CN113938891B - 一种反射面辅助的用户节点不可信noma网络安全通信方法 - Google Patents

一种反射面辅助的用户节点不可信noma网络安全通信方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种反射面辅助的用户节点不可信NOMA网络安全通信方法，主要针对内部窃听场景，基站通过智能反射面的辅助发送叠加信息给两个非正交用户，用户节点之间存在互相窃听的风险，方法包括建立智能反射面辅助的用户节点不可信NOMA安全通信***模型，给出内部窃听场景整个通信***的可达安全速率表达式并将其抽象成为一个非凸的函数最大值求解问题，通过交替优化基站侧的波束成形向量以及智能反射面的相移矩阵来最大化***的可达安全速率，抑制窃听者的性能，减轻基站的发送功率负担。本发明相较于智能反射面辅助的正交多址接入***及无反射面辅助的物理层安全通信***，***的安全性及能量效率有明显提升，具有较好的应用价值。

Description

一种反射面辅助的用户节点不可信NOMA网络安全通信方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其是引入BCD和MM两种优化算法来提高在内部窃听场景下的***安全速率，更具体为一种反射面辅助的用户节点不可信NOMA网络安全通信方法。
背景技术
随着第五代移动通信***(5G)的不断发展，无线通信服务中的数据量急剧增加。为了应对未来大规模数据带来的压力，业界迫切地寻找扩大***容量并提高能效的新方法。NOMA得益于其较高的频谱效率在近年来受到广泛的关注。一般来说，NOMA可以根据不同的信号功率将资源块分配给多个用户，这能够增加频谱效率增益，从而降低通信***的中断概率，提高整体通信质量。
然而无论是采用传统的OMA还是新兴的NOMA传输方式，无线信号在传输时都将不可避免地暴露在透明且复杂的电磁环境中，通信过程中存在的窃听者，如恶意拦截、窃听用户信息的外部窃听者或作为非正交用户的被动内部窃听者都可以轻而易举地窃取到用户的无线信号，进而非法获取用户信息。因此，利用无线信道的多样性、时变性和互易性特点来实现能够保证无线通信网路中用户的稳定、可靠通信服务的安全通信显得尤为重要，即通过物理层底层来保障NOMA通信网络的安全是首要考虑的关键问题。
近年来，智能反射面作为低功耗和高能量效率的新方法受到了广泛关注。具体来说，智能反射面是包含几个独立的可重构无源反射元件的平面阵列，并且连接到一个可以改变工作模式的控制器。与传统的无线通信方式只能被动地适应周围信道状态不同，智能反射面中的每个反射单元能够通过调整入射电磁波的幅度和相位来重建无线通信环境。与目前广泛使用的多天线继电器相比，低功耗的智能反射面更加清洁和更便宜。此外，还可以通过简单地添加反射单元的数量来便捷地提高***的功率增益。
发明内容
本发明的目的在于提供一种反射面辅助的用户节点不可信NOMA网络安全通信方法，通过在NOMA***中配备智能反射面以及引入BCD和MM两类算法，来实现有限通信资源上的安全可靠性传输，设计高效的安全通信传输方案，满足实际使用需求。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种反射面辅助的用户节点不可信NOMA网络安全通信方法，包括以下步骤：
步骤一：建立智能反射面辅助的用户节点不可信NOMA安全通信***模型；
步骤二：设定智能反射面辅助的用户节点不可信NOMA安全通信***模型的参数配置；
步骤三：在内部窃听场景中，远端用户作为窃听者去窃听近端用户的信息，给出***的可达安全速率表达式；
步骤四：将上述表达式进一步抽象成为一个非凸的函数最大值求解问题；
步骤五：对于该非凸函数，采用基于瑞利熵的数学推导获得基站侧的波束成形向量的优化公式；
步骤六：对于该非凸函数，采用BCD算法，通过对基站侧的波束成形向量以及智能反射面的相移矩阵进行交替优化来最大化***的可达安全速率；
步骤七：对于该非凸函数，采用MM算法，通过对基站侧的波束成形向量以及智能反射面的相移矩阵进行交替优化来最大化***的可达安全速率；
步骤八：将步骤三中给出的***可达安全速率与不同的传输方式和场景下的可达安全速率进行对比分析；
步骤九：在可达安全速率不变的情况下，考虑部署智能反射面对基站侧发送功率的影响。
作为本发明的一种优选实施方式，步骤一具体包括：
该安全通信***包括一个基站、一个智能反射面和两个非正交用户，近端用户n和远端用户m，用户节点之间存在相互窃听信息的风险，即远端用户作为窃听者去窃听近端用户的信息，基站在智能反射面的辅助下将两个用户的叠加信息发送给用户，同时窃听者采用被动窃听模式窃取合法信息，在该***中基站和用户之间的通信链路受到建筑物的阻挡而无法直接通信，只能通过反射面的辅助才能完成。
作为本发明的一种优选实施方式，步骤二具体包括：
基站配有M根天线，智能反射面上配备N个反射单元，基站到反射面和反射面到用户的复信道系数分别用Gbr和表示，其中/>并将其建模为莱斯衰落信道，不失一般性，从基站到智能反射面再到用户的级联信道增益应满足以下条件：/>此时，近端用户n和远端用户m的接收信号表示为：
其中，表示智能反射面的反射特性矩阵，βm∈(0,1]表示反射面上第m个单元的反射放大系数，θm∈[0,2π)表示第m个反射单元的相移，xn和xm分别表示近端和远端用户的归一化能量信号，an和am表示近端和远端用户的功率分配因子且满足关系式am≥an和am+an＝1，Ps表示在基站处的归一化发送功率，/>是智能反射面的相移矩阵，/>表示基站侧的波束成形向量，/>表示用户/>处的高斯白噪声。
作为本发明的一种优选实施方式，步骤三具体包括：
通过如下所示的***可达安全速率表达式：
其中，表示发送端信噪比。
作为本发明的一种优选实施方式，步骤四具体包括：
可以进一步地将本设计方法基于公式(2)抽象成为一个非凸的函数最大值求解问题S1：
其中，C1和C2为约束条件，即该最大值求解问题除了要满足智能反射面的相移矩阵Θ的要求外，基站侧的波束成形向量w的功率不得超过基站的总发送功率Ps。
作为本发明的一种优选实施方式，步骤五具体包括：
对于S1，采用采用基于瑞利熵的数学推导获得基站侧的波束成形向量的优化公式；波束成形向量w应尽量平行于合法用户n的接收信道且尽量正交于窃听用户m的窃听信道/>以便增强合法信道的可靠性，降低用户m的窃听能力；
当智能反射面处的相移矩阵固定不变时，波束成形向量的优化公式可以写为：
其中，IM是M维的单位矩阵，/>是加性高斯白噪声的相关参数。
作为本发明的一种优选实施方式，步骤六具体包括：
当基站侧的波束成形向量固定不变时，相移矩阵Θ中的元素{θi}i≠k的BCD优化公式可以写为：
其中，
是信道矩阵Gbr的第m行；
BCD算法的实施步骤包括：
1)初始化N、M、Ps、Θt，并设置t＝0
2)执行外循环
3)当Θt固定时，基于公式(4)优化wt
4)对于k从1到N，执行内循环
5)当wΔ固定时，基于公式(5)优化相移参数
6)结束循环
7)更新t为t+1
8)直至外循环收敛
作为本发明的一种优选实施方式，步骤七具体包括：
不同于在BCD算法中把每个相移单元θk看作一个优化块，在MM算法中，整个相移矩阵Θ被看作一个优化块，从而实现在一次优化迭代过程中并行地处理所有的相移单元；
目标函数的优化问题可以重新写为：
其中，下界函数g(v)可以表示为：
其中， 是v在MM算法第t次迭代中的值，/>表示目标函数在/>点处的下界值；
相移矩阵Θ在每轮迭代中的优化问题可以转变为：
其中，
因此，当基站处的波束成形向量w固定不变时，相移矩阵Θ对应的最优解公式为：
而当智能反射面处的相移矩阵固定不变时，波束成形向量的优化公式参见公式(4)；
MM算法的实施步骤包括：
1)初始化N、M、Ps、并设置t＝0
2)执行外循环
3)当固定时，基于公式(4)优化w
4)当wΔ(t)固定时，基于公式(10)优化相移参数
5)更新t为t+1
6)直至循环收敛
作为本发明的一种优选实施方式，步骤八具体包括：
将上述步骤中给出的***可达安全速率与不同的传输方式(如OMA传输)以及不同的传输场景(如未部署智能反射面的场景)下的可达安全速率进行比较；通过改变***的发送功率、基站的发射天线数目和智能反射面反射面的反射单元数目来比较智能反射面辅助的NOMA安全通信速率与其他传输方式和传输场景下的安全速率的不同。
作为本发明的一种优选实施方式，步骤九具体包括：
在***安全速率不变的情况下，针对NOMA传输场景，通过是否部署智能反射面来比较基站发送功率的不同；此外，引入BCD和MM算法对智能反射面辅助的NOMA网络进行优化，可以观察到两类算法在减轻基站发送功率负担能力方面的明显区别。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明，在基于智能反射面的NOMA物理层安全通信***中通过引入BCD和MM算法优化基站处的波束成形向量和智能反射面处的相依单元矩阵来最大化提升***的平均安全速率，以及在保证***安全速率不变的情况下有效降低发送功率，减轻基站发送负担。该方法达到了进一步提升NOMA通信网络安全性的目的，且具备易操作，成本低，功耗小的特点。
附图说明
图1是本发明所述的一种反射面辅助的用户节点不可信NOMA网络安全通信***模型图；
图2是BCD和MM算法应用在NOMA/OMA传输方式以及配备智能反射面/无智能反射面传输场景中的平均安全速率性能对比图；
图3是当反射单元数改变时，不同的基站天线数对引入BCD算法的智能反射面辅助NOMA通信网络的平均安全速率性能影响示意图；
图4是当莱斯信道模型中的κ因子变化时，基站发送功率的改变对引入BCD算法的智能反射面辅助NOMA通信网络的平均安全速率性能影响示意图；
图5是当基站发送功率变化时，单天线基站和多天线基站对应的平均安全速率性能变化对比图；
图6是当***的平均安全速率恒定时，智能反射面反射单元数变化对引入BCD/MM算法的智能反射面辅助NOMA网络以及无智能反射面辅助NOMA网络内基站的发送功率影响的对比图；
图7是发明基于智能反射表面辅助NOMA网络的物理层安全通信***设计方法流程图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅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。
请参阅图1-图7，本发明提供一种技术方案：
本发明的目的在于通过在NOMA***中配备智能反射面以及引入BCD和MM两类算法，来实现有限通信资源上的实现安全可靠传输，设计高效的安全通信传输方案。
一种反射面辅助的用户节点不可信NOMA网络安全通信方法，包括以下步骤：
步骤一：建立智能反射面辅助的用户节点不可信NOMA安全通信***模型；
步骤二：设定智能反射面辅助的用户节点不可信NOMA安全通信***模型的参数配置；
步骤三：在内部窃听场景中，远端用户作为窃听者去窃听近端用户的信息，给出***的可达安全速率表达式；
步骤四：将上述表达式进一步抽象成为一个非凸的函数最大值求解问题；
步骤五：对于该非凸函数，采用基于瑞利熵的数学推导获得基站侧的波束成形向量的优化公式；
步骤六：对于该非凸函数，采用BCD算法，通过对基站侧的波束成形向量以及智能反射面的相移矩阵进行交替优化来最大化***的可达安全速率；
步骤七：对于该非凸函数，采用MM算法，通过对基站侧的波束成形向量以及智能反射面的相移矩阵进行交替优化来最大化***的可达安全速率；
步骤八：将步骤三中给出的***可达安全速率与不同的传输方式和场景下的可达安全速率进行对比分析；
步骤九：在可达安全速率不变的情况下，考虑部署智能反射面对基站侧发送功率的影响。
步骤一具体包括：该安全通信***包括一个基站、一个智能反射面和两个非正交用户(近端用户n和远端用户m)，用户节点之间存在相互窃听信息的风险，即远端用户作为窃听者去窃听近端用户的信息。基站在智能反射面的辅助下将两个用户的叠加信息发送给用户，同时窃听者采用被动窃听模式窃取合法信息，在该***中基站和用户之间的通信链路受到建筑物的阻挡而无法直接通信，只能通过反射面的辅助才能完成。
步骤二具体包括：基站配有M根天线，智能反射面上包括N个反射单元，基站到反射面和反射面到用户的复信道系数分别用Gbr和表示，其中/>并将其建模为莱斯衰落信道，不失一般性，从基站到智能反射面再到用户的级联信道增益应满足以下条件:此时，近端用户n和远端用户m的接收信号可以表示为：
其中，表示智能反射面的反射特性矩阵，βm∈(0,1]表示反射面上第m个单元的反射放大系数，θm∈[0,2π)表示第m个反射单元的相移，xn和xm分别表示近端和远端用户的归一化能量信号，an和am表示近端和远端用户的功率分配因子且满足关系式am≥an和am+an＝1，Ps表示在基站处的归一化发送功率，/>是智能反射面的相移矩阵，/>表示基站侧的波束成形向量，/>表示用户/>处的高斯白噪声。
步骤三具体包括：通过如下所示的***可达安全速率表达式：
其中，表示发送端信噪比。
步骤四具体包括：可以进一步地将本设计方法基于公式(2)抽象成为一个非凸的函数最大值求解问题S1：
其中，C1和C2为约束条件，即该最大值求解问题除了要满足智能反射面的相移矩阵Θ的要求外，基站侧的波束成形向量w的功率不得超过基站的总发送功率Ps。
步骤五具体包括：对于S1，采用采用基于瑞利熵的数学推导获得基站侧的波束成形向量的优化公式。在本设计中，波束成形向量w应尽量平行于合法用户n的接收信道且尽量正交于窃听用户m的窃听信道/>以便增强合法信道的可靠性，降低用户m的窃听能力。
在本设计中，当智能反射面处的相移矩阵固定不变时，波束成形向量的优化公式可以写为：
其中，IM是M维的单位矩阵，/>是加性高斯白噪声的相关参数。
步骤六具体包括：当基站侧的波束成形向量固定不变时，相移矩阵Θ中的元素{θi}i≠k的BCD优化公式可以写为：
其中，
是信道矩阵Gbr的第m行。
BCD算法的实施步骤包括：
1)初始化N、M、Ps、Θt，并设置t＝0
2)执行外循环
3)当Θt固定时，基于公式(4)优化wt
4)对于k从1到N，执行内循环
5)当wΔ固定时，基于公式(5)优化相移参数
6)结束循环
7)更新t为t+1
8)直至外循环收敛
步骤七具体包括：不同于在BCD算法中把每个相移单元θk看作一个优化块，在MM算法中，整个相移矩阵Θ被看作一个优化块，从而实现在一次优化迭代过程中并行地处理所有的相移单元。
目标函数的优化问题可以重新写为：
其中，下界函数g(v)可以表示为：
其中， 是v在MM算法第t次迭代中的值。/>表示目标函数在/>点处的下界值。
相移矩阵Θ在每轮迭代中的优化问题可以转变为：
其中，
因此，当基站处的波束成形向量w固定不变时，相移矩阵Θ对应的最优解公式为：
而当智能反射面处的相移矩阵固定不变时，波束成形向量的优化公式参见公式(4)。
MM算法的实施步骤包括：
1)初始化N、M、Ps、并设置t＝0
2)执行外循环
3)当固定时，基于公式(4)优化w
4)当wΔ(t)固定时，基于公式(10)优化相移参数
5)更新t为t+1
步骤八具体包括：
将上述步骤中给出的***可达安全速率与不同的传输方式(如OMA传输)以及不同的传输场景(如未部署智能反射面的场景)下的可达安全速率进行比较。通过改变***的发送功率、基站的发射天线数目和智能反射面反射面的反射单元数目来比较智能反射面辅助的NOMA安全通信速率与其他传输方式和传输场景下的安全速率的不同。
步骤九具体包括：在***安全速率不变的情况下，针对NOMA传输场景，通过是否部署智能反射面来比较基站发送功率的不同。此外，引入BCD和MM算法对智能反射面辅助的NOMA网络进行优化，可以观察到两类算法在减轻基站发送功率负担能力方面的明显区别。
本发明提出一种基于智能反射面辅助NOMA网络的物理层安全通信***，该***有一个基站、一个智能反射面、一个靠近基站的合法非正交用户以及一个远离基站的窃听非正交用户。
下面通过仿真验证本发明所涉及的一种基于智能反射面辅助NOMA网络的物理层安全通信***的平均安全速率性能。不失一般性，***中存在一对非正交用户，记为近端合法用户n和窃听用户m，将其对应的功率因子分别设置为an＝0.2和am＝0.9,用户n和用户m处的加性高斯白噪声参数
进一步改进地，如图2所示：1)NOMA网络中的平均安全速率通常比传统OMA中的更好；2)在***中部署智能反射面可以显着提高通信网络的安全性能；3)虽然都采用了交替优化策略，但BCD算法在优化小规模智能反射面场景中表现出的性能比MM算法强。上述现象的主要原因如下：1)由于收到非正交传输的影响，NOMA具有比OMA更高的频谱效率。此外，当***中存在多个合法用户时，NOMA可以在整个传输期间同时为所有合法用户提供服务，这可以显著地提高网络的安全性能；2)智能反射面可以通过调整入射电磁波的幅度和相位来重新配置无线信道环境，从而能够提高***的容量和可靠性。特别地，智能反射面的被动波束形成器能够加强信号，同时削弱干扰并降低窃听者的窃听能力；3)由于为所有块获得全局最优解，因此BCD更适合于优化小规模的智能反射面参数。相反，由于MM算法可以在一次迭代中优化所有相移单元，当智能反射面中的反射单元的数量变大时，MM算法的收敛速度将比BCD快得多。也就是说，MM算法更适合优化大型智能反射面。
进一步改进地，如图3所示：研究了在使用不同的算法以及基站天线数量变化时，***的平均安全速率与反射单元数量之间的关系。可以发现，随着N或M的增长，平均安全速率单调递增。这是由于添加反射单元和发射天线数目可以为智能反射面或BS的被动波束形成器的设计提供更多的空间自由度，这就进一步地提高了通信***的安全被动增益。基于之前的讨论，BCD在小规模的智能反射面场景中具有更多优点，因此针对小规模的智能反射面***，应用BCD算法时执行效率更高。
进一步改进地，如图4所示：莱斯因子κ值的增加将为***的安全带来明显的收益。这种现象背后的直观解释是较大的κ值意味着网络中的某些散射成分明显比其他散射成分强。因此，传输过程将不再遵循瑞利衰落(κ＝-40dB)，而是对应于莱斯衰落，其中包含强大的LOS成分。考虑到在LOS环境中存在较强的传播路径，信号不会遭受反射，衍射和散射带来的任何损失，即所接收信号的抗干扰能力增强，***的安全性和保密性得到改善。
进一步改进地，如图5所示：相比与部署单个天线，多天线基站会使通信***更安全。原因类似于图3，即更多的天线将带来更高的发送端设计自由度，为基站产生最优的波束成型带来更大可能。
进一步改进地，如图6所示：随着反射单元的数量增长，智能反射面辅助NOMA传输消耗的基站功率远远少于未配备智能反射面的场景。即通过部署智能反射面和加载适当的优化算法，可以显著降低基站处的发送负担，同时确保***的平均安全速率保持不变。这种现象的基本原因是智能反射面通过被动波束成形来增强合法用户的信号强度，以解决短传输距离和由基站传输功率的减弱引起的低信噪比的问题，从而缓解基站的发送功率压力。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种反射面辅助的用户节点不可信NOMA网络安全通信方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：建立智能反射面辅助的用户节点不可信NOMA安全通信***模型，步骤一具体包括：该安全通信***包括一个基站、一个智能反射面和两个非正交用户，近端用户n和远端用户m，用户节点之间存在相互窃听信息的风险，即远端用户作为窃听者去窃听近端用户的信息，基站在智能反射面的辅助下将两个用户的叠加信息发送给用户，同时窃听者采用被动窃听模式窃取合法信息，在该***中基站和用户之间的通信链路受到建筑物的阻挡而无法直接通信，只能通过反射面的辅助才能完成；
步骤二：设定智能反射面辅助的用户节点不可信NOMA安全通信***模型的参数配置，步骤二具体包括：基站配有M根天线，智能反射面上配备N个反射单元，基站到反射面和反射面到用户的复信道系数分别用Gbr和表示，其中/>并将其建模为莱斯衰落信道，不失一般性，从基站到智能反射面再到用户的级联信道增益应满足以下条件：此时，近端用户n和远端用户m的接收信号表示为：
其中，表示智能反射面的反射特性矩阵，βm∈(0,1]表示反射面上第m个单元的反射放大系数，θm∈[0,2π)表示第m个反射单元的相移，xn和xm分别表示近端和远端用户的归一化能量信号，an和am表示近端和远端用户的功率分配因子且满足关系式am≥an和am+an＝1，Ps表示在基站处的归一化发送功率，/>是智能反射面的相移矩阵，/>表示基站侧的波束成形向量，/>表示用户/>处的高斯白噪声；
步骤三：在内部窃听场景中，远端用户作为窃听者去窃听近端用户的信息，给出***的可达安全速率表达式，步骤三具体包括：通过如下所示的***可达安全速率表达式：
其中，表示发送端信噪比；
步骤四：将上述表达式进一步抽象成为一个非凸的函数最大值求解问题，步骤四具体包括：可以进一步地将本设计方法基于公式(2)抽象成为一个非凸的函数最大值求解问题S1：
其中，C1和C2为约束条件，即该最大值求解问题除了要满足智能反射面的相移矩阵Θ的要求外，基站侧的波束成形向量w的功率不得超过基站的总发送功率Ps；
步骤五：对于该非凸函数，采用基于瑞利熵的数学推导获得基站侧的波束成形向量的优化公式，步骤五具体包括：对于S1，采用基于瑞利熵的数学推导获得基站侧的波束成形向量的优化公式；波束成形向量w应尽量平行于合法用户n的接收信道且正交于窃听用户m的窃听信道/>以便增强合法信道的可靠性，降低用户m的窃听能力；
当智能反射面处的相移矩阵固定不变时，波束成形向量的优化公式写为：
其中，IM是M维的单位矩阵，/>是加性高斯白噪声的相关参数；
步骤六：对于该非凸函数，采用BCD算法，通过对基站侧的波束成形向量以及智能反射面的相移矩阵进行交替优化来最大化***的可达安全速率，步骤六具体包括：当基站侧的波束成形向量固定不变时，相移矩阵Θ中的元素{θi}i≠k的BCD优化公式写为：
其中， 是信道矩阵Gbr的第m行；
BCD算法的实施步骤包括：
1)初始化N、M、Ps、Θt，并设置t＝0
2)执行外循环
3)当Θt固定时，基于公式(4)优化wt
4)对于k从1到N，执行内循环
5)当wΔ固定时，基于公式(5)优化相移参数
6)结束循环
7)更新t为t+1
8)直至外循环收敛
步骤七：对于该非凸函数，采用MM算法，通过对基站侧的波束成形向量以及智能反射面的相移矩阵进行交替优化来最大化***的可达安全速率，步骤七具体包括：不同于在BCD算法中把每个相移单元θk看作一个优化块，在MM算法中，整个相移矩阵Θ被看作一个优化块，从而实现在一次优化迭代过程中并行地处理所有的相移单元；
目标函数的优化问题重新写为：
其中， 下界函数g(v)表示为：
其中， 是v在MM算法第t次迭代中的值，/>表示目标函数在/>点处的下界值；
相移矩阵Θ在每轮迭代中的优化问题转变为：
其中，因此当基站处的波束成形向量w固定不变时，相移矩阵Θ对应的最优解公式为：
而当智能反射面处的相移矩阵固定不变时，波束成形向量的优化公式参见公式(4)；
MM算法的实施步骤包括：
1)初始化N、M、Ps、并设置t＝0
2)执行外循环
3)当固定时，基于公式(4)优化w
4)当wΔ(t)固定时，基于公式(10)优化相移参数
5)更新t为t+1
6)直至循环收敛
步骤八：将步骤三中给出的***可达安全速率与不同的传输方式和场景下的可达安全速率进行对比分析，步骤八具体包括：将上述步骤中给出的***可达安全速率与不同的传输方式以及不同的传输场景下的可达安全速率进行比较；通过改变***的发送功率、基站的发射天线数目和智能反射面的反射单元数目来比较智能反射面辅助的NOMA安全通信速率与其他传输方式和传输场景下的安全速率的不同；
步骤九：在可达安全速率不变的情况下，考虑部署智能反射面对基站侧发送功率的影响，步骤九具体包括：在***安全速率不变的情况下，针对NOMA传输场景，通过是否部署智能反射面来比较基站发送功率的不同；此外，引入BCD和MM算法对智能反射面辅助的NOMA网络进行优化，可以观察到两类算法在减轻基站发送功率负担能力方面的明显区别。
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