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专利号: 2023103594195
申请人: 南京信息工程大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-11-04
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种智能反射面辅助安全通信系统的联合优化方法,其特征在于,包括以下步骤:构建由IRS辅助的安全通信系统和联合优化问题,并将优化问题分解为:基站传输波束形成向量求解、IRS反射矩阵优化以及IRS位置优化三个子问题;

利用广义瑞利商,求解基站传输波束形成向量的最优闭式解;

将IRS反射矩阵优化问题转化为可处理形式,并用半定松弛法进行求解;

基于求解出的基站传输波束形成向量和IRS反射矩阵,并利用基于菌群优化的算法,来优化IRS的位置;

所述优化问题为:

(8)

式中, 是IRS的高度范围, 是BS的传输功率, 为传输波束形成向量, 为反射矩阵, 为IRS的位置;

优化IRS位置的步骤包括:

S41,构建IRS的位置优化问题,具体为: (13)

在问题P4中,信道 和 都是由IRS的位置决定;并采用BSO算法来求解问题P4;

S42,每个细菌都由IRS的位置表示,即 ,选择问题P4中的目标函数值代表每个细菌的适应度,表示为 ;细菌的数量表示为 ;趋化,繁殖和扩散的步数分别表示为;因此,在趋化过程中,第 个细菌的更新遵循以下规则:(14)

式(14)中, 是细菌游动步数的大小, 是随机方向向量,其元素范围在内;第 个细菌的适应度值 的更新基于更新的细菌,即IRS位置;

S43,每个细菌在经过趋化后,通过一个粒子群优化操作符进行突变;

S44,细菌进行繁殖并保持信息不变;

S45,细菌会以扩散概率 迁移到其他随机位置,随机位置得到的适应度值与已有细菌的适应度值进行比较,记录最大的适应度值及其细菌所在的位置,并再次趋化、繁殖和扩散,直到结束其步数 。

2.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助安全通信系统的联合优化方法,其特征在于,所述安全通信系统包括:具有若干反射元素的IRS,以及具有若干发射天线的基站,基站向User和Eve提供服务。

3.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助安全通信系统的联合优化方法,其特征在于,求解基站传输波束形成向量的最优闭式解的步骤包括:S21,固定问题P1中IRS的位置和反射矩阵,所有的传输功率都被分配给波束形成,即,,问题P1中,目标函数的分子和分母满足等式:   (9)

式中, 是一个单位矩阵,并且 ,其中,;

S22,将式(9)代入式(8),得到一个广义瑞利商:,

并得到传输波束向量的最优闭式解:

,

其中, 。

4.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助安全通信系统的联合优化方法,其特征在于,求解IRS反射矩阵的步骤包括:S31,利用给定的IRS位置和传输波束,将反射矩阵问题等价地改写为:   (10);

S32,令 ,基于 ,问题P2中目标函数的分子与分母为:

   (11);

将(11)代入问题P2,并应用Charnes Cooper转换方法将问题P2转换为:   (12)

式(12)中,

;

S33,没有秩1约束的问题P3是一个标准的半定规划问题,用凸优化工具;当求出的次优解是秩一的,采用特征值分解来还原秩一解,当求出的次优解不是秩一时,采用高斯随机化方法来还原秩一解。

5.根据权利要求4所述的一种智能反射面辅助安全通信系统的联合优化方法,其特征在于,所述高斯随机化方法先对次优解进行特征值分解,得到:其中, 是一个酉矩阵, 是特征值的向量的对角阵;

为了满足恒模约束 ,IRS的元素取 ,其中, ,。

6.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助安全通信系统的联合优化方法,其特征在于,在S43中,第 个细菌的游动速度 和位置 遵循以下规则:   (15)

   (16)

式中, 和 是惯性权重和学习因子, 是 内随机数, 是记录整个菌群中适应度最大的细菌位置,是PSO算子的迭代次数。

7.一种智能反射面辅助安全通信系统,其特征在于,包括具有若干反射元素的IRS,以及具有若干发射天线的基站,基站向User和Eve提供服务;并且,能够通过权利要求1‑6任一项所述的优化方法,对基站传输波束形成向量、IRS反射矩阵以及IRS的位置进行联合优化。

8.一种用于优化智能反射面辅助安全通信系统的设备,执行权利要求1‑6任一项所述的优化方法,其特征在于,包括:模型和问题构建模块:构建由IRS辅助的安全通信系统和联合优化问题,并将优化问题分解为:基站传输波束形成向量求解、IRS反射矩阵优化以及IRS位置优化三个子问题;

传输波束形成向量求解模块:利用广义瑞利商,求解基站传输波束形成向量的最优闭式解;

反射矩阵优化模块:将IRS反射矩阵优化问题转化为可处理形式,并用半定松弛法进行求解;

以及,IRS位置优化模块:基于求解出的基站传输波束形成向量和IRS反射矩阵,并利用基于菌群优化的算法,来优化IRS的位置。