102
，
Figure 167052DEST_PATH_IMAGE103
，将更新后的值代入凸优化问题迭代直至收敛， 最终得到W、Z的次优解
Figure 809386DEST_PATH_IMAGE104
；利用特征值分解方法分别从
Figure 662811DEST_PATH_IMAGE105
中得到w和z b的次优解w*和z b*；函数Rank( )表示矩阵的秩，W表示基站波束成形矩阵，Z表示人工噪声的协方差矩 阵，
Figure 896346DEST_PATH_IMAGE106
，上标i表示第i次迭代。
步骤S2、在得到基站波束成形向量和人工噪声的条件下优化主动智能反射面放大系数和反射相位，即固定w和z b优化Φ（即ρ和Θ）。在得到w*和z b*后的合法用户和窃听者的信息传输速率分别为
Figure 461319DEST_PATH_IMAGE107
和
Figure 500819DEST_PATH_IMAGE108
：
Figure 100428DEST_PATH_IMAGE109
Figure 583493DEST_PATH_IMAGE110
约束条件可改写为如下形式：
Figure 635763DEST_PATH_IMAGE111
令G u=diag (h us H) G；F u=[G u h ub]；G e=diag (h es H) G；F e=[G e h eb]，G u、F u、G e、F e为辅助线符号，则合法用户和窃听者的信噪比为：
Figure 478954DEST_PATH_IMAGE112
Figure 933069DEST_PATH_IMAGE113
Figure 88500DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 628066DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 274948DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure 317990DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 142858DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 904141DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 354713DEST_PATH_IMAGE046
，
Figure 517842DEST_PATH_IMAGE047
，
Figure 12146DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure 526304DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 514988DEST_PATH_IMAGE050
，
Figure 532623DEST_PATH_IMAGE051
；
Figure 964872DEST_PATH_IMAGE114
。
此时合法用户和窃听者信噪比可改写为如下形式：
Figure 497485DEST_PATH_IMAGE115
此时，目标函数化为如下形式：
Figure 899647DEST_PATH_IMAGE116
Figure 162001DEST_PATH_IMAGE117
由于此时优化变量P N+1和Q依旧相乘耦合，通过引入松弛变量ε u、ι u、ε e、ι e将安全速率最大化问题P1改写为安全速率最大化问题P3。
安全速率最大化问题P3的目标函数表示为：
Figure 889786DEST_PATH_IMAGE118
Figure 212490DEST_PATH_IMAGE119
安全速率最大化问题P3的约束条件表示为：
Figure 683923DEST_PATH_IMAGE120
Figure 800783DEST_PATH_IMAGE121
其中，
Figure 433890DEST_PATH_IMAGE122
、
Figure 19723DEST_PATH_IMAGE123
、
Figure 29267DEST_PATH_IMAGE124
和
Figure 634DEST_PATH_IMAGE125
为目标函数变换过程中的辅助性函数；P N+1、K u、Q、L u、
Figure 70222DEST_PATH_IMAGE126
、K e、L e、
Figure 376307DEST_PATH_IMAGE127
、
Figure 923963DEST_PATH_IMAGE128
、
Figure 15416DEST_PATH_IMAGE129
为约束条件变换过程中的辅助性符号；Q[n,n]和P N+1 [n,n]分别表示Q和P N+1的第n个对角线元素；此时目标函数和约束条件都为非凸，无法直接求解。针对目标函数中的非凸问题，使用SCA构造D u(ι u)、Ne(ε e,ι e)的下限来得到目标函数的严格凸上界，将非凸目标函数化为凸函数：
Figure 255904DEST_PATH_IMAGE130
Figure 550750DEST_PATH_IMAGE131
其中，
Figure 902097DEST_PATH_IMAGE132
，
Figure 848056DEST_PATH_IMAGE133
，
Figure 993867DEST_PATH_IMAGE134
，ι u (t)、ε e (t)、ι e (t)分别表示ι u、ε e、ι e在第t次迭代的初始值。
对于约束条件中变量耦合问题，可以将非凸约束条件化为凸函数差形式：
Figure 277474DEST_PATH_IMAGE135
Figure 432512DEST_PATH_IMAGE136
Figure 232978DEST_PATH_IMAGE137
Figure 612007DEST_PATH_IMAGE138
Figure 6079DEST_PATH_IMAGE139
但此时
Figure 574594DEST_PATH_IMAGE140
、
Figure 370512DEST_PATH_IMAGE141
等关于Q、P N+1仍然非凸。使用一阶泰勒近似展开构 造下限：
Figure 248338DEST_PATH_IMAGE142
Figure 864127DEST_PATH_IMAGE143
Figure 734869DEST_PATH_IMAGE144
Figure 385293DEST_PATH_IMAGE145
Figure 434021DEST_PATH_IMAGE146
那么约束条件可以改写为：
Figure 881314DEST_PATH_IMAGE147
Figure 713004DEST_PATH_IMAGE148
Figure 217934DEST_PATH_IMAGE149
Figure 437563DEST_PATH_IMAGE150
Figure 27944DEST_PATH_IMAGE151
Figure 243418DEST_PATH_IMAGE152
其中Q为复半正定矩阵，P N+1为实半正定矩阵，由于约束条件Rank(Q)=1、Rank(P N+1)=1的存在，该安全速率最大化问题P3仍为非凸。为解决安全速率最大化问题P3，将Rank(Q)=1等价表示为:
Figure 868435DEST_PATH_IMAGE153
而
Figure 258965DEST_PATH_IMAGE154
可通过一阶泰勒展开改写为如下形式：
Figure 336642DEST_PATH_IMAGE155
因而，最终约束条件改写为：
Figure 588763DEST_PATH_IMAGE156
这样，即构造了非凸约束Rank(Q)=1的凸逼近。进而，可以转化为安全速率最大化问题P4：
安全速率最大化问题P4的目标函数为：
Figure 68286DEST_PATH_IMAGE157
其中，
Figure 629717DEST_PATH_IMAGE158
Figure 194691DEST_PATH_IMAGE159
Figure 483459DEST_PATH_IMAGE160
Figure 348647DEST_PATH_IMAGE020
Figure 815400DEST_PATH_IMAGE021
Figure 867670DEST_PATH_IMAGE022
Figure 461593DEST_PATH_IMAGE023
Figure 915708DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 818942DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 92929DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 992008DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 300630DEST_PATH_IMAGE161
和
Figure 374765DEST_PATH_IMAGE162
为辅助性函数；
Figure 198364DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure 258724DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure 562798DEST_PATH_IMAGE032
分 别表示ι u、ε e、ι e在第t次迭代的初始值，▽为偏导计算符号；
安全速率最大化问题P4的约束条件为：
Figure 683200DEST_PATH_IMAGE033
Figure 56413DEST_PATH_IMAGE034
Figure 920464DEST_PATH_IMAGE163
Figure 577579DEST_PATH_IMAGE036
Figure 868883DEST_PATH_IMAGE037
Figure 729392DEST_PATH_IMAGE164
Figure 397133DEST_PATH_IMAGE165
Figure 410220DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 872425DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 220230DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure 691663DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 72439DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 439967DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 275067DEST_PATH_IMAGE046
，
Figure 284612DEST_PATH_IMAGE047
，
Figure 6711DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure 76298DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 133116DEST_PATH_IMAGE050
，
Figure 946351DEST_PATH_IMAGE051
；
P N+1、Q、
Figure 444329DEST_PATH_IMAGE052
、
Figure 58719DEST_PATH_IMAGE053
、K e、K u、L e、L u、F e、F u 、
Figure 478199DEST_PATH_IMAGE054
、
Figure 954179DEST_PATH_IMAGE055
为变换过程中的辅助性符号；Q[n,n]和P N+1[n,n]分别表示Q和P N+1的第n个对角线元素，
Figure 775505DEST_PATH_IMAGE056
表示Q在第t次迭代的初始值，
Figure 62261DEST_PATH_IMAGE057
表示在P N+1第t次迭代的初始值，‖‖2和‖‖*分别代表矩阵的2范数和矩阵的核范数，λmax()表示最大特征值。
但由于约束条件Rank(P N+1)=1的存在，该安全速率最大化问题P4依旧是非凸的。通 过SDR松弛秩为1的约束条件，则可以使用CVX工具解决安全速率最大化问题P4，然后使用 SDR从CVX的结果中得到满足秩为1的解。用
Figure 969037DEST_PATH_IMAGE166
、
Figure 248708DEST_PATH_IMAGE167
、
Figure 924540DEST_PATH_IMAGE168
、
Figure 883663DEST_PATH_IMAGE169
、
Figure 277735DEST_PATH_IMAGE170
表示满足秩为1的近似解，令
Figure 829939DEST_PATH_IMAGE171
，
Figure 891436DEST_PATH_IMAGE172
，
Figure 988836DEST_PATH_IMAGE173
，
Figure 870204DEST_PATH_IMAGE174
，
Figure 491678DEST_PATH_IMAGE175
，将更新后的值代入安全速率最大化问题P4进行 迭代直至收敛。最终得到给定W、Z情况下的IRS相位矩阵和放大系数的次优解
Figure 142103DEST_PATH_IMAGE176
和
Figure 440098DEST_PATH_IMAGE069
；利 用特征值分解方法分别从
Figure 543183DEST_PATH_IMAGE177
和
Figure 702769DEST_PATH_IMAGE178
中得到ρ和Θ的次优解ρ*和Θ*。
为了进行性能比较，无IRS辅助方案、IRS随机相位方案、被动IRS辅助方案、无人工 噪声方案作为参照方案。将仿真的网络拓扑描述为2维坐标系，其中基站、智能反射面、合法 用户及窃听者的位置分别为：(0,0)，(135,5)，(150,0)，(100,0)，单位为米。将大尺度衰落 建模为
Figure 473279DEST_PATH_IMAGE179
，其中ξ 0=-30dB代表参考距离d 0=1米的路径损耗，d表示系统模型中不同物体 的间距，δ为路径损耗指数,将所有信道间的路径损耗设为2。以基站和主动IRS为例，其大尺 度衰落可表示为
Figure 443640DEST_PATH_IMAGE180
，d BS 表示基站与主动IRS间的距离将所有小尺度衰落建 模为莱斯衰落。例如，将从基站到主动IRS的小尺度信道
Figure 830759DEST_PATH_IMAGE181
表示为：
Figure 669402DEST_PATH_IMAGE182
其中β为基站到智能反射面信道的莱斯因子，
Figure 419052DEST_PATH_IMAGE183
为直射路径分量，且满足
Figure 684948DEST_PATH_IMAGE184
。其中，
Figure 139457DEST_PATH_IMAGE185
，
Figure 516212DEST_PATH_IMAGE186
且
Figure 120368DEST_PATH_IMAGE187
，
Figure 557166DEST_PATH_IMAGE188
，θ BS 为到达 角，Φ BS 为离去角，d r 和d t 是反射元件发射和接收列阵地间隔，λ是波长，x s 是主动IRS在x轴的 坐标，j为虚数符号，设d t /λ=d r /λ =0.5；
Figure 997505DEST_PATH_IMAGE189
为瑞利衰落分量，该矩阵中每个元素满足均值 为0、方差为1的复高斯变量；其他的小尺度信道也类似定义。将与主动IRS相关的链路的莱 斯因子均设为3.6，其余链路的莱斯因子均设为0。如无特殊说明，噪声功率
Figure 912372DEST_PATH_IMAGE190
， 反射元件的功耗μ=10-6瓦，基站天线数量为M=5，反射元件数量N=10，基站发射功率P max= 30dBm，设主动IRS最大的放大系数相等，满足η n =η,n=1,…,N，η 2=20dB。
图2展示了系统安全传输速率随着基站天线数量M变化的关系曲线。如图2所示，四种方案对应的安全传输速率随着基站天线数量的增加而增加，其中本发明方法始终可以获得最佳的性能。原因分析如下：相较于无人工噪声方案，所提方案中引入人工噪声，在主动IRS放大作用下，可以有效干扰窃听者，从而可以进一步提高系统的安全传输速率；相较于被动IRS方案，主动智能反射面不仅反射基站信号，还能对基站入射信号进行放大，为系统带来额外增益；相较于无IRS辅助方案，主动IRS的引入可以为基站到合法用户的信息传输提供额外的传输链路；相较于IRS随机相位方案，通过优化主动IRS相位，使得更多的信息传输给合法用户而非窃听用户。
图3展示了系统安全传输速率随着合法用户距基站距离变化的关系曲线，可以看出，相比于无人工噪声方案，被动IRS方案，IRS随机相位方案，无IRS辅助方案，所提出的方案依然拥有最佳性能。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种无线通信系统安全传输方法，其特征在于，包括：
在基站和合法用户之间设置主动IRS，所述主动IRS为主动智能反射面；
获取从基站到主动IRS的信道数据G、从基站到合法用户的信道数据h ub、从基站到窃听者的信道数据h eb、从主动IRS到合法用户的信道数据h us、从主动IRS到窃听者的信道数据h es、基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数；
根据从基站到主动IRS的信道数据G、从基站到合法用户的信道数据h ub、从基站到窃听者的信道数据h eb、从主动IRS到合法用户的信道数据h us、从主动IRS到窃听者的信道数据h es、基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数，计算无线通信系统的安全传输速率；
以安全传输速率最大化为目的，得到优化后的基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数；
所述无线通信系统的安全传输速率为：
R s =[R u -R e ]+
[ ]+表示R s的值为R u -R e和0之间的最大值；
Figure DEST_PATH_IMAGE001
R s表示无线通信系统的安全传输速率，ru表示合法用户处的信噪比，re表示窃听者处的信噪比，R u表示合法用户处的传输速率，R e表示窃听者处的传输速率，z b表示人工噪声向量，Φ是主动IRS相位反射系数矩阵，上标H表示埃尔米特共轭，w表示合法用户的波束成形向量，σ s表示主动IRS处的噪声功率，σ u表示合法用户处的噪声功率，σ e表示窃听者处的噪声功率。
2.根据权利要求1所述的无线通信系统安全传输方法，其特征在于，所述主动IRS为包括N个反射元件的主动IRS，所述合法用户和窃听者均为单天线，N为反射元件的个数。
3.根据权利要求1所述的无线通信系统安全传输方法，其特征在于，所述以安全传输速率最大化为目的，得到优化后的基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数，包括：
联合优化基站波束成形向量、人工噪声、主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数，建立求解安全速率最大化问题P1，安全速率最大化问题P1表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
对所述安全速率最大化问题P1进行求解，包括：
1）给定Φ，通过连续凸逼近求解获得w和z b的次优解w*和z b*；
Φ=diag (ρ)Θ
Θ=diag (q)
ρ为主动IRS的放大系数，Θ为主动IRS的相移矩阵，diag ()表示向量的对角矩阵，q为相移向量；
2）根据得到的w和z b的次优解w*和z b*，求解Φ，得到ρ和Θ的次优解ρ*和Θ*；
3）重复步骤1）和步骤2），直至无线通信系统的安全传输速率R s 收敛，得到最终优化的次优解{ w*, z b *,ρ*,Θ*}；
P b是基站功率，P s是主动IRS的功率, Nμ代表主动IRS反射元件自身的功率损耗，μ表示每个反射元件的功耗, N为反射元件数量，Φ[n,n]表示Φ的第n个对角线元素，η n 是主动IRS第n个反射元件最大的放大系数, I N 表示N×N的单位矩阵，Z表示人工噪声的协方差矩阵，函数Tr( )表示求矩阵迹运算，‖‖表示向量的欧几里得范数，‖‖F表示矩阵的Frobenius-范数。
4.根据权利要求3所述的无线通信系统安全传输方法，其特征在于，所述给定Φ，通过连续凸逼近求解获得w和z b的次优解w*和z b*，包括：
给定ρ和Θ，利用连续凸逼近方法将安全速率最大化问题P1改写为安全速率最大化问题P2；
安全速率最大化问题P2的目标函数表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为利用连续凸逼近方法变换后的目标函数；
安全速率最大化问题P2的约束条件为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
Figure DEST_PATH_IMAGE006
、c为辅助性符号，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
是给定Φ的初始值；
通过利用半正定松弛技术松弛秩为1的约束条件，将安全速率最大化问题P2改为凸优 化问题，使用CVX工具求解凸优化问题，然后使用特征值分解方法从求解的结果中得到满足 秩为1的解，用
Figure DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示求解凸优化问题得到的值，令
Figure DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
，将更新后的值代 入凸优化问题迭代直至收敛，最终得到W、Z的次优解
Figure DEST_PATH_IMAGE015
、
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，利用特征值分解方法分别 从
Figure DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure DEST_PATH_IMAGE019
中得到w和z b的次优解w*和z b*；
函数Rank( )表示矩阵的秩，W表示基站波束成形矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，上标i表示第i次迭代。
5.根据权利要求4所述的无线通信系统安全传输方法，其特征在于，所述根据得到的w和z b 的次优解w*和z b *，求解Φ，得到ρ和Θ的次优解ρ*和Θ*，包括：
在得到
Figure 17880DEST_PATH_IMAGE015
、
Figure DEST_PATH_IMAGE021
后，引入松弛变量ε u、ι u、ε e、ι e以及使用连续凸逼近方法将安全速率最大化问题P1改写为安全速率最大化问题P4，
安全速率最大化问题P4的目标函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
Figure DEST_PATH_IMAGE024
Figure DEST_PATH_IMAGE025
Figure DEST_PATH_IMAGE026
Figure DEST_PATH_IMAGE027
Figure DEST_PATH_IMAGE028
Figure DEST_PATH_IMAGE029
Figure DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure DEST_PATH_IMAGE033
、
Figure DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure DEST_PATH_IMAGE035
为辅助性函数；
Figure DEST_PATH_IMAGE036
、
Figure DEST_PATH_IMAGE037
、
Figure DEST_PATH_IMAGE038
分别 表示ι u、ε e、ι e在第t次迭代的初始值，▽为偏导计算符号；
安全速率最大化问题P4的约束条件为：
Figure DEST_PATH_IMAGE039
Figure DEST_PATH_IMAGE040
Figure DEST_PATH_IMAGE041
Figure DEST_PATH_IMAGE042
Figure DEST_PATH_IMAGE043
Figure DEST_PATH_IMAGE044
Figure DEST_PATH_IMAGE045
Figure DEST_PATH_IMAGE046
，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure DEST_PATH_IMAGE050
，
Figure DEST_PATH_IMAGE051
，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
，
Figure DEST_PATH_IMAGE053
，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure DEST_PATH_IMAGE055
，
Figure DEST_PATH_IMAGE056
，
Figure DEST_PATH_IMAGE057
；
P N+1、Q、
Figure DEST_PATH_IMAGE058
、
Figure DEST_PATH_IMAGE059
、K e、K u、L e、L u、F e、F u 、
Figure DEST_PATH_IMAGE060
、
Figure DEST_PATH_IMAGE061
为变换过程中的辅助性符号；Q[n,n]和P N+1[n,n]分别表示Q和P N+1的第n个对角线元素，
Figure DEST_PATH_IMAGE062
表示Q在第t次迭代的初始值，
Figure DEST_PATH_IMAGE063
表示在P N+1第t次迭代的初始值，‖‖2和‖‖*分别代表矩阵的2范数和矩阵的核范数，λmax()表示最大特征值；
通过利用半正定松弛方法松弛秩为1的约束条件以及凸优化方法解决安全速率最大化问题P4，使用半正定松弛方法从解决安全速率最大化问题P4得到的结果中确定满足秩为1的近似解，用
Figure DEST_PATH_IMAGE064
、
Figure DEST_PATH_IMAGE065
、
Figure DEST_PATH_IMAGE066
、
Figure DEST_PATH_IMAGE067
、
Figure DEST_PATH_IMAGE068
表示满足秩为1的近似解，令
Figure DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure DEST_PATH_IMAGE070
，
Figure DEST_PATH_IMAGE071
，
Figure DEST_PATH_IMAGE072
，
Figure DEST_PATH_IMAGE073
，将更新后的值代入安全速率最大化问题P4进行迭代直至收敛，最终得到给定W、Z情况下的主动IRS相位矩阵和主动IRS放大系数的次优解
Figure DEST_PATH_IMAGE075
和
Figure DEST_PATH_IMAGE077
，上标t表示第t次迭代；
执行特征值分解和向量运算分别从
Figure DEST_PATH_IMAGE078
和
Figure DEST_PATH_IMAGE079
中得到ρ和Θ的次优解ρ*和Θ*。
CN202210915866.XA 2022-08-01 2022-08-01 一种无线通信系统安全传输方法 Active CN115021792B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210915866.XA CN115021792B (zh) 2022-08-01 2022-08-01 一种无线通信系统安全传输方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210915866.XA CN115021792B (zh) 2022-08-01 2022-08-01 一种无线通信系统安全传输方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115021792A CN115021792A (zh) 2022-09-06
CN115021792B true CN115021792B (zh) 2022-11-11

Family

ID=83066292

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210915866.XA Active CN115021792B (zh) 2022-08-01 2022-08-01 一种无线通信系统安全传输方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115021792B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116208190B (zh) * 2023-01-04 2024-03-12 南京邮电大学 一种基于博弈论的无线供电反向散射通信网络性能增强方法
CN116033461B (zh) * 2023-02-22 2023-06-20 南京邮电大学 一种基于star-ris辅助的共生无线电传输方法
CN117499962B (zh) * 2023-12-29 2024-03-15 南京邮电大学 一种有源可重构智能表面辅助通信的安全能效优化方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111355520B (zh) * 2020-03-10 2022-03-08 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
CN111447618B (zh) * 2020-03-13 2022-07-22 重庆邮电大学 一种基于安全通信的智能反射面能效最大资源分配方法
WO2022032190A1 (en) * 2020-08-06 2022-02-10 The Regents Of The University Of California Enabling reliable millimeter-wave links using multi-beam, pro-active tracking, and phased arrays designs
KR102330915B1 (ko) * 2020-12-28 2021-12-01 한국과학기술원 지능형 반사 표면의 소자 할당을 이용한 통합 빔포밍 방법 및 그 시스템
CN112910527B (zh) * 2021-01-29 2022-09-02 福州大学 基于三维波束赋形和智能反射的无线安全传输方法及系统
CN113853018A (zh) * 2021-08-11 2021-12-28 北京邮电大学 基于irs辅助的无人机安全通信方法、系统及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN115021792A (zh) 2022-09-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115021792B (zh) 一种无线通信系统安全传输方法
Zhou et al. Stochastic learning-based robust beamforming design for RIS-aided millimeter-wave systems in the presence of random blockages
Qi et al. Integrating sensing, computing, and communication in 6G wireless networks: Design and optimization
Dong et al. Double intelligent reflecting surface for secure transmission with inter-surface signal reflection
CN113300747B (zh) 一种智能反射表面辅助的毫米波系统中的波束训练方法
CN113630165B (zh) 一种基于可重构智能表面的上行多用户共生通信系统
CN111147113A (zh) 一种能效保障的多波束卫星通信鲁棒预编码方法
CN112994770B (zh) 基于部分csi的ris辅助多用户下行鲁棒无线传输方法
CN117081636B (zh) 可重构智能表面辅助主动干扰的发射功率优化方法及装置
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
CN112202486A (zh) 多波束卫星通信鲁棒波束成形方法、装置及其存储介质
CN113949427A (zh) 一种多用户无线网络安全能效优化设计方法和系统
CN116566444A (zh) 一种基于irs辅助的miso无线携能通信系统能效最大化方法
CN115021779A (zh) Ris辅助的mimo系统的离散相移设计方法和装置
Chen et al. Robust target positioning for reconfigurable intelligent surface assisted MIMO radar systems
Shen et al. Robust beamforming design for IRS-aided secure communication systems under complete imperfect CSI
CN116033461B (zh) 一种基于star-ris辅助的共生无线电传输方法
CN115695105B (zh) 基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法及装置
CN114337902B (zh) 一种irs辅助的毫米波多小区间干扰的抑制方法
CN115334524A (zh) 一种基于全向智能超表面的通信和雷达目标检测方法
Wang et al. Two-timescale beamforming for IRS-assisted millimeter wave systems: A deep unrolling-based stochastic optimization approach
Utkarsh et al. Transmit power reduction in an IRS aided Wireless Communication System using DNN
CN114157392A (zh) 一种分布式irs辅助通信系统安全传输的优化方法
CN115426013A (zh) 基于无监督学习的ris辅助通信系统预编码与相移方法
CN114710186A (zh) 一种低成本广覆盖的毫米波预编码方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant