CN115484626B - Ris辅助短包通信最大化安全吞吐量的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智能反射表面(Reconfigurable Intelligent Surfaces，RIS)辅助短包通信最大化安全吞吐量(Secrecy Throughput，ST)的方法。该方法首次提出利用随机连续凸逼近(Stochastic Successive Convex Approximation，SSCA)来对ST进行优化，考虑RIS辅助系统中信道状态信息(Channel StateInformation，CSI)难以精确获得，采用了统计CSI。利用一阶力矩和二阶力矩对信噪比(Signal to Noise Ratio，SNR)进行伽马分布拟合，在此基础上确定了ST的闭合表达式。根据ST的闭合表达式，计算最优的天线数量和RIS反射元数量，联合优化传输块长度和RIS反射相移，实现ST的最大化。

Description

RIS辅助短包通信最大化安全吞吐量的方法
技术领域
本发明属于移动通信领域，尤其涉及一种RIS辅助短包通信最大化安全吞吐量的方法。
背景技术
智能反射表面(Reconfigurable Intelligent Surfaces，RIS)以其能够灵活地调整无线通信环境已成为工业物联网系统中众多应用的重要传输技术。RIS作为5G关键技术之一，能够与其他新型物理层无线技术高度兼容，从而构建一个超可靠和高精度的物理层通信链路，这对于工业物联网是至关重要的。引入RIS辅助通信，可以有效减少传输过程中的信息泄露，降低安全中断概率。RIS在提高无线通信性能方面具有显著优势。
超可靠低时延通信(Ultra-Reliability Low-Latency Communications，URLLC)作为5G移动网络的时间敏感流量服务类，将在推动工业物联网发展中发挥不可替代的重要作用。在URLLC中采用携带控制信息的短包通信，可以满足严格的端到端延迟和网络的可靠性，但是由于数据包特别小，此时的解码错误概率随数据包的减小呈指数级增长，因此接收端的解码错误概率将不可忽略。
大规模多输入多输出(Massive Multiple Input Multiple Output,MassiveMIMO)技术能够充分利用其大型天线阵列进行空间复用，提高了系统的吞吐量、频谱效率和能源效率。将其应用到短包通信系统中，能有效提高接收端的信号强度。
传统的无限块长度的物理层安全(Physical layer security，PLS)方案通常是次优的，且将现有传输方案直接套用到短包通信的情况将使得系统安全性能大幅下降。因此需要重新考虑RIS对短包通信系统的物理层安全性能的影响。
发明内容
为了研究了RIS辅助短包通信系统的物理层安全问题，本发明公开了一种对RIS辅助短包通信最大化安全吞吐量的方法。
本发明实施例提供了如下技术方案：
一种RIS辅助短包通信系统的物理层安全问题分析方法，所述方法包括：
RIS辅助短包通信最大化安全吞吐量的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A，构建RIS辅助窃听系统，利用一阶力矩和二阶力矩对信噪比进行伽马分布拟合；
步骤B，计算安全吞吐量闭合表达式；
步骤C，基于安全吞吐量闭合表达式，计算有利于实际部署的最优天线数量和RIS反射元数量；
步骤D，联合优化块长度和RIS反射相移，利用SSCA实现安全吞吐量最大化。
其中，步骤A具体包括：
A1，考虑直接信道和级联信道同时存在，利用均匀平面阵列(Uniform PlanarArray，UPA)的信道结构，在角度域内表示所有用户的信道；
A2，根据信噪比表达式求其一阶力矩和二阶力矩，然后进行伽马分布拟合，进一步得到SNR的概率密度分布(PDF)和累计概率密度(CDF)的表达式如下，
其中SNR为γk,k∈{b,e}，b代表合法用户，e表示窃听用户，μk,νk表示伽马分布的拟合参数，P为发送功率，/>为用户k的高斯白噪声功率，x为变量参数，Γ(·)为伽马函数，γ(,)为下不完全伽马函数。
其中，步骤B具体包括：
B1，根据短包通信的安全速率表达式变形，获得解码错误表达式，由于Q函数存在很难获得ST的闭合表达式，对解码错误表达式进行一个线性近似；
B2，根据安全吞吐量定义式，带入SNR的PDF和CDF进行计算，获得ST的闭合表达式为：
其中，S为传输数据量，nd为传输块长度，Γ(,)为上不完全伽马函数，ψ＝rνb/ρb+νe/ρe，Q-1(·)为高斯Q函数的反函数，τ表示信息泄露概率，m和n均为累加次数，/>(·)！表示阶乘。
其中，步骤C具体包括：
C1，根据ST的闭合表达式进行渐近分析，可知，随着nd增大，解码错误概率ε减小，在任意给定传输码率时，ST是块长的单调递增函数。这表明利用更大的块长度有益于提高ST；
C2，当天线数量很大时，无论RIS是否存在，系统的ST为，随着天线数的增加，ST逐渐增加，当天线数到达一定值时，ST逐渐趋于稳定，ST开始趋于平缓时对应的天线数量即为所求实际部署中的最优值，最优值的确定与信道特征相关；
C3，如果随机调整RIS相移，ST仍然是有界的，随着RIS反射元数量的增加，ST逐渐增加，当反射元数量到达一定值时，ST逐渐趋于稳定。
其中，步骤D具体包括：
D1，建立最大化ST的优化问题，它受连续相移约束，可靠性约束和安全性约束；
D2，根据C1结果，无论合法用户SNR的分布如何，使用最大块长度都是最大化ST的最优方法，因此块长度采用允许使用的最大块长度，优化问题转变为最小化解码错误概率；
D3，分析解码错误概率与SNR的关系，优化问题进一步转变为:其中，θ为RIS相移，(·)H表示共轭转置，hb为合法用户直接信道，/>表示复数域的N×M阶矩阵，N为RIS反射元数量，M为发送端天线数量，h表示发送端到RIS信道，g代表RIS到合法用户信道，E{·}为求期望，||·||2为矩阵模值的平方；
D4，计算代理函数它是原优化问题凸近似，其中/>因此相移函数更新为：/>t表示迭代次数，Re{·}为求实数部分；
D5，定义辅助变量dt＝[dt,1,...,dt,N]T，它被递归地更新为：因此相移更新为：/>∠(·)为求角运算。
与现有技术相比，上述技术方案具有以下优点：
本发明利用了ST来度量短包通信系统的物理层安全性能，并考虑利用大规模MIMO技术来提高传输的效率，利用RIS提供可靠的视距链路。首次利用UPA的信道结构将信道转化到角度域来对SNR进行伽马分布拟合，便于后续优化。在求得SNR分布情况下，给出了ST闭合表达式。基于该表达式，利用SSCA算法得到了最优相移，使得ST最大化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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他的附图。
图1为本发明一个实施例所提供的一种RIS辅助短包通信最大化安全吞吐量的方法的流程示意图。
具体实施方式
正如背景技术部分所述，如何在满足用户超可靠低时延服务质量要求的同时提高该系统的安全性为本领域人员亟待解决的问题。
本发明的核心思想在于，在RIS辅助短包系统中，以安全吞吐量作为物理层安全的度量指标。首次利用UPA的信道结构将信道转化到角度域来对SNR进行伽马分布拟合。根据求得的SNR分布，计算ST闭合表达式。基于该表达式进行分析，利用SSCA算法得到了最优相移，使得ST最大化。
参见图1，本发明实施例提供一种RIS辅助短包通信最大化安全吞吐量问题分析方法，所述方法包括：
RIS辅助短包通信最大化安全吞吐量的方法，包括如下步骤：
步骤A，构建RIS辅助窃听系统，利用一阶力矩和二阶力矩对信噪比进行伽马分布拟合；
步骤B，计算安全吞吐量闭合表达式；
步骤C，基于安全吞吐量闭合表达式，计算有利于实际部署的最优天线数量和RIS反射元数量；
步骤D，联合优化块长度和RIS反射相移，利用SSCA实现安全吞吐量最大化。
其中，步骤A具体包括：
A1，考虑直接信道和级联信道同时存在，利用均匀平面阵列(Uniform PlanarArray，UPA)的信道结构，在角度域内表示所有用户的信道；
A2，根据信噪比表达式求其一阶力矩和二阶力矩，然后进行伽马分布拟合，进一步得到SNR的概率密度分布(PDF)和累计概率密度(CDF)的表达式如下，
其中SNR为γk,k∈{b,e}，b代表合法用户，e表示窃听用户，μk,νk表示伽马分布的拟合参数，P为发送功率，/>为用户k的高斯白噪声功率，x为变量参数，Γ(·)为伽马函数，γ(,)为下不完全伽马函数。
其中，步骤B具体包括：
B1，根据短包通信的安全速率表达式变形，获得解码错误表达式，由于Q函数存在很难获得ST的闭合表达式，对解码错误表达式进行一个线性近似；
B2，根据安全吞吐量定义式，带入SNR的PDF和CDF进行计算，获得ST的闭合表达式为：
其中，S为传输数据量，nd为传输块长度，Γ(,)为上不完全伽马函数，ψ＝rνb/ρb+νe/ρe，Q-1(·)为高斯Q函数的反函数，τ表示信息泄露概率，m和n均为累加次数，/>(·)！表示阶乘。
其中，步骤C具体包括：
C1，根据ST的闭合表达式进行渐近分析，可知，随着nd增大，解码错误概率ε减小，在任意给定传输码率时，ST是块长的单调递增函数。这表明利用更大的块长度有益于提高ST；
C2，当天线数量很大时，无论RIS是否存在，系统的ST为，随着天线数的增加，ST逐渐增加，当天线数到达一定值时，ST逐渐趋于稳定，ST开始趋于平缓时对应的天线数量即为所求实际部署中的最优值，最优值的确定与信道特征相关；
C3，如果随机调整RIS相移，ST仍然是有界的，随着RIS反射元数量的增加，ST逐渐增加，当反射元数量到达一定值时，ST逐渐趋于稳定。
其中，步骤D具体包括：
D1，建立最大化ST的优化问题，它受连续相移约束，可靠性约束和安全性约束；
D2，根据C1结果，无论合法用户SNR的分布如何，使用最大块长度都是最大化ST的最优方法，因此块长度采用允许使用的最大块长度，优化问题转变为最小化解码错误概率；
D3，分析解码错误概率与SNR的关系，优化问题进一步转变为:其中，θ为RIS相移，(·)H表示共轭转置，hb为合法用户直接信道，/>表示复数域的N×M阶矩阵，N为RIS反射元数量，M为发送端天线数量，h表示发送端到RIS信道，g代表RIS到合法用户信道，E{·}为求期望，||·||2为矩阵模值的平方；
D4，计算代理函数它是原优化问题凸近似，其中/>因此相移函数更新为：/>t表示迭代次数，Re{·}为求实数部分；
D5，定义辅助变量dt＝[dt,1,...,dt,N]T，它被递归地更新为：因此相移更新为：/>∠(·)为求角运算。
与现有技术相比，上述技术方案具有以下优点：
本发明利用了ST来度量短包通信系统的物理层安全性能，并考虑利用大规模MIMO技术来提高传输的效率，利用RIS提供可靠的视距链路。首次利用UPA的信道结构将信道转化到角度域来对SNR进行伽马分布拟合，便于后续优化。在求得SNR分布情况下，给出了ST闭合表达式。基于该表达式，利用SSCA算法得到了最优相移，使得ST最大化。
本发明公开了一种RIS辅助短包通信系统中最大化安全吞吐量(ST)的方法。该方法首次提出利用随机连续凸逼近(SSCA)来对ST进行优化，考虑RIS辅助系统中信道状态信息(CSI)难以精确获得，采用了统计CSI。利用一阶力矩和二阶力矩对信噪比(SNR)进行伽马分布拟合，在此基础上确定了ST的闭合表达式。根据ST的闭合表达式，计算最优的天线数量和RIS反射元数量，联合优化传输块长度和RIS反射相移，实现ST的最大化。
本说明书中各个部分采用递进的方式描述，每个部分重点说明的都是与其他部分的不同之处，各个部分之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (1)

1.RIS辅助短包通信最大化安全吞吐量的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A，构建智能反射表面RIS辅助窃听系统，利用一阶力矩和二阶力矩对信噪比进行伽马分布拟合；
步骤B，计算安全吞吐量闭合表达式；
步骤C，基于安全吞吐量闭合表达式，计算有利于实际部署的最优天线数量和RIS反射元数量；
步骤D，联合优化块长度和RIS反射相移，利用随机连续凸逼近SSCA实现安全吞吐量ST最大化；
其中，步骤A具体包括：
A1，考虑直接信道和级联信道同时存在，利用均匀平面阵列(Uniform Planar Array，UPA)的信道结构，在角度域内表示所有用户的信道；
A2，根据信噪比SNR表达式求其一阶力矩和二阶力矩，然后进行伽马分布拟合，进一步得到SNR的概率密度分布PDF和累计概率密度CDF的表达式如下，
其中SNR为γk,k∈{b,e}，b代表合法用户，e表示窃听用户，μk,νk表示伽马分布的拟合参数，P为发送功率，/>为用户k的高斯白噪声功率，x为变量参数，Γ(·)为伽马函数，γ(,)为下不完全伽马函数；
其中，步骤B具体包括：
B1，根据短包通信的安全速率表达式变形，获得解码错误表达式，由于Q函数存在很难获得ST的闭合表达式，对解码错误表达式进行一个线性近似；
B2，根据安全吞吐量定义式，带入SNR的PDF和CDF进行计算，获得ST的闭合表达式为：
其中，S为传输数据量，nd为传输块长度，Γ(,)为上不完全伽马函数，ψ＝rνb/ρb+νe/ρe，Q-1(·)为高斯Q函数的反函数，τ表示信息泄露概率，m和n均为累加次数，/>(·)！表示阶乘；
其中，步骤C具体包括：
C1，根据ST的闭合表达式进行渐近分析，可知，随着nd增大，解码错误概率ε减小，在任意给定传输码率时，ST是块长的单调递增函数，这表明利用更大的块长度有益于提高ST；
C2，当天线数量很大时，无论RIS是否存在，系统的ST为随着天线数的增加，ST逐渐增加，当天线数到达一定值时，ST逐渐趋于稳定，ST开始趋于平缓时对应的天线数量即为所求实际部署中的最优值，最优值的确定与信道特征相关；
C3，如果随机调整RIS相移，ST仍然是有界的，随着RIS反射元数量的增加，ST逐渐增加，当反射元数量到达一定值时，ST逐渐趋于稳定；
其中，步骤D具体包括：
D1，建立最大化ST的优化问题，它受连续相移约束，可靠性约束和安全性约束；
D2，根据C1结果，无论合法用户SNR的分布如何，使用最大块长度都是最大化ST的最优方法，因此块长度采用允许使用的最大块长度，优化问题转变为最小化解码错误概率；
D3，分析解码错误概率与SNR的关系，优化问题进一步转变为:其中，θ为RIS相移，(·)H表示共轭转置，hb为合法用户直接信道，/> 表示复数域的N×M阶矩阵，N为RIS反射元数量，M为发送端天线数量，h表示发送端到RIS信道，g代表RIS到合法用户信道，Ε{·}为求期望，||·||2为矩阵模值的平方；
D4，计算代理函数它是原优化问题凸近似，其中/>因此相移函数更新为：/>t表示迭代次数，Re{·}为求实数部分；
D5，定义辅助变量dt＝[dt,1,...,dt,N]T，它被递归地更新为：因此相移更新为：/>∠(·)为求角运算。
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