CN114401031B - 一种辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法 - Google Patents

一种辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法，包括：构建安全通信场景；安全通信场景包括：发射基站、合法用户、干扰机以及窃听机；发射基站包括：发射机和辐射模式下的智能超表面；智能超表面与合法用户、窃听机分别通过第一信道、第二信道进行通信；干扰机与合法用户、窃听机分别通过第三信道、第四信道进行通信；以传输功率和相位波束为优化变量，发射基站的功率最小为优化目标，以合法用户的速率中断概率、目标的保密率中断概率和智能超表面单元幅度归一化设置约束条件，构建目标函数；求解目标函数，得到安全通信场景下的最优的传输功率和相位波束。本申请可以同时实现抗干扰和防窃听，并同时降低成本和功耗。

Description

一种辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法
技术领域
本申请涉及无线通信安全和智能超表面的技术领域，特别是涉及一种辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法。
背景技术
由于无线信道的开放性，无线通信***面临各种干扰和窃听攻击等安全威胁。
多天线技术和大规模天线阵列技术利用无线信道空域资源，通过自适应空域滤波、干扰位置/窃听位置波束置零等方法，能够将通信抗干扰能力从时域和频域两个维度扩展到空间维度，在仅通过增加天线阵列数而不占用额外频谱资源的同时获得空间增益，进一步获得抗干扰和抗截获能力提升。随着天线数量增加，传统多天线和大规模天线***存在射频端硬件复杂度提升导致高成本和高功耗的问题。
因此，如何同时实现抗干扰和防窃听，并同时降低成本和功耗是亟待解决的技术问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法，可以同时实现抗干扰和防窃听，并同时降低成本和功耗。
一种辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法，包括：
构建安全通信场景；所述安全通信场景中包括：发射基站、合法用户、干扰机以及窃听机；所述发射基站包括：发射机和辐射模式下的智能超表面；所述智能超表面与所述合法用户、窃听机分别通过第一信道、第二信道进行通信；所述干扰机与所述合法用户、窃听机分别通过第三信道、第四信道进行通信；
以传输功率和相位波束为优化变量，所述发射基站的功率最小为优化目标，以所述合法用户的速率中断概率、目标的保密率中断概率和智能超表面单元幅度归一化设置约束条件，构建目标优化问题；所述速率中断概率是根据所述第一信道的信道矢量、所述第三信道的信道矢量以及所述智能超表面的波束矢量得到的；所述保密率中断概率是根据所述第二信道的信道矢量、所述第四信道的信道矢量、所述智能超表面的波束矢量以及所述速率中断概率得到的；
求解所述目标优化问题，得到安全通信场景下的最优的传输功率和相位波束。
在其中一个实施例中，以传输功率和相位波束为优化变量，所述发射基站的功率最小为优化目标，以所述合法用户的速率中断概率、目标的保密率中断概率和智能超表面单元幅度归一化设置约束条件，构建目标优化问题包括：
其中，
v＝(v1,…,v2)T
式中，pk表示基站对用户k的发射功率；表示用户k的最小可达率，/>表示用户k的最小目标保密率；/>表示智能超表面到k个合法用户的第一信道矢量，表示智能超表面到窃听机的第二信道矢量，/>表示干扰机到k个合法用户的第三信道矢量，/>表示干扰机到窃听机的第四信道矢量；/>表示k个合法用户的接受处噪声方差，/>表示窃听机的接受处噪声方差；/>表示协方差矩阵。
在其中一个实施例中，求解所述目标优化问题，得到安全通信场景下的最优的传输功率和相位波束包括：
在worse-case速率约束下通过大偏差不等式的近似方法，对所述目标优化问题的约束条件进行变换，得到可解约束条件；
求解可解约束条件下的目标优化问题，得到安全通信场景下的最优的传输功率和相位波束。
在其中一个实施例中，在worse-case速率约束下通过大偏差不等式的近似方法，对所述目标优化问题的约束条件进行变换，得到可解约束条件包括：
在worse-case速率约束下，对所述目标优化问题的约束条件进行第一次变换，得到初步约束条件；
基于大偏差不等式的近似方法，对所述初步约束条件进行第二次变换，得到可解约束条件。
在其中一个实施例中，在worse-case速率约束下，对所述目标优化问题的约束条件进行第一次变换，得到初步约束条件包括：
令：
则可表示为：
可表示为：
得到初步约束条件：
其中：
ΔGk＝[ΔG1,k；ΔG2,k；…；ΔGK,k]
ΔH＝[ΔH1；ΔH2；…；ΔHK]
Ak＝diag(W1,W2,…,-αU,kWk,…,WK)
Bk＝diag(-W1,-W2,…,βE,kWk,…,-WK)。
在其中一个实施例中，基于大偏差不等式的近似方法，对所述初步约束条件进行第二次变换，得到可解约束条件包括：
令：
所述初步约束条件可以转化为：
令：
Σg,(i,k)＝ε2 g,(i,k)I
Σh,i＝ε2 h,iI
所述初步约束条件可以继续转化为：
其中：
ΔGg,(i,k)＝εg,(i,k)eg,(i,k)
ΔHh,i＝εh,ieh,i
eg,(i,k)和
eg,k＝[eg,(1,k)；eg,(2,k)；…；eg,(K,k)]
eh＝[eh,1；eh,2；…；eh,K]
所述初步约束条件通过基于大偏差不等式的近似后可以继续转化为：
其中，xk、yk、ak和bk是松弛变量；
简化后得到可解约束条件：
在其中一个实施例中，求解可解约束条件下的目标优化问题，得到安全通信场景下的最优的传输功率和相位波束包括：
将可解约束条件下的目标优化问题简化为标准的半正定规划问题；
利用特征值分解和高斯随机化方法求解所述半正定规划问题，得到最优解；所述最优解包括最优的传输功率和最优的相位波束。
在其中一个实施例中，将可解约束条件下的目标优化问题简化为标准的半正定规划问题包括：
在其中一个实施例中，所述半正定规划问题先使用CVX工具解决，再利用特征值分解和高斯随机化方法求解。
上述辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法，针对可编程超材料赋能的信息超表面技术对电磁波传输参数灵活、精确控制的特性，将信息超材料技术与抗干扰通信相结合，针对无线抗干扰和抗截获***的通信场景，构建目标函数并求解，得到最优的传输功率和最优的相位波束，使得***发射功率最小化，可以同时实现抗干扰和防窃听，并同时降低成本和功耗。
附图说明
图1为一个实施例中辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法的流程图；
图2为一个实施例中辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法的场景图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明，本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，在本申请中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多组”的含义是至少两组，例如两组，三组等，除非另有明确具体的限定。
在本申请中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接，还可以是物理连接或无线通信连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
另外，本申请各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
如图1和图2所示，本申请提供的一种辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法，在一个实施例中，包括以下步骤：
步骤102：构建安全通信场景；所述安全通信场景中包括：发射基站、合法用户、干扰机以及窃听机；所述发射基站包括：发射机和辐射模式下的智能超表面；所述智能超表面与所述合法用户、窃听机分别通过第一信道、第二信道进行通信；所述干扰机与所述合法用户、窃听机分别通过第三信道、第四信道进行通信。
安全通信场景一般的基础配置是：无线抗干扰和抗截获***的通信场景，其中包含一个配置单天线馈源的发射基站、K个配置单天线的合法用户、一个配置L根天线的干扰机和一个配置单天线的窃听机。
发射基站包括一个配置N个可重构反射单元的工作在辐射模式下的智能超表面，智能超表面工作在辐射模式，位于发射机侧，对单天线馈源发射的信号进行直接编码调制后辐射通信。智能超表面至少具有K行1列个反射面单元，每行对应一个用户，也可以布置K行N列，数量越多，辐射效果越好。
步骤104：以传输功率和相位波束为优化变量，所述发射基站的功率最小为优化目标，以所述合法用户的速率中断概率、目标的保密率中断概率和智能超表面单元幅度归一化设置约束条件，构建目标优化问题；所述速率中断概率是根据所述第一信道的信道矢量、所述第三信道的信道矢量以及所述智能超表面的波束矢量得到的；所述保密率中断概率是根据所述第二信道的信道矢量、所述第四信道的信道矢量、所述智能超表面的波束矢量以及所述速率中断概率得到的。
合法用户的速率中断概率是指：用户速率大于其最低速率要求的概率；
目标的保密率中断概率是指：保密率大于其最低速率要求的概率；
幅度归一化是指：仅调节相位，不调节幅度，即只调相不调幅。
针对智能超表面辅助的无线通信***，通过智能超表面波束形成设计，在满足***的信息传输最大可到达率中断概率小于门限ρk、最大保密率中断概率小于门限τk、智能超表面单元幅度归一化的约束条件下，实现***发射功率最小化，得到最优的发射机最小传输功率p和最优智能超表面相位波束形成矢量v。
根据最优波速形成矢量联合发射机最小发射功率，重构无线信道环境，实现辐射模式下智能超表面辅助安全通信。
步骤106：求解所述目标优化问题，得到安全通信场景下的最优的传输功率和相位波束。
具体的，在worse-case速率约束下，对所述目标优化问题的约束条件进行第一次变换，得到初步约束条件；基于大偏差不等式的近似方法，对所述全面约束条件进行第二次变换，得到可解约束条件；
将可解约束条件下的目标优化问题简化为标准的半正定规划问题；先使用凸优化工具，再利用特征值分解和高斯随机化方法求解所述半正定规划问题，得到最优解；所述最优解包括安全通信场景下的最优的传输功率和最优的相位波束。
在本实施例中，利用大偏差不等式(LDI)来安全地近似速率中断概率，利用半定松弛技术(SDR)有效地求解了松弛凸问题，利用特征值分解和高斯随机化方法(GR)得到了最优的传输功率p和相位波束形成v。
在本实施例中，智能超表面可以有效地直接调控电磁信号的波前和各种电磁参数，例如相位、振幅、频率、甚至极化，且结构简单、成本可控以及无需功耗大、设计复杂的射频链路部分，成为有可能替代传统发射链路的新体制阵列式发射机架构。智能超表面工作于辐射模式，数字基带信号通过数模转换器后控制可重构智能表面的反射相位或幅度特性，从而对由馈电天线入射的单音电磁信号进行信息调制，具有低成本、高能效的优点，有望代替传统多天线和大规模天线***。同时，基于智能超表面自适应调控无线信道环境的能力，可以在增强期望信号的同时实现干扰方和窃听方信号抑制，提升无线通信***抗干扰与抗截获能力。
利用信息可编程超材料构成的智能超表面，实现无线信道环境可重构能力，使无线通信信道，变得灵活可控，打破了将抗干扰通信研究重点全部放在收发机设计上的传统认识。以无线信道互异性、唯一性、多样性等内生属性入手，从主动改变无线电传输环境的概念出发，跳出了收发机被动适应信道的传统角度，在提升传输速率和通信质量、降低发射功率的同时，实现抗干扰和反监听的能力提升，推动信息超材料技术在无线通信安全领域应用。
智能超表面可以以更小的发射功率抵抗同样大小的干扰功率，也就是说，可以在有限的功率下抵抗更大的干扰功率，因而可以增强有用信号并抵消干扰信号，来提高***的抗干扰通信性能，同时通过智能超表面的波束成形优化，提升动态未知环境的抗干扰通信能力。
利用智能超表面的电磁环境定制能力，能够实时改变电磁波传播路径实现信道捷变，进一步通过重构无线环境减少信号能量对敌方的泄露，降低窃听方对通信方的检测概率。同时，利用智能超表面自主引导电磁环境传播路径，实现信道的精细化管理和利用，为收发双方通信建立最优通路，在增强我方通信质量的同是阻断敌方干扰信号注入。
通过信息智能超表面对无线信道空间电磁传播环境，主要是对基站发射端产生的电磁信号进行智能调控，自主引导电磁环境传播路径，为收发双方架设最优通路，在增强合法用户通信质量的同时阻断恶意干扰信号的注入，在不完全CSI的环境中，第一次在ris的辐射模式下，同时实现了抗干扰和防窃听，并实现低成本、低硬件复杂度、低功耗、低辐射的安全通信环境。
在其中一个实施例中，通信场景包含一个配置单天线馈源的发射基站、K个配置单天线的合法用户、一个配置L根天线的干扰机和一个配置单天线的窃听机，发射基站包括一个配置N个可重构反射单元的工作在辐射模式下的智能超表面。
以传输功率和相位波束为优化变量，所述发射基站的功率最小为优化目标，以所述合法用户的速率中断概率、目标的保密率中断概率和智能超表面单元幅度归一化设置约束条件，构建目标函数，具体包括：
设定约束条件为：***的最大可达率对应的中断概率小于门限ρk、最大保密率对应的中断概率门限小于τk和智能超表面单元相位约束(智能超表面单元幅度归一化)；
以***发射功率pk最小化为优化目标，以发射机功率p和智能超表面波束形成矢量v为优化变量，构建优化问题：
其中，
v＝(v1,…,v2)T
式中，pk表示基站对用户k(k∈[1,2,…,K])的发射功率；表示用户k的最小可达率，/>表示用户k的最小目标保密率；/>表示智能超表面到k个合法用户的第一信道矢量，/>表示智能超表面到窃听机的第二信道矢量，/>表示干扰机到k个合法用户的第三信道矢量，/>表示干扰机到窃听机的第四信道矢量；/>表示k个合法用户的接受处噪声方差，/>表示窃听机的接受处噪声方差；表示协方差矩阵；fc表示基站发送载波信号的频率，N表示智能超表面配置的工作在辐射模式下的反射面单元的数量，vn表示每个反射面单元的幅度系数，K表示配置单天线的合法用户数量，L表示干扰机配置的天线数量；WJ表示抗干扰波束成形。
在worse-case速率约束下，对目标优化问题的约束条件进行第一次变换：
令：
则可表示为：
可表示为：
得到初步约束条件：
其中：
ΔGk＝[ΔG1,k；ΔG2,k；…；ΔGK,k]
ΔH＝[ΔH1；ΔH2；…；ΔHK]
Ak＝diag(W1,W2,…,-αU,kWk,…,WK)
Bk＝diag(-W1,-W2,…,βE,kWk,…,-WK)。
基于大偏差不等式的近似方法，对初步约束条件进行第二次变换：令：
初步约束条件可以转化为：
令：
Σg,(i,k)＝ε2 g,(i,k)I
Σh,i＝ε2 h,iI
初步约束条件可以继续转化为：
/>
其中：
ΔGg,(i,k)＝εg,(i,k)eg,(i,k)
ΔHh,i＝εh,ieh,i
eg,(i,k)和
eg,k＝[eg,(1,k)；eg,(2,k)；…；eg,(K,k)]eh＝[eh,1；eh,2；…；eh,K]
初步约束条件通过基于大偏差不等式的近似后可以继续转化为：
其中，xk、yk、ak和bk是松弛变量；
简化后得到可解约束条件：
/>
将可解约束条件下的目标函数简化为标准的半正定规划问题：
对上述半正定规划问题(SDP)，可以先使用凸优化工具(CVX工具)解决，然后利用特征值分解和高斯随机化方法(GR)，得到最优的传输功率p和智能超表面相位波束形成矢量v。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种辐射模式下基于智能超表面的安全通信方法，其特征在于，包括：
构建安全通信场景；所述安全通信场景中包括：发射基站、合法用户、干扰机以及窃听机；所述发射基站包括：发射机和辐射模式下的智能超表面；所述智能超表面与所述合法用户、窃听机分别通过第一信道、第二信道进行通信；所述干扰机与所述合法用户、窃听机分别通过第三信道、第四信道进行通信；
以传输功率和相位波束为优化变量，所述发射基站的功率最小为优化目标，以所述合法用户的速率中断概率、目标的保密率中断概率和智能超表面单元幅度归一化设置约束条件，构建目标优化问题；所述速率中断概率是根据所述第一信道的信道矢量、所述第三信道的信道矢量以及所述智能超表面的波束矢量得到的；所述保密率中断概率是根据所述第二信道的信道矢量、所述第四信道的信道矢量、所述智能超表面的波束矢量以及所述速率中断概率得到的；
求解所述目标优化问题，得到安全通信场景下的最优的传输功率和相位波束；
以传输功率和相位波束为优化变量，所述发射基站的功率最小为优化目标，以所述合法用户的速率中断概率、目标的保密率中断概率和智能超表面单元幅度归一化设置约束条件，构建目标优化问题包括：
其中，
v＝(v1,...,v2)T
式中，pk表示基站对用户k的发射功率；表示用户k的最小可达率，/>表示用户k的最小目标保密率；/>表示智能超表面到k个合法用户的第一信道矢量，/>表示智能超表面到窃听机的第二信道矢量，/>表示干扰机到k个合法用户的第三信道矢量，/>表示干扰机到窃听机的第四信道矢量；/>表示k个合法用户的接受处噪声方差，/>表示窃听机的接受处噪声方差；/>表示协方差矩阵；
求解所述目标优化问题，得到安全通信场景下的最优的传输功率和相位波束包括：
在worse-case速率约束下通过大偏差不等式的近似方法，对所述目标优化问题的约束条件进行变换，得到可解约束条件；
求解可解约束条件下的目标优化问题，得到安全通信场景下的最优的传输功率和相位波束；
在worse-case速率约束下通过大偏差不等式的近似方法，对所述目标优化问题的约束条件进行变换，得到可解约束条件包括：
在worse-case速率约束下，对所述目标优化问题的约束条件进行第一次变换，得到初步约束条件；
基于大偏差不等式的近似方法，对所述初步约束条件进行第二次变换，得到可解约束条件；
在worse-case速率约束下，对所述目标优化问题的约束条件进行第一次变换，得到初步约束条件包括：
令：
则可表示为：
可表示为：
得到初步约束条件：
其中：
ΔGk＝[ΔG1,k；ΔG2,k；…；ΔGK,k]
ΔH＝[ΔH1；ΔH2；…；ΔHK]
Ak＝diag(W1,W2,…,-αU,kWk,…,WK)
Bk＝diag(-W1,-W2,…,βE,kWk,…,-WK)。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于大偏差不等式的近似方法，对所述初步约束条件进行第二次变换，得到可解约束条件包括：
令：
所述初步约束条件可以转化为：
令：
Σg,(i,k)＝ε2 g,(i,k)I
Σh,i＝ε2 h,iI
所述初步约束条件可以继续转化为：
其中：
ΔGg,(i,k)＝εg,(i,k)eg,(i,k)
ΔHh,i＝εh,ieh,i
eg,(i,k)和
eg,k＝[eg,(1,k)；eg,(2,k)；…；eg,(K,k)]
eh＝[eh,1；eh,2；…；eh,K]
所述初步约束条件通过基于大偏差不等式的近似后可以继续转化为：
其中，xk、yk、ak和bk是松弛变量；简化后得到可解约束条件：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，求解可解约束条件下的目标优化问题，得到安全通信场景下的最优的传输功率和相位波束包括：
将可解约束条件下的目标优化问题简化为标准的半正定规划问题；
利用特征值分解和高斯随机化方法求解所述半正定规划问题，得到最优解；所述最优解包括最优的传输功率和最优的相位波束。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将可解约束条件下的目标优化问题简化为标准的半正定规划问题包括:
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述半正定规划问题先使用CVX工具解决，再利用特征值分解和高斯随机化方法求解。
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