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。

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，所述优化问题为：式中，[Hmin,Hmax]是IRS的高度范围，P是BS的传输功率，w为传输波束形成向量，Θ为反射矩阵，g为IRS的位置。

4.根据权利要求3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，|2

|w||＝P，问题P1中，目标函数的分子和分母满足等式：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，

5.根据权利要求3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：H

S32，令 基于vv＝N，问题P2中目标函数的分子与分母为：

将(11)代入问题P2，并应用Charnes Cooper转换方法将问题P2转换为：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，可以用凸优化工具；当求出的次优解是秩一的，可以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。

6.根据权利要求5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：opt H

V ＝LΛL

其中，L＝[e1,…,eN]是一个酉矩阵，Λ＝[λ1,…,λN]是特征值的向量的对角阵；

为了满足恒模约束|vn|＝1，IRS的元素取 其中，

7.根据权利要求3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，优化IRS位置的步骤包括：S41，构建IRS的位置优化问题，具体为：

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

T

S42，每个细菌都由IRS的位置表示，即g＝[x,y,H] ，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R；细菌的数量表示为ηmax；趋化，繁殖和扩散的步数分别表示为Nj,Nk,Nl；因此，在趋化过程中，第η个细菌的更新遵循以下规则：式(14)中，C(η)是细菌游动步数的大小，Δ(η)是随机方向向量，其元素范围在[‑1,1]内；第η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Ped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Nj,Nk,Nl。

8.根据权利要求7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η个细菌的游动速度V和位置g遵循以下规则：式中，ω和c1是惯性权重和学习因子，ε1是[0,1]内随机数，gb是记录整个菌群中适应度最大的细菌位置，s是PSO算子的迭代次数。

9.一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1‑8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。

10.一种用于优化智能反射面辅助安全通信系统的设备，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。