CN112073102B - 一种智能反射面辅助的安全通信方法和装置 - Google Patents

一种智能反射面辅助的安全通信方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种智能反射面辅助的安全通信方法和装置，所述方法包括：建立基于智能反射面辅助的SWIPT物联网***模型；联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及智能反射面相移，构建最大化能量采集的优化问题；利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题，提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解。本发明将智能反射面和干扰机联合起来，建立一个基于智能反射面辅助的SWIPT物联网***的保密通信链路，联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及智能反射面相移，提高通信安全性，同时增强***能量采集能力。

Description

一种智能反射面辅助的安全通信方法和装置
技术领域
本发明属于通信技术领域，具体涉及一种智能反射面辅助的安全通信方法和装置。
背景技术
第六代通信技术(6G)的进一步研究和发展，可以满足未来泛在物联网(Internetof thing，IoT)的需求，但6G&IoT的体系结构存在着设备之间的资源分配、可持续通信、信息安全等一系列问题。随着信息传输速率和移动终端数目迅速增加，信息传输的安全性和可靠性尤为重要。
无线携能通信传输(Simultaneous wireless information and powertransfer，SWIPT)是一种射频能量采集技术，即无线信息与能量同时传输，与无线功率传输不同之处在与无线设备进行能量交互的同时传输信息。SWIPT技术能够同时实现无线IoT网络中的设备持续性供能和有效通信，符合新一代IoT绿色通信的基本要求。
新兴的智能反射面(Intelligent reflecting surface，IRS)技术被认为是B5G/6G通信***的前景技术之一。IRS是由大量低成本、亚波长结构和独立可控的无源电磁反射元件集成的均匀阵列平面。其主要功能是根据信号传播反馈的通信链路信息，利用与发射机连接的控制器通过软件编程的方式任意调整电磁波反射幅度和相位，以实现对无线传播环境的智能控制。根据信道参数使反射信号与其它路径的信号构造性地相加，可增强接收端期望信号功率，提高通信质量，实现增强容量和扩大覆盖范围的目的。此外，与传统的有源收发器/继电器相比，IRS仅反射信号而不造成发射功率的放大，功耗微小。
基于IRS的主被动互惠传输技术是6G&IoT***物理层解决方案之一，同时也带来了新的物理层安全。当前的工作大多只考虑了IRS辅助的SWIPT***模型或者主要集中在传统的保密传输***，而作为有效提高保密速率和能量传输的干扰机技术未得到研究。通过利用外部干扰机发射干扰信号来对抗窃听，提高通信安全性，同时增强***能量采集能力。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种智能反射面辅助的安全通信方法和装置。
本发明的目的是这样实现的：一种智能反射面辅助的安全通信方法，它包括
S1：建立基于智能反射面辅助的SWIPT物联网***模型；
S2：部署干扰机发射干扰信号，对抗窃听，提高***保密性，增强***能量采集；
S3：考虑保密速率、发射功率和IRS反射相移约束，联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及智能反射面相移，构建最大化能量采集的优化问题；
S4：利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题，提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解。
所述的步骤S1具体包括：
建立基于IRS辅助的SWIPT物联网***，包括一个多天线基站，一个单天线合法IoT设备和一个窃听设备(Eve)，在IRS附近部署一个能量采集器(EHR)采集射频信号的能量，假设基站配置M根天线，IRS配置N个反射单元。
所述的步骤S2具体包括：
在IRS辅助的SWIPT物联网中***部署一个配置根天线干扰机发射干扰信号，通过优化发射的干扰波束对抗窃听，防止信息泄露，确保用户信息安全传输，增强***的能量采集。
所述的步骤S3具体包括：
通过联合优化安全发射波束成形矢量、干扰协方差矩阵和IRS相移，实现在基站发射功率，干扰发射功率和IoT可达保密速率约束条件下的EHR的能量采集最大化，其可以表述为
Figure GDA0003228800400000031
Figure GDA0003228800400000032
Figure GDA0003228800400000033
Rs≥Rth (1d)
Figure GDA0003228800400000034
其中，
Figure GDA0003228800400000035
和
Figure GDA0003228800400000036
和分别表示基站到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，
Figure GDA0003228800400000037
和
Figure GDA0003228800400000038
分别表示干扰机到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，f1和f2分别是基站和干扰机的发射波束成形向量，PB和PJ分别表示基站和干扰机的发射功率，Rs代表保密速率，Rth代表保密速率阈值，IRS的对角相移矩阵表示为
Figure GDA0003228800400000039
θn为其主对角线上的元素，(1b)表示基站发射功率约束，(1c)表示干扰机发射功率约束，(1d)表示可达保密速率约束，(1e)表示是IRS反射元件相移约束。
所述的步骤S4具体包括：
得到的问题公式(1)是一个具有二次型约束的非凸二次型规划问题，很难直接求解，
Figure GDA00032288004000000310
和
Figure GDA00032288004000000311
分别表示基站到IoT设备和Eve的信道增益，
Figure GDA0003228800400000041
和
Figure GDA0003228800400000042
分别表示干扰机到IoT设备和Eve的信道增益，
Figure GDA0003228800400000043
和
Figure GDA0003228800400000044
分别表示IRS反射基站信号和干扰机信号到IoT设备和Eve的信道增益，令
Figure GDA0003228800400000045
Figure GDA0003228800400000046
Figure GDA0003228800400000047
定义
Figure GDA0003228800400000048
和
Figure GDA0003228800400000049
令
Figure GDA00032288004000000410
v＝[uH,1]，辅助变量
Figure GDA00032288004000000411
引入松弛变量r1＞0和r2＞0，利用SPCA技术的思想，假定f1、f2、r1和r2为相应的已知点，σ2表示噪声方差，因此，将原非凸问题表述为
Figure GDA00032288004000000412
Figure GDA00032288004000000413
Figure GDA00032288004000000414
Figure GDA00032288004000000415
Figure GDA00032288004000000416
Figure GDA00032288004000000417
V≥0 (2g)
rank(V)＝1 (2h)
其中，(2c)、(2d)和(2e)为保密速率约束，(2f)、(2g)和(2h)为反射相移约束，由于组合变量(f1,f2)与V仍然存在耦合，目标函数(2a)仍旧非凸，利用一阶泰勒展开和SDR方法，并提出一种交替迭代优化算法获取原问题的解。
一种智能反射面辅助的安全通信装置，它包括
模型建立模块，用于建立基于智能反射面辅助的SWIPT物联网***模型；
干扰部署模块，用于对抗窃听，提高***保密性，增强***能量采集；
方程构造模块，用于联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及智能反射面相移，构建最大化能量采集的优化问题；
迭代求解模块，用于利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题，提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解。
所述的模型建立模块具体包括：
在IRS辅助的SWIPT物联网中***部署一个配置M根天线干扰机发射干扰信号，通过优化发射的干扰波束对抗窃听，防止信息泄露，确保用户信息安全传输，增强***的能量采集。
所述的干扰部署模块具体包括：
在IRS辅助的SWIPT物联网中***部署一个配置根天线干扰机发射干扰信号，通过优化发射的干扰波束对抗窃听，防止信息泄露，确保用户信息安全传输，增强***的能量采集。
所述的方程构造模块具体包括：
方程构造模块，用于联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及IRS相移，构建最大化能量采集的优化问题；
Figure GDA0003228800400000051
Figure GDA0003228800400000052
Figure GDA0003228800400000053
Rs≥Rth (3d)
Figure GDA0003228800400000054
其中，
Figure GDA0003228800400000055
和
Figure GDA0003228800400000056
和分别表示基站到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，
Figure GDA0003228800400000057
和
Figure GDA0003228800400000058
分别表示干扰机到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，PB和PJ分别表示基站和干扰机的发射功率，f1和f2分别是基站和干扰机的发射波束成形向量，Rs代表保密速率，Rth代表保密速率阈值，IRS的对角相移矩阵表示为
Figure GDA0003228800400000061
θn为其主对角线上的元素，(3b)表示基站发射功率约束，(3c)表示干扰机发射功率约束，(3d)表示可达保密速率约束，(3e)表示是IRS反射元件相移约束。
所述的迭代求解模块具体包括：
迭代求解模块，用于利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题，提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解，得到的问题公式(3)是一个具有二次型约束的非凸二次型规划问题，很难直接求解，
Figure GDA0003228800400000062
和
Figure GDA0003228800400000063
分别表示基站到IoT设备和Eve的信道增益，
Figure GDA0003228800400000064
和
Figure GDA0003228800400000065
分别表示干扰机到IoT设备和Eve的信道增益，
Figure GDA0003228800400000066
和
Figure GDA0003228800400000067
分别表示IRS反射基站信号和干扰机信号到IoT设备和Eve的信道增益，令
Figure GDA0003228800400000068
Figure GDA0003228800400000069
Figure GDA00032288004000000610
定义
Figure GDA00032288004000000611
和
Figure GDA00032288004000000612
令
Figure GDA00032288004000000613
v＝[uH,1]，辅助变量
Figure GDA00032288004000000614
引入松弛变量r1＞0和r2＞0，利用SPCA技术的思想，假定f1、f2、r1和r2为相应的已知点，σ2表示噪声方差，将原非凸问题表述为
Figure GDA00032288004000000615
Figure GDA00032288004000000616
Figure GDA00032288004000000617
Figure GDA00032288004000000618
Figure GDA00032288004000000619
Figure GDA00032288004000000620
V≥0 (4g)
rank(V)＝1 (4h)
其中，(4c)、(4d)和(4e)为保密速率约束，(4f)、(4g)和(4h)为反射相移约束，由于组合变量(f1,f2)与V仍然存在耦合，目标函数(4a)仍旧非凸，利用一阶泰勒展开和SDR方法，并提出一种交替迭代优化算法获取原问题的解。本发明的有益效果：由上述技术方案可知，通过本发明提供一种智能反射面辅助的安全通信方法和装置，考虑保密速率、发射功率和智能反射面反射相移约束下，以最大化能量采集器采集功率为目标，联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及IRS相移，最大化EHR的能量采集。
附图说明
图1是本发明提供的一种智能反射面辅助的安全通信方法的结构示意图。
图2是基于IRS辅助的SWIPT IoT***模型的结构示意图。
图3是***部署结构示意图；
图4基站不同发射功率下，本发明中EHR采集的能量随迭代次数变化曲线图；
图5保密速率逐渐变大时，本发明中EHR采集的能量与保密速率的对比图；
图6反射元素数量N增多时，本发明中EHR采集的能量与IRS反射元素数量N的关系图；
图7基站发射功率逐渐增加时，本发明中EHR采集的能量与基站发射功率PB的关系图；
图8是本发明提供的一种智能反射面辅助的安全通信装置的结构示意图；
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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，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的实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供本发明提供一种智能反射面辅助的安全通信方法和装置。考虑保密速率、发射功率和IRS反射相移约束下，以最大化能量采集器采集功率为目标，联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及IRS相移，最大化EHR的能量采集。如图1所示，该方法包括步骤：
S1：建立基于智能反射面辅助的SWIPT物联网***模型；
S2：部署干扰机发射干扰信号，对抗窃听，提高***保密性，增强***能量采集；
S3：考虑保密速率、发射功率和IRS反射相移约束，联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及智能反射面相移，构建最大化能量采集的优化问题；
S4：利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题，提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解。
如图2所示，本实施例所述的方法应用于基于IRS辅助的SWIPT物联网***。图3是该***部署结构示意图，假设基站/干扰机至EHR、Eve、IoT的距离分别为5m、90m、100m，基站/干扰机至IRS信道为视距链路，距离设为7m。每米的路径损耗L＝30dB，基站/干扰机与IRS和IRS与EHR/Eve/IoT设备间路径损耗指数均为2.4，基站/干扰机EHR/Eve/IoT设备间路径损耗指数为3。噪声方差σ2＝-105dBm，采集效率ξ＝0.5，基站发射功率PB和干扰机发射功率PJ均为15W。
本实施例中，步骤S1具体过程如下：
建立基于IRS辅助的SWIPT物联网***，包括一个多天线基站，一个单天线合法IoT设备和一个窃听设备(Eve)，在IRS附近部署一个能量采集器(EHR)采集射频信号的能量，假设基站配置M根天线，IRS配置N个反射单元。
基站的发射信号为
x1＝f1s1 (5)
干扰机的发射信号为
x2＝f2s2 (6)
IoT设备的接收信号表示为
Figure GDA0003228800400000091
Eve的接收信号为
Figure GDA0003228800400000092
IoT设备的SINR表示为
Figure GDA0003228800400000093
Eve的SINR表示为
Figure GDA0003228800400000094
其中，
Figure GDA0003228800400000095
和
Figure GDA0003228800400000096
分别表示基站到IRS、IoT设备和Eve的信道增益，
Figure GDA0003228800400000097
和
Figure GDA0003228800400000098
分别表示干扰机到IRS、IoT设备和Eve的信道增益，
Figure GDA0003228800400000099
和
Figure GDA00032288004000000910
分别表示IRS反射基站信号和干扰机信号到IoT设备和Eve的信道增益。
Figure GDA00032288004000000911
表示IRS的对角相移矩阵。主对角线θn＝(0，2π)表示组合入射信号第n个元素的相移，其中，n＝1,2,…,N。
IoT设备的可达保密速率可表示为
Rs＝log2(1+ΥU)-log2(1+ΥE) (11)
EHR能够采集的功率为
Figure GDA0003228800400000101
其中，ξ为能量转换效率。
Figure GDA0003228800400000102
和
Figure GDA0003228800400000103
分别表示基站到EHR，干扰机到EHR，IRS反射基站信号和干扰信号到EHR的信道增益。
本实施例中，步骤S2具体过程如下：
通过联合优化安全发射波束成形矢量、干扰协方差矩阵和IRS相移，实现在基站发射功率，干扰发射功率和IoT可达保密速率约束条件下的EHR的能量采集最大化。能量采集最大化问题可以表述为
Figure GDA0003228800400000104
Figure GDA0003228800400000105
Figure GDA0003228800400000106
Rs≥Rth (13d)
Figure GDA0003228800400000107
其中，(13b)表示基站发射功率约束；(13c)表示干扰机发射功率约束；Rth代表保密速率阈值，因此，(13d)表示可达保密速率约束；(13e)表示是IRS反射元件相移约束。由于目标函数以及约束条件的非凸性，优化问题(13)是一个具有二次型约束的非凸二次型规划问题，难以直接求解，但是当f1,f2和Θ中的一个变量是已知时，可以利用交替迭代算法有效地求解。
本实施例中，步骤S3具体过程如下：
令
Figure GDA0003228800400000111
v＝[uH,1]，
Figure GDA0003228800400000112
Figure GDA0003228800400000113
Figure GDA0003228800400000114
代入优化问题公式(13)，化简可得到优化问题(14)
Figure GDA0003228800400000115
s.t.(13b)，(13c)，(13d)，(13e)
采用松弛变量和SPCA方法对非凸约束条件(10d)进行凸近似，首先引入两个松弛变量r1＞0和r2＞0，(13d)可以等价转化为
log2(r1r2)≥Rth (15a)
Figure GDA0003228800400000116
Figure GDA0003228800400000117
进一步化简(15)得
Figure GDA0003228800400000118
Figure GDA0003228800400000119
Figure GDA00032288004000001110
约束条件(16a)等价于
Figure GDA00032288004000001111
进一步转化为二次曲线二次函数表示形式，如
Figure GDA00032288004000001112
定义
Figure GDA00032288004000001113
(16b)和(16c)分别整理为
Figure GDA00032288004000001114
Figure GDA00032288004000001115
约束条件(18b)和(18c)仍为非凸的，但其右边分别是关于变量f1和f2的二次型除以线性的凸函数形式，二次型除以线性函数的形式能够等价转化为一阶泰勒展开式。
引理1：定义一个关于变量(w,q)的函数fA,a(w,q)
Figure GDA0003228800400000121
其中，Α≥0和q≥a，函数fA,a(w,q)在以(w,q)为中心点的一阶泰勒展开式为
Figure GDA0003228800400000122
其次，根据引理1的结论，分别以(f1,r1)和(f2,r2)为中心点，能够将约束条件(18b)和(18c)的右半部分分别转化为
Figure GDA0003228800400000123
Figure GDA0003228800400000124
另外，
Figure GDA0003228800400000125
的一阶泰勒展开式为
2(2/r2r2/r2 2) (22)
结合上式(21b)、(21c)和(22)，将不等式(18b)和(18c)分别转化为以下凸的约束条件
Figure GDA0003228800400000126
Figure GDA0003228800400000127
最后，定义
Figure GDA0003228800400000128
和
Figure GDA0003228800400000129
根据(14)～(23)，优化问题(13)转化为(24)
Figure GDA00032288004000001210
Figure GDA00032288004000001211
Figure GDA00032288004000001212
V≥0 (24d)
rank(V)＝1 (24e)
(17)，(23b)，(23c)
由于组合变量(f1,f2)与V仍然耦合，目标函数(24a)仍旧非凸。采用交替迭代算法，将优化问题(24)转化为两个子问题，再分别利用SPCA和SDR方法求得子问题的解。将
Figure GDA0003228800400000131
和
Figure GDA0003228800400000132
在点f1以及点f2一阶泰勒展开，分别表示为
Figure GDA0003228800400000133
Figure GDA0003228800400000134
利用(25)和(26)，目标函数(21a)可以表述为
Figure GDA0003228800400000135
假设，给定一个已知向量V，可将问题(24)转换为子问题(28)
Figure GDA0003228800400000136
s.t.(17)，(23b)，(23c)，(24b)
问题(28)是二阶锥规划问题，可以通过CVX工具直接求解。
其次，给定组合变量(f1,f2)，优化向量V。问题(P3)可转化为问题(P5)
Figure GDA0003228800400000137
s.t.(17)，(23b)，(23c)，(24c)，(24d)，(24e)
由于存在秩一约束，问题(29)仍旧非凸。采用SDR算法，忽略Rank(V)＝1的约束条件，问题(29)转化为问题(30)
Figure GDA0003228800400000138
s.t.(17)，(23b)，(23c)，(24c)，(24d)
问题(30)是一个SDP问题，可采用凸优化求解器CVX进行求解。然而，松弛问题(30)不一定得到秩一解，即Rank(V)≠1，所以问题(30)的最优目标函数值仅服务于问题(29)的上界。因此，从问题(30)的最优高阶解中构造秩一解需要先通过对V＝UΣUH进行奇异值分解，其中，U＝[e1,…,eN+1]和Σ＝diag(λ1,…,λN+1)分别是一个酉矩阵和对角矩阵；然后，获得问题(30)的次优解v*＝UΣ1/2r，其中，
Figure GDA0003228800400000139
是根据
Figure GDA00032288004000001310
生成的随机向量，
Figure GDA00032288004000001311
表示均值为零的圆对称复高斯分布，协方差矩阵为IN+1，利用独立生成的高斯随机向量r，将(30)的目标函数的值近似为所有r中最优v所得到的最大值；最后，v可以通过
Figure GDA0003228800400000141
还原。结果表明，SDR方法加上多次执行随机化保证了问题(30)目标值的最大化。
由上述技术方案可知，本发明提供一种智能反射面辅助的安全通信方法，在保密速率、发射功率和IRS反射相移约束下，联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及IRS相移能够获取最大化的EHR能量采集。
图4给出了所提的交替迭代算法所获EHR的采集能量随迭代次数变化曲线。从图中可知，所提交替迭代算法的收敛速度快，在不同PB的情况下仅需5次迭代就能获得最大的采集能量，达到收敛。
图5给出了EHR采集的能量与保密速率的对比关系。在M＝8和N＝40时，从图中可得，随着保密速率的提高，EHR采集的能量会逐渐下降；将本发明实施例提供的方法与给出三种基准方案进行比较，IRS辅助下采集的能量优于非IRS方案约2.88dB，主要原因是IRS为***提供了新的自由度和分集增益，通过优化IRS的相移提高EHR的采集的能量。本发明实施例提供的方法优于传统的IRS方法和随机相移的方法。对比非Jammer方案，该图验证了本发明实施例提供的方法有效性。
图6给出了EHR采集的能量与IRS反射元素数量N的关系曲线。显然，本发明实施例提供的方法优于其他基准方案。假设Rth＝3bps/Hz时，IRS反射元素数量从10个增加到70个时，EHR采集的能量随着反射元素数量N的增加单调增加。主要原因是，随着IRS反射元素数量N的增加，IRS所获取空间自由度和分集增益将N变大。当N＝10时，非Jammer方案采集的能量略低于随机相依法，原因在于非Jammer方案总功率低于随机相移方案，大约在N＝15时刻优于随机相移法。与非IRS方案相比，随机相移法仅获得微小的性能增益，随着N的增加，性能提升较慢。
图7给出了EHR采集的能量与基站发射功率PB的关系曲线。从图中可以看出，随着基站发射功率的增加，EHR采集的能量关于基站发射功率单调递增。基站功率相同情况下，本发明实施例提供的方法优于非Jammer方案约1.74dB。对比分析可知，IRS辅助的***带来能量采集性能的增益要优于非IRS方案，本文所提方案显著优于随机相移法。另外，随PB增加，IRS方案与非IRS方案的性能差异以及IRS相移优化方案与随机相移方案的性能差异逐渐增大，原因在于优化IRS相移会定向增强期望反射信号进而增大IRS带来的空间自由度和分集增益。
图8是本发明提供的一种智能反射面辅助的安全通信装置的结构示意图；
模型建立模块，用于建立基于IRS辅助的SWIPT物联网***模型；
方程构造模块，用于联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及IRS相移，构建最大化能量采集的优化问题；
迭代求解模块，用于利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题，提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解。
本实施例中，所述的模型建立模块具体包括：
模型建立模块，用于建立基于IRS辅助的SWIPT物联网***模型；包括一个多天线基站，一个单天线合法IoT设备和一个窃听设备(Eve)，在IRS附近部署一个能量采集器(EHR)采集射频信号的能量，假设基站配置M根天线，IRS配置N个反射单元。
本实施例中，所述的干扰部署模块具体包括：
在IRS辅助的SWIPT物联网中***部署一个配置M根天线干扰机发射干扰信号，通过优化发射的干扰波束对抗窃听，防止信息泄露，确保用户信息安全传输，增强***的能量采集。
本实施例中，所述的方程构造模块具体包括：
方程构造模块，用于联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及IRS相移，构建最大化能量采集的优化问题；
Figure GDA0003228800400000161
Figure GDA0003228800400000162
Figure GDA0003228800400000163
Rs≥Rth (32d)
Figure GDA0003228800400000164
其中，
Figure GDA0003228800400000165
和
Figure GDA0003228800400000166
和分别表示基站到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，
Figure GDA0003228800400000167
和
Figure GDA0003228800400000168
分别表示干扰机到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，PB和PJ分别表示基站和干扰机的发射功率，f1和f2分别是基站和干扰机的发射波束成形向量，Rs代表保密速率，Rth代表保密速率阈值，IRS的对角相移矩阵表示为
Figure GDA0003228800400000169
θn为其主对角线上的元素，(32b)表示基站发射功率约束，(32c)表示干扰机发射功率约束，(32d)表示可达保密速率约束，(32e)表示是IRS反射元件相移约束。
本实施例中，所述的迭代求解模块具体包括：
迭代求解模块，用于利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题，提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解，得到的问题公式(3)是一个具有二次型约束的非凸二次型规划问题，很难直接求解，
Figure GDA00032288004000001610
和
Figure GDA00032288004000001611
分别表示基站到IoT设备和Eve的信道增益，
Figure GDA00032288004000001612
和
Figure GDA00032288004000001613
分别表示干扰机到IoT设备和Eve的信道增益，
Figure GDA0003228800400000171
和
Figure GDA0003228800400000172
分别表示IRS反射基站信号和干扰机信号到IoT设备和Eve的信道增益，令
Figure GDA0003228800400000173
Figure GDA0003228800400000174
Figure GDA0003228800400000175
定义
Figure GDA0003228800400000176
和
Figure GDA0003228800400000177
令
Figure GDA0003228800400000178
v＝[uH,1]，辅助变量
Figure GDA0003228800400000179
引入松弛变量r1＞0和r2＞0，利用SPCA技术的思想，假定f1、f2、r1和r2为相应的已知点，σ2表示噪声方差，将原非凸问题表述为
Figure GDA00032288004000001710
Figure GDA00032288004000001711
Figure GDA00032288004000001712
Figure GDA00032288004000001713
Figure GDA00032288004000001714
Figure GDA00032288004000001715
V≥0 (33g)
rank(V)＝1 (33h)
其中，(33c)、(33d)和(33e)为保密速率约束，(33f)、(33g)和(33h)为反射相移约束，由于组合变量(f1,f2)与V仍然存在耦合，目标函数(4a)仍旧非凸，利用一阶泰勒展开和SDR方法，并提出一种交替迭代优化算法获取原问题的解。

Claims (10)

1.一种智能反射面辅助的安全通信方法，其特征在于，包括:
S1：建立基于智能反射面辅助的SWIPT物联网***模型；
S2：部署干扰机发射干扰信号，对抗窃听，提高***保密性，增强***能量采集；
S3：考虑保密速率、发射功率和IRS反射相移约束，联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及智能反射面相移，构建最大化能量采集的优化问题：
Figure FDA0003424202210000011
Figure FDA0003424202210000012
Figure FDA0003424202210000013
Rs≥Rth (1d)
Figure FDA0003424202210000014
其中，
Figure FDA0003424202210000015
和
Figure FDA0003424202210000016
和分别表示基站到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，
Figure FDA0003424202210000017
和
Figure FDA0003424202210000018
分别表示干扰机到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，f1和f2分别是基站和干扰机的发射波束成形向量，PB和PJ分别表示基站和干扰机的发射功率，Rs代表保密速率，Rth代表保密速率阈值，IRS的对角相移矩阵表示为
Figure FDA0003424202210000019
θn为其主对角线上的元素，(1b)表示基站发射功率约束，(1c)表示干扰机发射功率约束，(1d)表示可达保密速率约束，(1e)表示是IRS反射元件相移约束；
S4：利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题，提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解。
2.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助的安全通信方法，其特征在于，
所述步骤S1具体包括：
建立基于IRS辅助的SWIPT物联网***，包括一个多天线基站，一个单天线合法IoT设备和一个窃听设备(Eve)，在IRS附近部署一个能量采集器(EHR)采集射频信号的能量，假设基站配置M根天线，IRS配置N个反射单元。
3.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助的安全通信方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
在IRS辅助的SWIPT物联网中***部署一个配置M根天线干扰机发射干扰信号，通过优化发射的干扰波束对抗窃听，防止信息泄露，确保用户信息安全传输，增强***的能量采集。
4.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助的安全通信方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
通过联合优化安全发射波束成形矢量、干扰协方差矩阵和IRS相移，实现在基站发射功率，干扰发射功率和IoT可达保密速率约束条件下的EHR的能量采集最大化，问题表述为公式(1a)。
5.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助的安全通信方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：
问题公式(1a)是一个具有二次型约束的非凸二次型规划问题，很难直接求解，
Figure FDA0003424202210000021
和
Figure FDA0003424202210000022
分别表示基站到IoT设备和Eve的信道增益，
Figure FDA0003424202210000023
和
Figure FDA0003424202210000024
分别表示干扰机到IoT设备和Eve的信道增益，
Figure FDA0003424202210000025
和
Figure FDA0003424202210000026
分别表示IRS反射基站信号和干扰机信号到IoT设备和Eve的信道增益，令
Figure FDA0003424202210000027
Figure FDA0003424202210000028
Figure FDA0003424202210000029
定义
Figure FDA00034242022100000210
和
Figure FDA00034242022100000211
令
Figure FDA0003424202210000031
v＝[uH,1]，辅助变量
Figure FDA0003424202210000032
引入松弛变量r1>0和r2>0，利用SPCA技术的思想，假定
Figure FDA0003424202210000033
和
Figure FDA0003424202210000034
为相应的已知点，σ2表示噪声方差，将原非凸问题表述为
Figure FDA0003424202210000035
Figure FDA0003424202210000036
Figure FDA0003424202210000037
Figure FDA0003424202210000038
Figure FDA0003424202210000039
Figure FDA00034242022100000310
Figure FDA00034242022100000311
rank(V)＝1 (2h)
其中，(2c)、(2d)和(2e)为保密速率约束，(2f)、(2g)和(2h)为反射相移约束，由于组合变量(f1,f2)与V仍然存在耦合，目标函数(2a)仍旧非凸，利用一阶泰勒展开和SDR方法，并提出一种交替迭代优化算法获取原问题的解。
6.一种智能反射面辅助的安全通信装置，其特征在于，包括：
模型建立模块，用于建立基于智能反射面辅助的SWIPT物联网***模型；
干扰部署模块，用于对抗窃听，提高***保密性，增强***能量采集；
方程构造模块，用于联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及智能反射面相移，构建最大化能量采集的优化问题:
Figure FDA00034242022100000312
Figure FDA00034242022100000313
Figure FDA00034242022100000314
Rs≥Rth (3d)
Figure FDA0003424202210000041
其中，
Figure FDA0003424202210000042
和
Figure FDA0003424202210000043
和分别表示基站到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，
Figure FDA0003424202210000044
和
Figure FDA0003424202210000045
分别表示干扰机到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，PB和PJ分别表示基站和干扰机的发射功率，f1和f2分别是基站和干扰机的发射波束成形向量，Rs代表保密速率，Rth代表保密速率阈值，IRS的对角相移矩阵表示为
Figure FDA0003424202210000046
θn为其主对角线上的元素，(3b)表示基站发射功率约束，(3c)表示干扰机发射功率约束，(3d)表示可达保密速率约束，(3e)表示是IRS反射元件相移约束；
迭代求解模块，用于利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题，提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解。
7.根据权利要求6中所述的一种智能反射面辅助的安全通信装置，其特征在于，所述模型建立模块具体包括：
模型建立模块，用于建立基于IRS辅助的SWIPT物联网***模型；包括一个多天线基站，一个单天线合法IoT设备和一个窃听设备(Eve)，在IRS附近部署一个能量采集器(EHR)采集射频信号的能量，假设基站配置M根天线，IRS配置N个反射单元。
8.根据权利要求6中所述的一种智能反射面辅助的安全通信装置，其特征在于，所述干扰部署模块具体包括：
在IRS辅助的SWIPT物联网中***部署一个配置M根天线干扰机发射干扰信号，通过优化发射的干扰波束对抗窃听，防止信息泄露，确保用户信息安全传输，增强***的能量采集。
9.根据权利要求6中所述的一种智能反射面辅助的安全通信装置，其特征在于，所述方程构造模块具体包括：
方程构造模块，用于联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及IRS相移，构建最大化能量采集的优化问题(3a)， 其中，
Figure FDA0003424202210000051
和
Figure FDA0003424202210000052
和分别表示基站到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，
Figure FDA0003424202210000053
和
Figure FDA0003424202210000054
分别表示干扰机到IRS、EHR和反射链路到EHR的信道增益，f1和f2分别是基站和干扰机的发射波束成形向量，PB和PJ分别表示基站和干扰机的发射功率，Rs代表保密速率，Rth代表保密速率阈值，IRS的对角相移矩阵表示为
Figure FDA0003424202210000055
θn为其主对角线上的元素，(3b)表示基站发射功率约束，(3c)表示干扰机发射功率约束，(3d)表示可达保密速率约束，(3e)表示是IRS反射元件相移约束。
10.根据权利要求6中所述的一种智能反射面辅助的安全通信装置，其特征在于，所述迭代求解模块具体包括：
迭代求解模块，用于利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题，提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解，问题公式(3a)是一个具有二次型约束的非凸二次型规划问题，很难直接求解，
Figure FDA0003424202210000056
和
Figure FDA0003424202210000057
分别表示基站到IoT设备和Eve的信道增益，
Figure FDA0003424202210000058
和
Figure FDA0003424202210000059
分别表示干扰机到IoT设备和Eve的信道增益，
Figure FDA00034242022100000510
和
Figure FDA00034242022100000511
分别表示IRS反射基站信号和干扰机信号到IoT设备和Eve的信道增益，令
Figure FDA00034242022100000512
Figure FDA00034242022100000513
Figure FDA00034242022100000514
定义
Figure FDA00034242022100000515
和
Figure FDA00034242022100000516
令
Figure FDA00034242022100000517
v＝[uH,1]，辅助变量
Figure FDA00034242022100000518
引入松弛变量r1>0和r2>0，利用SPCA技术的思想，假定
Figure FDA00034242022100000519
和
Figure FDA00034242022100000520
为相应的已知点，σ2表示噪声方差，将原非凸问题表述为
Figure FDA0003424202210000061
Figure FDA0003424202210000062
Figure FDA0003424202210000063
Figure FDA0003424202210000064
Figure FDA0003424202210000065
Figure FDA0003424202210000066
Figure FDA0003424202210000067
rank(V)＝1 (4h)其中，(4c)、(4d)和(4e)为保密速率约束，(4f)、(4g)和(4h)为反射相移约束，由于组合变量(f1,f2)与V仍然存在耦合，目标函数(4a)仍旧非凸，利用一阶泰勒展开和SDR方法，并提出一种交替迭代优化算法获取原问题的解。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113422628B (zh) * 2020-12-24 2023-02-03 西北工业大学 基于可重构智能表面和主动干扰的安全传输方法及终端***
CN112859909B (zh) * 2021-01-05 2022-07-12 中国科学院上海微***与信息技术研究所 一种内外部窃听并存的无人机辅助网络数据安全传输方法
CN112782652B (zh) * 2021-01-06 2024-01-26 北京理工大学 一种ris辅助的雷达通信一体化***波形设计方法
CN112954690B (zh) * 2021-01-22 2022-11-22 西北工业大学 基于空基可重构智能表面的抗干扰方法及***
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***
CN112929068B (zh) * 2021-02-04 2022-06-10 重庆邮电大学 基于sdr的irs-noma***波束赋形优化方法
CN113037346B (zh) * 2021-03-12 2023-07-18 重庆邮电大学 Irs与人工噪声辅助的mimo***物理层安全设计方法
CN113068262B (zh) * 2021-03-25 2022-03-29 电子科技大学 基于智能反射面辅助上行***的动态资源分配方法
CN112995989B (zh) * 2021-04-30 2021-08-06 电子科技大学 面向5g应用的基于大规模可重构智能表面安全传输方法
CN113225118B (zh) * 2021-05-11 2022-09-02 中国人民解放军国防科技大学 一种基于鲁棒波束成形的信息超表面抗干扰方法
CN113315547A (zh) * 2021-05-28 2021-08-27 北京邮电大学 智能反射面辅助多小区的鲁棒联合传输波束优化方法
CN113411115B (zh) * 2021-06-15 2023-01-31 河南科技大学 智能反射表面辅助的毫米波物理层安全通信联合优化方法
BR112023025617A2 (pt) * 2021-06-18 2024-02-27 Qualcomm Inc Indicação de participação de superfície inteligente reconfigurável em uma comunicação
CN113556164B (zh) * 2021-06-30 2024-02-27 杭州电子科技大学 Irs辅助的swipt***中基于能效优先的波束成型优化方法
CN113382445B (zh) * 2021-07-26 2022-04-29 华北电力大学（保定） 提高swipt***安全速率的方法、装置、终端及存储介质
CN113691295B (zh) * 2021-08-18 2023-02-24 北京理工大学 一种基于irs的异构网络中干扰抑制方法
CN114158050B (zh) * 2021-08-24 2023-06-27 华北电力大学（保定） 提高wpt-mec***安全计算性能的方法、装置及***
CN113852401B (zh) * 2021-08-27 2023-08-04 电子科技大学 一种面向多用户irs的光与无线智能融合安全接入方法
CN113784365B (zh) * 2021-09-08 2023-07-21 哈尔滨工程大学 一种物联网通信资源管理方法
CN113660017A (zh) * 2021-09-16 2021-11-16 重庆邮电大学 一种irs辅助的双功能雷达通信***的sinr最大化方法
CN113765617B (zh) * 2021-09-30 2023-09-22 电子科技大学 一种基于反射放大面对抗同频干扰的方法
CN113965245A (zh) * 2021-09-30 2022-01-21 广西电网有限责任公司柳州供电局 基于opgw接头盒的智能反射面通信***资源优化方法
CN113973305B (zh) * 2021-10-26 2022-08-12 西安电子科技大学 搭载于无人机上的智能反射面位置和波束联合优化方法
CN114125898B (zh) * 2021-11-10 2023-06-16 广东工业大学 基于双智能反射平面的swipt***物理层安全优化方法
CN114222310B (zh) * 2021-11-22 2023-06-20 西南交通大学 一种联合3d波束赋形和智能反射面反射优化方法
CN114039632B (zh) * 2021-11-26 2023-10-27 江苏科技大学 Irs辅助mimo***的优化方法、存储介质及***
CN114157392B (zh) * 2021-11-30 2023-11-28 安徽师范大学 一种分布式irs辅助通信***安全传输的优化方法
CN114221724B (zh) * 2021-12-07 2023-07-11 广东工业大学 智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法
CN114172547B (zh) * 2021-12-16 2023-03-21 华南理工大学 基于智能反射面的无线携能通信混合预编码设计方法
CN114337851B (zh) * 2021-12-21 2023-07-21 郑州大学 一种智能超表面辅助的太赫兹安全通信方法和装置
CN114585005B (zh) * 2022-03-04 2023-07-25 大连理工大学 一种智能反射面辅助的无线赋能安全通信方法
CN114826835B (zh) * 2022-03-31 2024-05-07 南京理工大学 方向调制中irs辅助无线通信***的干扰协方差矩阵估计方法
CN115515100A (zh) * 2022-09-19 2022-12-23 西北工业大学 一种基于ris-uav的无源波束位置优化方法、***、介质及设备

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110225538A (zh) * 2019-06-21 2019-09-10 电子科技大学 反射面辅助的非正交多址接入通信***设计方法
CN111447618A (zh) * 2020-03-13 2020-07-24 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

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108495337B (zh) * 2018-01-23 2020-06-19 华南理工大学 基于noma的无线携能通信***最大安全速率优化方法
US10601392B2 (en) * 2018-06-15 2020-03-24 Resonant Inc. Solidly-mounted transversely-excited film bulk acoustic resonator
US10340996B1 (en) * 2018-03-06 2019-07-02 Verizon Patent And Licensing Inc. System and method for antenna array control and coverage mapping
CN110278017B (zh) * 2019-06-27 2023-07-25 广东工业大学 一种基于智能反射面的多天线无线能量传输***与方法
CN111010219B (zh) * 2019-11-28 2020-11-20 东南大学 可重构智能表面辅助的多用户mimo上行链路传输方法
CN111294096B (zh) * 2020-02-17 2021-12-07 南京信息工程大学 一种智能反射面miso无线通信***的信道容量优化方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110225538A (zh) * 2019-06-21 2019-09-10 电子科技大学 反射面辅助的非正交多址接入通信***设计方法
CN111447618A (zh) * 2020-03-13 2020-07-24 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

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于SWIPT的毫米波大规模MIMO-NOMA***下安全能效资源优化;赵飞;《通信学报》;20200828;全文 *

Also Published As

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