CN116073866A - 一种ris辅助mimo的隐蔽通信方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,属于无线通信领域。本发明通过以接收机最小信噪比最大化为优化目标,保证多用户通信***中的最差接收机Bob也能得到最大信噪比,进而使多用户隐蔽通信***在保证隐蔽通信的情况下每个接收机Bob均能够实现有效接收。通过Alice发射功率约束CR1保证信号发射机的有效发射,通过RIS恒模约束CR2保证信号的反射;通过隐蔽通信约束CR3在存在噪声不确定性的的情况下仍能够保证所述多用户隐蔽通信***实现隐蔽通信。本发明通过将排序算法、交替优化双循环转化交替优化单循环,联合优化非凸化后的多用户隐蔽通信***优化问题,提高多用户隐蔽通信***优化效率,确保存在噪声不确定性的情况下仍能够可靠隐蔽通信。
Description
技术领域
本发明涉及一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,属于无线通信领域。
背景技术
随着无线通信技术的飞速发展,第六代移动网络(6G)逐渐成为现代移动通信的主要发展方向。2019年全球首份6G***《6G无线***的愿景:应用、趋势、技术和开放研究问题》定义,6G的峰值通信速度将比5G高10-100倍,并需要实现超高可靠性。同时,开放的无线通信中有大量的机密和敏感数据,这就保证了可靠的安全性,往往要求通信本身不被检测到。换句话说,在一个无线通信***中,我们需要保证接收端能够有效地接收到发送端发送的信号,而其他非法端不能知道他们的信息传输活动。因此,高可靠性传输的信息基础设施建设,即隐蔽通信技术起着至关重要的作用。可重构智能表面(Reconfigurableintelligent surface,RIS)技术可以理解为无源相控阵。它采用了特殊的物理架构重构其反射电磁波,从而可以显著提高无线通信***的空间复用增益和空间分集增益。首先,RIS是一种无源设备,不需要任何其他不确定性来源,如发射器的任意发射功率或监视器的噪声不确定性。因此,它通常比现有的隐蔽通信方法更直接、更经济。此外,RIS易于部署,易于拆卸,易于集成。此外,RIS可灵活地应用于不同的***终端上,可有效提高无线通信网络的通信可靠性和有效性,将隐蔽通信与新兴技术完美融合。当***中没有直接路径或直接路径信号较弱时,即非Los信道。为了实现从发射机到接收机的有效传输,需要更高的功率。增加的容量将进一步增加暴露的可能性,降低隐蔽性能。在***中增加RIS可以在不增加发射机功率的情况下提高传输信道质量,整体功耗也较低。在这种情况下,有效地提高了***的隐蔽性能。此外,即使采用直接路径部署,RIS也可以通过收益和成本之间的权衡有效地提高信道性能。与使用简单物理层安全优化的隐蔽通信相比,基于RIS的物联网隐蔽通信***可以通过增强同方向的预期信号和取消对意外接收者的呼叫来隐藏通信链路。此外,基于RIS的通信***的隐蔽性能不依赖于对手的能力。此外,它还可以与以前的技术结合使用,或作为一种补充解决方案。然而,随着6G***的逐渐广泛应用和用户数量的显著增加,单输入单输出的***结构浪费了大量资源。多用户网络可以创造更多的容量,从而使***能够有效地增加,客户可以获得更多的好处。此外,6G作为一个智能互联***,必须面对资源约束环境下多用户协同优化的挑战。此外,需要研究在考虑多用户场景下基于RIS的隐蔽通信问题。
发明内容
针对现有MIMO的隐蔽通信方法存在的下述技术缺陷:(一)多用户网络构建及资源约束环境下多用户协同优化的问题;(二)传统基于RIS的隐蔽通信***中计算复杂度较高和资源利用率较差的不足。本发明的主要目的是提供一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,利于RIS的独特性能,在由单天线发射机Alice、多个接收器Bob和一个接收器Willie组成的多用户隐蔽通信中增加RIS模块,以接收机最小信噪比最大化为目标,约束条件包括Alice发射功率约束CR1、RIS恒模约束CR2和步骤四隐蔽通信约束CR3条件,构建多用户隐蔽通信***优化问题。通过以接收机最小信噪比最大化为优化目标,保证多用户通信***中的最差接收机Bob也能得到最大信噪比,进而使多用户隐蔽通信***在保证隐蔽通信的情况下每个接收机Bob均能够实现有效接收。通过Alice发射功率约束CR1保证信号发射机的有效发射,通过RIS恒模约束CR2保证信号的反射;通过隐蔽通信约束CR3在存在噪声不确定性的的情况下仍能够保证所述多用户隐蔽通信***实现隐蔽通信。
本发明的目的是通过下述技术方案实现的。
本发明公开的一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,包括如下步骤:
步骤一:构建主要由单天线发射机Alice、RIS、多个接收器Bobs和一个接收器Willie组成的多用户隐蔽通信***,单天线发射机Alice用于发射信号;RIS用于反射信号;Bob和Willie共同接收通过Alice发射及RIS反射的信号。其中,通过Willie检测Alice是否正在发送有用信号。
步骤二:单天线发射机Alice通过无线通信发射广播信号,调制基带信号到载波信号上。所述广播信号在H0时刻为无数据,在H1时刻波束承载数据,载波数据满足功率约束条件,所述功率约束条件指单天线发射机Alice当前时刻总功率小于固定约束功率。
所述发送广播信号表示为
步骤三:Bob接收机接收单天线发射机Alice发送广播信号和通过RIS反射的信号。
所述第k个接收机Bob接受到的信号表示为
步骤四:Willie接收机接收Alice发送广播信号和通过RIS反射的信号,Willie接收机通过检测接收到的信号来构建二元假设模型并确定Alice是否发送信号,即通过二元假设模型使Willie对于发射机Alice发送信号的检测概率低于固定值。
Willie接收到的信号表示如公式(3)所示,若Willie未接收到信号,判定Alice发送广播信号实现隐蔽传输。
由于无线通信环境的变化会导致噪声的不确定性,因此采用有界不确定性模型定义Willie的总检测错误率如公式(5)所示,通过所述Willie的检测错误率表征无线通信环境的变化导致的噪声不确定性。
其中:
在隐蔽通信中,采用F+M≥1-ε作为隐蔽性约束,其中F为虚警,M为漏检率,ε为确定所需的隐蔽性水平的小值。Willie的检测性能通常用检测误差概率来衡量。虚警率和漏报率两部分之和应大于预先设定的阈值。Willie检测到信号传输但实际没有信号,而当Alice和Bob之间的实际信息转换时,Willie检测到非信号传输。根据隐蔽性约束F+M≥1-ε得到总检测错误率显示如公式(5)所示
其中:τ是检测阈值,A是Willie收到的能量。
通过如公式(5)所示的检验Willie的二元假设,使Willie对于发射机Alice发送信号的检测概率低于固定值。将使Willie对于发射机Alice发送信号的检测概率低于固定值作为多用户隐蔽通信***中优化问题的约束条件,通过所述约束条件在存在噪声不确定性的情况下仍能够保证所述多用户隐蔽通信***实现隐蔽通信。
步骤五:针对RIS辅助MIMO的隐蔽通信***,以接收机最小信噪比最大化为目标,约束条件包括Alice发射功率约束CR1、RIS恒模约束CR2和步骤四隐蔽通信约束CR3条件,构建多用户隐蔽通信***优化问题。通过以接收机最小信噪比最大化为优化目标,保证多用户通信***中的最差接收机Bob也能得到最大信噪比,进而使多用户隐蔽通信***在保证隐蔽通信的情况下每个接收机Bob均能够实现有效接收。通过Alice发射功率约束CR1保证信号发射机的有效发射,通过RIS恒模约束CR2保证信号的反射;通过隐蔽通信约束CR3在存在噪声不确定性的情况下仍能够保证所述多用户隐蔽通信***实现隐蔽通信。
构建多用户隐蔽通信***优化问题如公式(6)所示
s.t.CR1:|ωb|2≤Pmax
CR2:|θn|2≤1,n=1,…,NR
CR3:F+M≥1-ε
(6)
其中,CR1为最大发射功率约束,Pmax为Alice点的最大发射功率。CR2为RIS振幅恒模约束,CR3为保证隐蔽通信的约束。
步骤六:根据Jensen不等式,在考虑限制条件时,RIS恒模约束CR2和步骤四隐蔽通信约束CR3为难以直接求解的非凸问题。通过排序算法、交替优化算法,进而将步骤五构建的多用户隐蔽通信***优化问题中非凸函数转化为凸函数,联合优化非凸化后的多用户隐蔽通信***优化问题,显著降低多用户隐蔽通信***优化的复杂度,进而提高多用户隐蔽通信***优化效率,提升多用户隐蔽通信***的实时性,确保多用户隐蔽通信***存在噪声不确定性的情况下仍能够可靠隐蔽通信。
作为优选,利用排序算法将最大最小优化问题转化为目标函数最大化问题。
在隐蔽传输性能和计算复杂度之间取得平衡,且为了避免交替优化可能带来的高复杂度,作为优选,RIS反射矩阵独立于其他矩阵进行优化。首先在发射机Alice处采用交替优化的方法对Alice预编码进行优化,即用交替迭代法确定最佳的RIS相移和波束,进而得到目标函数的最优解。在低复杂度的情况下获得最优参数,对RIS的相位进行优化,通过排序算法、交替优化算法,联合优化非凸化后的多用户隐蔽通信***优化问题,显著降低多用户隐蔽通信***优化的复杂度,进而提高多用户隐蔽通信***优化效率,提升多用户隐蔽通信***的实时性。
对于相位离散情况,步骤六实现方法为:首先输入Φ(0),设置大于0且足够小的内部迭代次数∈in、或者内部最大迭代次数Nin,再设置内部优化精度初始迭代指数tin=0。然后根据(41)更新ωb,重复如下循环:
根据更新和其中g是(6)的KKT解。再令 如果每个RIS反射单元的变化量θn是离散的,则令其中n是在上一步中得出的角度四舍五入之后的值,是减少(6)中给出的问题的角度,并跳出此算法;否则令tin=tin+1,直接进入下一次循环。直到时,结束该循环。
对于相位连续情况,步骤六实现方法为:首先输入Φ(0),设置外部迭代次数iout=0,大于0且足够小的外部优化精度∈out、或者外部迭代的最大次数Nout,大于0且足够小的内部迭代次数∈in、或者内部最大迭代次数Nin,以及内部优化精度初始迭代指数tin=0。然后重复如下循环:
令iout=iout+1,设置外部迭代次数tin=0,再重复如下的二层循环:
根据更新和其中g为(6)的KKT解;根据(6)更新再令如果每个RIS反射单元的变化量θn是离散的,则引入GSS方法解决问题(6)的简化,并跳出此算法;否则令tin=tin+1,直接进入下一次循环。直到时,结束该二层循环。
有益效果:
1、本发明公开的一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,针对RIS辅助MIMO的隐蔽通信***,考虑目标***的能量效率,以接收机最小信噪比最大化为目标,约束条件包括Alice发射功率约束CR1、RIS恒模约束CR2和步骤四隐蔽通信约束CR3条件,构建多用户隐蔽通信***优化问题。通过以接收机最小信噪比最大化为优化目标,保证多用户通信***中的最差接收机Bob也能得到最大信噪比,进而使多用户隐蔽通信***在保证隐蔽通信的情况下每个接收机Bob均能够实现有效接收。通过Alice发射功率约束CR1保证信号发射机的有效发射,通过RIS恒模约束CR2保证信号的反射;通过隐蔽通信约束CR3在存在噪声不确定性的的情况下仍能够保证所述多用户隐蔽通信***实现隐蔽通信。
2、本发明公开的一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,由于目标函数的非凸性限制,直接求解优化多用户隐蔽通信***优化问题效率低。此外,由于隐蔽通信约束的特点,进一步增强多用户隐蔽通信***优化问题的复杂性。本发明通过排序算法、交替优化算法,进而将步骤五构建的多用户隐蔽通信***优化问题中非凸函数转化为凸函数,联合优化非凸化后的多用户隐蔽通信***优化问题,显著降低多用户隐蔽通信***优化的复杂度,进而提高多用户隐蔽通信***优化效率,提升多用户隐蔽通信***的实时性,确保多用户隐蔽通信***存在噪声不确定性的情况下仍能够可靠隐蔽通信。
3、本发明公开的一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,在优化过程中,考虑在理想RIS条件下连续相移的最优解及考虑RIS离散相移问题在实际噪声和设备复杂性限制下,采用先验信息或黄金分割搜索法求解多用户隐蔽通信***优化问题的非凸性,得到非理想条件下的最优解,进一步降低***的复杂度,提升RIS辅助MIMO的隐蔽通信***效率。
4、本发明公开的一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,Willie接收机接收Alice发送广播信号和通过RIS反射的信号,Willie接收机通过检测接收到的信号来构建二元假设模型并确定Alice是否发送信号,即通过二元假设模型使Willie对于发射机Alice发送信号的检测概率低于固定值,能够实现对单个天线Alice的非零发射功率的隐藏(即,检测相当于对Willie的随机猜测)。当Alice和Bobs通过导频知道对方的信道信息,而Willie不知道完整的信道状态信息CSI(complete channel state information)时,Willie检测到的信号的总检测错误率高于保证隐蔽通信所需的检测错误率;本发明在存在噪声不确定性的情况下仍能够保证所述多用户隐蔽通信***实现隐蔽通信。
附图说明
图1是本发明所述一种RIS辅助MIMO隐蔽通信***结构框图;
图2是本发明所述一种RIS辅助MIMO隐蔽通信***仿真实例图;
图3是本发明所述的方法信噪比随Alice传输功率变化与传统方法的性能曲线对比图;
图4是本发明所述的方法信噪比随RIS数量变化与传统方法的性能曲线对比图;
图5是本发明所述的方法信噪比随隐蔽性能参数与传统方法的性能曲线对比图;
图6为本发明公开的一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例子,并且参照附图,对本发明进一步详细说明。
在三维坐标系中,Alice、RIS和Willie分别位于(-30,60)m、(0,30)m、(40,30)m。网络服务于四个波波,波波位于以原点为中心半径l=5m的圆内。RIS单元数NR=12,Alice天线数NA=2,噪声功率设为80dbm。
如图6所示,本实施例公开的一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,具体实现步骤如下:
步骤一:构建主要由单天线发射机Alice、RIS、多个接收器Bobs和一个接收器Willie组成的多用户隐蔽通信***,单天线发射机Alice用于发射信号;RIS用于反射信号;Bob和Willie共同接收通过Alice发射及RIS反射的信号。其中,通过Willie检测Alice是否正在发送有用信号。
步骤二:单天线发射机Alice通过无线通信发射广播信号,调制基带信号到载波信号上。所述广播信号在H0时刻为无数据,在H1时刻波束承载数据,载波数据满足功率约束条件,所述功率约束条件指单天线发射机Alice当前时刻总功率小于固定约束功率。
所述发送广播信号表示为
步骤三:Bob接收机接收单天线发射机Alice发送广播信号和通过RIS反射的信号。
所述第k个接收机Bob接受到的信号表示为
步骤四:Willie接收机接收Alice发送广播信号和通过RIS反射的信号,Willie接收机通过检测接收到的信号来构建二元假设模型并确定Alice是否发送信号,即通过二元假设模型使Willie对于发射机Alice发送信号的检测概率低于固定值。
Willie接收到的信号表示如公式(3)所示,若Willie未接收到信号,判定Alice发送广播信号实现隐蔽传输。
由于无线通信环境的变化会导致噪声的不确定性,因此采用有界不确定性模型定义Willie的总检测错误率如公式(5)所示,通过所述Willie的检测错误率表征无线通信环境的变化导致的噪声不确定性。
其中:
在隐蔽通信中,采用F+M≥1-ε作为隐蔽性约束,其中F为虚警,M为漏检率,ε为确定所需的隐蔽性水平的小值。Willie的检测性能通常用检测误差概率来衡量。虚警率和漏报率两部分之和应大于预先设定的阈值。Willie检测到信号传输但实际没有信号,而当Alice和Bob之间的实际信息转换时,Willie检测到非信号传输。根据隐蔽性约束F+M≥1-ε得到总检测错误率显示如公式(5)所示
其中:τ是检测阈值,A是Willie收到的能量。
通过如公式(5)所示的检验Willie的二元假设,使Willie对于发射机Alice发送信号的检测概率低于固定值。将使Willie对于发射机Alice发送信号的检测概率低于固定值作为多用户隐蔽通信***中优化问题的约束条件,通过所述约束条件在存在噪声不确定性的情况下仍能够保证所述多用户隐蔽通信***实现隐蔽通信。
步骤五:针对RIS辅助MIMO的隐蔽通信***,以接收机最小信噪比最大化为目标,约束条件包括Alice发射功率约束CR1、RIS恒模约束CR2和步骤四隐蔽通信约束CR3条件,构建多用户隐蔽通信***优化问题。通过以接收机最小信噪比最大化为优化目标,保证多用户通信***中的最差接收机Bob也能得到最大信噪比,进而使多用户隐蔽通信***在保证隐蔽通信的情况下每个接收机Bob均能够实现有效接收。通过Alice发射功率约束CR1保证信号发射机的有效发射,通过RIS恒模约束CR2保证信号的反射;通过隐蔽通信约束CR3在存在噪声不确定性的的情况下仍能够保证所述多用户隐蔽通信***实现隐蔽通信。
构建多用户隐蔽通信***优化问题如公式(6)所示
s.t. CR1:|ωb|2≤Pmax
CR2:|θn|2≤1,n=1,…,NR
CR3:F+M≥1-ε
(6)
其中,CR1为最大发射功率约束,Pmax为Alice点的最大发射功率。CR2为RIS振幅恒模约束,CR3为保证隐蔽通信的约束。
步骤六:根据Jensen不等式,在考虑限制条件时,RIS恒模约束CR2和步骤四隐蔽通信约束CR3为难以直接求解的非凸问题。通过排序算法、交替优化算法,进而将步骤五构建的多用户隐蔽通信***优化问题中非凸函数转化为凸函数,联合优化非凸化后的多用户隐蔽通信***优化问题,显著降低多用户隐蔽通信***优化的复杂度,进而提高多用户隐蔽通信***优化效率,提升多用户隐蔽通信***的实时性,确保多用户隐蔽通信***存在噪声不确定性的情况下仍能够可靠隐蔽通信。
利用排序算法将最大最小优化问题转化为目标函数最大化问题。
在隐蔽传输性能和计算复杂度之间取得平衡,且为了避免交替优化可能带来的高复杂度,由于RIS反射矩阵独立于其他矩阵进行优化。首先在发射机Alice处采用交替优化的方法对Alice预编码进行优化,即用交替迭代法确定最佳的RIS相移和波束,进而得到目标函数的最优解。在低复杂度的情况下获得最优参数,对RIS的相位进行优化,通过排序算法、交替优化算法,联合优化非凸化后的多用户隐蔽通信***优化问题,显著降低多用户隐蔽通信***优化的复杂度,进而提高多用户隐蔽通信***优化效率,提升多用户隐蔽通信***的实时性。
对于相位离散情况,步骤六实现方法为:首先输入Φ(0),设置大于0且足够小的内部迭代次数∈in(或者内部最大迭代次数Nin),再设置内部优化精度初始迭代指数tin=0。然后根据(6)更新ωb,重复如下循环:
根据更新和其中g是(6)的KKT解。再令 如果每个RIS反射单元的变化量θn是离散的,则令其中n是在上一步中得出的角度四舍五入之后的值,是减少(6)中给出的问题的角度,并跳出此算法;否则令tin=tin+1,直接进入下一次循环。直到时,结束该循环。
对于相位连续情况,步骤六实现方法为:首先输入Φ(0),设置外部迭代次数iout=0,大于0且足够小的外部优化精度∈out、或者外部迭代的最大次数Nout,大于0且足够小的内部迭代次数∈in、或者内部最大迭代次数Nin,以及内部优化精度初始迭代指数tin=0。然后重复如下循环:
令iout=iout+1,设置外部迭代次数tin=0,再重复如下的二层循环:
根据更新和其中g为(6)的KKT解;根据(6)更新再令如果每个RIS反射单元的变化量θn是离散的,则引入GSS方法解决问题(6)的简化,并跳出此算法;否则令tin=tin+1,直接进入下一次循环。直到时,结束该二层循环。
以上所述的具体描述,对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,其特征在于:包括如下步骤,
步骤一:构建主要由单天线发射机Alice、RIS、多个接收器Bobs和一个接收器Willie组成的多用户隐蔽通信***,单天线发射机Alice用于发射信号;RIS用于反射信号;Bob和Willie共同接收通过Alice发射及RIS反射的信号;其中,通过Willie检测Alice是否正在发送有用信号;
步骤二:单天线发射机Alice通过无线通信发射广播信号,调制基带信号到载波信号上;所述广播信号在H0时刻为无数据,在H1时刻波束承载数据,载波数据满足功率约束条件,所述功率约束条件指单天线发射机Alice当前时刻总功率小于固定约束功率;
步骤三:Bob接收机接收单天线发射机Alice发送广播信号和通过RIS反射的信号;
步骤四:Willie接收机接收Alice发送广播信号和通过RIS反射的信号,Willie接收机通过检测接收到的信号来构建二元假设模型并确定Alice是否发送信号,即通过二元假设模型使Willie对于发射机Alice发送信号的检测概率低于固定值;
步骤五:针对RIS辅助MIMO的隐蔽通信***,以接收机最小信噪比最大化为目标,约束条件包括Alice发射功率约束CR1、RIS恒模约束CR2和步骤四隐蔽通信约束CR3条件,构建多用户隐蔽通信***优化问题;通过以接收机最小信噪比最大化为优化目标,保证多用户通信***中的最差接收机Bob也能得到最大信噪比,进而使多用户隐蔽通信***在保证隐蔽通信的情况下每个接收机Bob均能够实现有效接收;通过Alice发射功率约束CR1保证信号发射机的有效发射,通过RIS恒模约束CR2保证信号的反射;通过隐蔽通信约束CR3在存在噪声不确定性的情况下仍能够保证所述多用户隐蔽通信***实现隐蔽通信;
步骤六:根据Jensen不等式,在考虑限制条件时,RIS恒模约束CR2和步骤四隐蔽通信约束CR3为难以直接求解的非凸问题;通过将排序算法、交替优化双循环转化交替优化单循环,进而将步骤五构建的多用户隐蔽通信***优化问题中非凸函数转化为凸函数,联合优化非凸化后的多用户隐蔽通信***优化问题,显著降低多用户隐蔽通信***优化的复杂度,进而提高多用户隐蔽通信***优化效率,提升多用户隐蔽通信***的实时性,确保多用户隐蔽通信***在在噪声不确定性的情况下仍能够可靠隐蔽通信。
4.如权利要求3所述的一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,其特征在于:Willie接收到的信号表示如公式(3)所示,若Willie未接收到信号,判定Alice发送广播信号实现隐蔽传输;
由于无线通信环境的变化会导致噪声的不确定性,因此采用有界不确定性模型定义Willie的总检测错误率如公式(5)所示,通过所述Willie的检测错误率表征无线通信环境的变化导致的噪声不确定性;
其中:
中均匀分布,其中ρj是量化不确定性大小的参数;
在隐蔽通信中,采用F+M≥1-ε作为隐蔽性约束,其中F为虚警,M为漏检率,ε为确定所需的隐蔽性水平的小值;Willie的检测性能通常用检测误差概率来衡量;虚警率和漏报率两部分之和应大于预先设定的阈值;Willie检测到信号传输但实际没有信号,而当Alice和Bob之间的实际信息转换时,Willie检测到非信号传输;根据隐蔽性约束F+M≥1-ε得到总检测错误率显示如公式(5)所示
其中:τ是检测阈值,A是Willie收到的能量;
通过如公式(5)所示的检验Willie的二元假设,使Willie对于发射机Alice发送信号的检测概率低于固定值;将使Willie对于发射机Alice发送信号的检测概率低于固定值作为多用户隐蔽通信***中优化问题的约束条件,通过所述约束条件在存在噪声不确定性的情况下仍能够保证所述多用户隐蔽通信***实现隐蔽通信。
6.如权利要求5所述的一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,其特征在于:
利用排序算法将最大最小优化问题转化为目标函数最大化问题;
由于RIS反射矩阵独立于其他矩阵进行优化;首先在发射机Alice处采用交替优化的方法对Alice预编码进行优化,即用交替迭代法确定最佳的RIS相移和波束,进而得到目标函数的最优解;在低复杂度的情况下获得最优参数,对RIS的相位进行优化,通过将排序算法、交替优化双循环转化交替优化单循环,联合优化非凸化后的多用户隐蔽通信***优化问题,显著降低多用户隐蔽通信***优化的复杂度,进而提高多用户隐蔽通信***优化效率,提升多用户隐蔽通信***的实时性。
8.如权利要求6所述的一种RIS辅助MIMO的隐蔽通信方法,其特征在于:对于相位连续情况,步骤六实现方法为,
首先输入Φ(0),设置外部迭代次数iout=0,大于0且足够小的外部优化精度∈out(或者外部迭代的最大次数Nout),大于0且足够小的内部迭代次数∈in、或者内部最大迭代次数Nin,以及内部优化精度初始迭代指数tin=0;然后重复如下循环:
令iout=iout+1,设置外部迭代次数tin=0,再重复如下的二层循环:
根据更新和其中g为(6)的KKT解;根据(6)更新再令如果每个RIS反射单元的变化量θn是离散的,则引入GSS方法解决问题(6)的简化,并跳出此算法;否则令tin=tin+1,直接进入下一次循环;直到时,结束该二层循环;
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CN118101122A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-05-28 | 南京邮电大学 | 基于可重构智能表面的无线通信对抗***优化方法及装置 |
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- 2023-01-29 CN CN202310101990.7A patent/CN116073866A/zh active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN118101122A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-05-28 | 南京邮电大学 | 基于可重构智能表面的无线通信对抗***优化方法及装置 |
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Legal Events
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