基于主被动波束成形联合优化的双RIS辅助抗干扰通信方法

针对双可重构智能表面（RIS）辅助的无线通信系统,提出了基于主被动波束成形联合优化的抗干扰通信方法。以接收信干噪比最大化为目标,构建主被动波束成形的联合优化问题。基于交替优化算法,将联合优化问题分解为3个子问题来迭代求解。通过半定松弛算法求解各RIS的近似最优被动反射向量;基于广义瑞利商求解基站的最优主动波束成形向量。仿真结果表明,所提方法优于传统的单RIS辅助抗干扰通信方法。     

基于RIS的车路协同反向散射保密通信方法

考虑到未来车联网对能量消耗和网络寿命前所未有的需求,将BackCom和RIS技术应用于V2I无线通信系统,以满足基础设施广泛部署的场景和需求。这两种技术都可以在没有射频发射元件的情况下实现被动低功耗的数据传输。在所引入的系统模型中,一个安装在路边基础设施上的RIS通过反向散射来自附近基站的信号向多个合法用户发送机密信息。然而,反向散射信号存在被窃听的风险。因此,假设存在多个窃听者试图拦截RIS的信息。然后,通过联合优化基站的主动波束形成和RIS反射系数,实现最小保密速率的最大化。最后,基于一种替代算法进行了大量仿真,验证了所考虑系统和所提出优化方案的可行性和有效性。     

STAR-RIS辅助的安全通信系统的波束形成设计

传统的可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）仅服务与信源在同一侧的用户。与传统RIS不同,同时透射和反射的可重构智能表面（Simultaneously Transmitting and Reflecting RIS, STAR-RIS）可以在全空间内为用户提供服务,在无线通信领域有着广阔的应用前景。文中研究了STAR-RIS辅助安全通信系统的波束形成方案,针对STARRIS的时间切换协议,建立了STAR-RIS辅助安全通信系统中功率最小化的优化问题。该优化问题通过交替优化的方法,将其解耦为三个子问题,然后再分别对基站的发射波束形成矢量、STAR-RIS的反/透射相移矩阵和时间切换系数进行设计,从而使基站的发射功率最小。仿真结果表明,所提方案的性能优于现有方案。     

可重构智能表面辅助的多用户通信宽带信道估计

针对太赫兹(THz)链路的严重传输衰减和宽带系统中波束斜视导致传统信道估计方案性能下降的问题,该文构建了可重构智能表面(RIS)辅助多用户THz通信模型,并提出一种低复杂度的两阶段级联信道估计方案。在第1阶段,利用THz的稀疏性和对数和函数,将信道估计问题转化为目标优化问题,通过梯度下降法优化目标函数,使待估信道参数迭代逼近最优解,从而估计出典型用户级联信道;在第2阶段,利用其他用户的级联信道与典型用户信道的强相关性,以较低的导频开销来估计其他用户的级联信道。仿真结果表明,所提方案相较于其他方案具有更好的性能。     

非理想信道状态下多波束卫星通信的鲁棒安全传输设计

考虑多波束卫星通信中存在多天线窃听用户的场景以及非理想信道状态信息带来的系统安全性能恶化,针对合法信道与窃听信道均不理想的多用户MISOME(Multi Input, Single Output, Multi Eavesdropper)系统,该文基于两种类型的信道误差提出了两种鲁棒安全传输方法。在确定误差模型下,利用发送波束成形以及人工噪声协方差的联合优化设计解决系统最差情况安全速率最大化问题(Worst-Case Secrecy Rate Maximization, WC-SRM)问题,通过推导分析将非凸的WC-SRM问题等价为一个1维搜索问题,而这个等价问题的最优解可通过一系列半定规划(SemiDefinite Program, SDP)问题的求解而得到。在统计误差模型下,为求解中断概率约束安全速率最大化(Outage Probability Constrained Secrecy Rate Maximization, OP-SRM)问题,该文提出一种基于WC-SRM的鲁棒安全设计的可靠近似方案。仿真分析验证了该文所提方法的鲁棒性与有效性。     

一种基于随机几何理论的RIS辅助PD-NOMA网络物理层安全增强方法

为提升基于非正交多址访问(NOMA)大规模雾接入网络的上行物理层安全(PLS),该文考虑了可重构智能表面(RIS)辅助无小区(CF)传输场景。基于功率域复用NOMA(PD-NOMA)并调用随机几何工具将空间效应引入所考虑网络的RIS模型设计,基于该方法来增强其PLS。该网络采用发射机-发射机对建模、Fisher-Snedecor $\mathcal{F}$模型表征复合信道,并重新设计了RIS反射模型。首先推导出所考虑网络组合信道增益的新统计特性,接着推导出RIS辅助PD-NOMA传输场景保密中断概率(SOP)的解析表达式。分析结果和仿真结果表明：该RIS设计能有效提高边缘用户信道质量,从而改变该网络NOMA用户对连续干扰消除(SIC)顺序;该RIS设计及排斥性雾节点(F-AP)部署均可增强该网络PLS,其中,基于β-Ginibre点过程(β-GPP)部署F-AP,在同等条件下,不需增加部署成本即可使SOP至多降低约2个数量级、使保密速率至多提升约$10.5\% $。     

可重构智能反射面辅助太赫兹通信系统鲁棒波束赋形算法

太赫兹通信作为6G的关键技术之一,被认为是能够解决频谱资源短缺、提升系统容量的有效手段。然而,由于路径损耗极高和分子的吸收作用,太赫兹容易被障碍物阻挡导致通信中断。为了解决该问题,该文将可重构智能反射面(RIS)引入到太赫兹通信系统中,且考虑信道不确定性对传输稳定性的影响,基于用户服务质量约束、基站发射功率约束及RIS离散相移约束,建立多用户能效最大化波束赋形模型。利用丁克尔巴赫、连续凸近似、S-程序、半正定松弛、相位映射和块坐标下降将原非凸优化问题转化为凸优化问题进行求解。仿真结果表明,与传统非鲁棒波束赋形对比,所提算法能效提升了15.4%,中断概率减小了15.48%。     

智能反射面辅助的太赫兹卫星通信鲁棒安全波束成形算法

本文针对智能反射面辅助的太赫兹卫星通信系统,提出一种基于用户非完美信道状态信息的鲁棒安全波束成形算法,以提升系统的物理层安全性能.首先,在智能反射面辅助的太赫兹卫星系统采用多播传输技术向多个合法用户发送信号,并且在其覆盖区域内存在多个窃听者的场景下,建立以卫星发射功率最小化为目标函数,合法用户的可达速率和可达安全速率满足要求为约束的联合优化问题.其次,考虑到非完美信道状态信息导致可达速率和可达安全速率均为非凸的概率约束,提出采用二阶泰勒展开和S程序方法对其进行转化,并进一步通过半正定规划完成智能反射面的相移矩阵和卫星发射功率的联合优化设计.最后,计算机仿真验证了所提算法的有效性和优越性.     

窃听CSI未知场景下基于可重构智能表面的物理层安全传输方案

近些年来,人们一直在开发可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS),它是一种由许多无源反射器组成的低成本结构,可以自由地改变每个元素的反射系数,并重新配置无线传输环境以改变入射信号的传播。由于具有若干新型和独特的优势,RIS应用场景广泛,关于其在物理层安全中应用的研究蓬勃发展。与此同时,物理层安全研究中窃听者的信道状态信息(Channel State Information,CSI)一直是人们讨论的热点,实际通信场景中窃听CSI通常是不易获取或未知的。因此本文考虑了一个更接近现实的情况,即针对窃听CSI未知的场景,考虑存在一个合法接收者以及多个非法窃听者,从功率分配的角度出发,结合波束成形,设计一种多RIS辅助的人工噪声与功率分配方案,通过对基站波束成形矩阵和RIS反射系数的交替优化,并应用二分法,使得在合法接收用户信号质量不变的前提下,降低基站处发送保密信息至合法用户所需的功率,降低其接收信号的信干噪比,进而提高系统的保密容量。同时考虑到了多个RIS协作辅助保密通信不一定最优,并可能增加系统优化的复杂度,设计了多个RIS的选择方案,...     

基于用户窃听的MU-MISO反向散射通信系统鲁棒资源分配算法

针对反向散射通信系统信道估计不准、信息容易被窃听等问题,该文提出一种基于用户窃听的多用户-多输入单输出(MU-MISO)反向散射通信系统鲁棒资源分配算法,以提高系统传输鲁棒性与信息安全性。首先,考虑基站最大功率、时间分配、信道不确定性、能量收集和保密率等约束,建立一个MU-MISO的反向散射通信系统鲁棒资源分配问题。其次,基于非线性能量收集模型和有界球形信道不确定性模型,利用变量松弛法和S过程将原NP-hard问题转化为确定性问题,随后利用连续凸近似、半正定松弛与块坐标下降法将其转化为凸优化问题求解。仿真结果表明,与传统非鲁棒算法对比,所提算法具有较高的系统容量和较低的中断概率。     

分布式机器学习在RIS辅助的无线信道估计中的应用

无线信道估计是部署可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助通信系统的关键与前提,然而下行链路传输环境下信道估计困难且导频开销大是对智能超表面辅助通信的重大挑战。针对以上问题,提出了一种基于分布式机器学习(Distributed Machine Learning, DML)训练模型的区域交集切换方案。首先,建立了一个多用户共享的下行信道估计神经网络,通过DML技术协同用户与基站训练网络模型。其次,搭建分层次神经网络结构对用户区域信道进行分类和特征提取。最后,针对用户处于相邻信道交集位置问题采用特征区域模型融合。仿真结果表明,基于区域交集的DML模型方案能在减少信道训练导频开销的同时最大化信道估计的精准性能。     

RIS辅助共生无线电通信的速率分拆多址资源分配方案

随着通信场景和网络架构的日益复杂,无线电网络频谱资源稀缺与能耗问题是无线通信的关键挑战,为此,提出了一种新的基于速率分拆多址接入技术（Rate Splitting Multiple Access,RSMA）广播信号的可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface,RIS）辅助共生无线电（Symbiotic Radio,SR）系统方案。在该方案中主发射机采用RSMA的方式广播信号,并将传统高功耗次发射机用低功耗RIS替代协作信号的后向散射传输。在主发射机发射波束形成,RIS相移系数和公有信息速率分配约束下,构建了最大化主接收最小速率的问题。由于问题的非凸性和变量的耦合性,提出了一种基于逐次凸逼近,凸差函数,罚函数的交替优化方法以求得次优解。仿真结果表明,与空分多址接入和非正交多址接入方案相比,所提RSMA方案能显著提升用户速率。     

可重构智能表面辅助的无源波束成形和信号检测

针对基于空间调制的可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)联合无源波束成形和信号检测系统中无源波束成形的非凸二次约束二次规划问题,提出了基于连续凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)和优化最小化(Majorization-inimization,MM)的低复杂度算法。针对用户信息的双线性检测问题,提出自适应阻尼因子双线性广义近似消息传递(Bilinear Generalized Approximate Message Passing,BiG睞MP)算法,在保证误码率性能的同时算法具有更快的收敛速度与更低的复杂度。针对仅有0和1组成的可重构智能表面信息检测,提出基于广义近似消息传递(Generalized Approximate Message Passing,GAMP)算法的改进算法,在计算从检查节点到变量节点的消息时算法不使用GAMP算法中近似值,而直接计算信息。仿真结果表明,在降低误码率性能方面改进的GAMP算法比GAMP实现了4 dB的信噪比增益。     

Deep and robust resource allocation for random access network based with imperfect CSI

A deep and robust resource allocation framework was proposed for the random access based wireless networks,where both the communication channel state information (C-CSI) and the interference channel state information (I-CSI) were uncertain.The proposed resource allocation framework considered the optimization objective of wireless networks as a learning problem and employs deep neural network (DNN) to approximate optimal resource allocation policy through unsupervised manner.By modeling the uncertainties of CSI as ellipsoid sets,two concatenated DNN units were proposed,where the first was uncertain CSI processing unit and the second was the power control unit.Then,an alternating iterative training algorithm was developed to jointly train the two concatenated DNN units.Finally,the simulations verify the effectiveness of the proposed robust leaning approach over the nonrobust one.     

一种针对基于人工噪声的MU-MISOME保密通信系统的全新优化方案（英文）

This study investigates artificial noise aided Multiuser Multiple-Input Single-Output(MU-MISO) broadcast wiretap system designs in slow fading channel environment. We adopt a beamforming technique with artificial noise to achieve secure multiuser communication and optimize system performance. To overcome the complexity of this model, a novel optimization scheme using semiclosed-form expressions and Monte Carlo method is employed to derive the relationship between transmission parameters and secu...     

Achievable rate region with secrecy constraints for secure communication in two‐way relay networks

In this paper, we consider a two‐way relay network consisted of two sources and multiple relays in the presence of an eavesdropper, where the cooperative beamforming strategy is applied to exploit the cooperative diversity to support the secure communication as illustrated in Figure 1. Naturally, we are interested in the beamforming strategy and power allocation to maximize the achievable sum secrecy rate. However, the corresponding problem is equivalent to solve a product of three correlated generalized Rayleigh quotients problem and difficult to solve in general. Because of the openness of wireless medium, the information rate leakage to the eavesdropper cannot be canceled perfectly. To some extent, ‘almost perfect secrecy’, where the rate leakage to the eavesdropper is limited, is more interesting from the practical point of view. In this case, we concern ourself mainly the achievable rate region for general case where the rate at the eavesdropper is regarded as the measurement of secrecy level. Two beamforming approaches, optimal beamforming and null space beamforming, are applied to investigate the achievable rate region with total power constraint and the rate constraint at the eavesdropper, which can be obtained by solving a sequence of the weighted sum inverse‐signal‐to‐noise‐ratio minimization (WSISM) problem. Because of the non‐convexity of WSISM problem, an alternating iteration algorithm is proposed to optimize the relay beamforming vector and two sources' transmit power, where two subproblems need to be solved in each iteration. Meanwhile, we provide the convergence analysis of proposed algorithm. Through the numerical simulations, we verify the effectiveness of proposed algorithm. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

智能反射表面辅助的无线通信系统的物理层安全综述

为了满足未来无线通信系统高谱效、高能效的要求,智能反射表面(IRS)技术得到了广泛的关注与研究。通过对IRS进行设计优化,能够从不同的角度增强无线通信系统的物理层安全(PLS)。基于此,对现有的IRS增强物理层安全的研究进行整理,从信息理论安全、隐蔽通信、密钥生成等主要方向对现有研究进行了归纳总结,阐述了各研究热点的模型特点和关键方法。最后,对IRS增强的物理层安全进行了总结梳理,并探讨了未来的研究热点方向。     

智能反射表面辅助的无线通信系统的物理层安全综述

为了满足未来无线通信系统高谱效、高能效的要求,智能反射表面(IRS)技术得到了广泛的关注与研究。通过对IRS进行设计优化,能够从不同的角度增强无线通信系统的物理层安全(PLS)。基于此,对现有的IRS增强物理层安全的研究进行整理,从信息理论安全、隐蔽通信、密钥生成等主要方向对现有研究进行了归纳总结,阐述了各研究热点的模型特点和关键方法。最后,对IRS增强的物理层安全进行了总结梳理,并探讨了未来的研究热点方向。     

Power allocation and adaptive modulation strategy for MIMO-OFDM systems with imperfect CSI

The presented scheme named M-CAP （Maximum CAPacity） uses the CSI （Channel State Information） and its statistics to deduce an equivalent channel according to which the transmit power is allocated to the subchannels. And then modulation scheme is determined adaptively according to the power allocated to each subchannel. The advantage of the M-CAP scheme is that it combines power allocation and adaptive modulation while maintaining a large capacity. We demonstrate by computer simulations that the proposed M-CAP scheme can significantly improve system performance compared with the traditional schemes.     

物理层安全中的最优中继选择及协同干扰策略

本文提出了一种以协同干扰为基础,结合了最优中继选择和功率分配的物理层安全方案.该方案针对分布式天线的场景,从中间节点中选择一个最佳的节点作为中继,剩余的其他节点作为协同干扰节点.中继节点使用放大转发策略.本文同时提出了协同干扰节点的波束成形算法.另外,我们还推导出了中继节点和协同干扰节点之间的功率分配的闭式解.最后,本文还给出了相关的仿真结果,证实了新提出的方案比传统方案能获得更高的安全容量.