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公开(公告)号：CN116827394A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310956764.7
申请日：2023-07-31
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04W12/02 , H04L41/14 , H04L41/142
摘要： 本发明提供了一种智能反射面辅助的MIMO通信系统的安全传输方法，所述方法包括：建立智能反射面辅助的MIMO安全通信系统模型；通过联合优化智能反射面反射相位、基站处的波束成形，最大化系统的保密速率；由于多个耦合变量的存在，提出了一种高效的交替迭代方案，首先将目标函数分解为基站有源波束成形和IRS反射相移的两个优化子问题，对于在基站波束成形子问题，通过运用SDR方法将原问题松弛为标准的SDP问题；对于IRS反射相移的子问题，利用黎曼流形算法推导出智能反射面的最优相移。本发明将IRS部署在MIMO保密通信网络中，提出了一种高效交替迭代算法推导出系统最大保密速率的闭式解，且此算法的性能相较于传统算法得到较大提升。
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公开(公告)号：CN114567357A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210251964.8
申请日：2022-03-15
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04B7/0452 , H04B7/06 , H04W12/02
摘要： 本发明涉及一种基于波束成形的保密通信设计方法，属于无线通信技术领域。该方法包括：S1：构建基于波束成形的多用户多输入单输出(MISO)网络下行传输系统模型；S2：通过设计波束成形，并考虑基站发射功率约束获得系统加权和安全速率最大化优化问题；S3：利用一阶近似法将目标函数转化为具有二次型的最小化形式，在此基础上形成双层优化问题；S4：对于内层优化问题，利用拉格朗日对偶法，得到目标问题的对偶问题，进而利用一维搜索求解最优的对偶变量，获得对应的波束成形矢量；S5：对于外层优化问题，在固定点附近利用路径跟踪法迭代优化波束成形矢量，进而获得最优的波束成形矢量。本发明能有效降低优化问题求解的复杂度，减少对优化工具包的依赖，且能够有效提高保密速率。
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公开(公告)号：CN118214469A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410153503.6
申请日：2024-02-04
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04B7/145 , H04L41/14 , H04L41/142
摘要： 本发明提供了一种透射反射双功能可重构智能表面辅助通感一体化的安全通信方法，所述方法包括：建立STAR‑RIS辅助ISAC系统模型；提出STAR‑RIS耦合相移来同时实现传感和通信的策略，形成能量分裂和时间切换的STAR‑RIS操作协议联合主被动波束形成的优化问题；提出两种基于DRL的联合优化设计算法来解决该优化问题。深度确定性策略梯度算法通过最大化累积奖励的期望以搜索最优策略，可以避免策略较早陷入局部最优，并且可以探索多个可行解来完成指定任务，提高了抗干扰能力。测试表明，当两种算法的网络结构相同时，SAC算法复杂度明显高于DDPG算法。仿真结果全面评估了两种DRL算法的性能，并通过两个基准测试证明STAR‑RIS优于传统的智能超表面。
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公开(公告)号：CN114337851B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111570597.X
申请日：2021-12-21
申请人： 郑州大学
摘要： 本发明涉及一种智能超表面辅助的太赫兹安全通信方法和装置，所述方法包括：建立非线性能量收集模型下智能超表面辅助的太赫兹无线携能传输的安全通信系统模型；假设系统不具备完全的级联信道状态信息，在中断概率约束下，通过联合优化主被动波束成形，提出一种鲁棒波束成形设计方案，实现系统发射功率最小化；使用Bernstein‑type不等式将中断概率约束转换为确定性形式，应用半定规划方法将原非凸问题转化为一个凸问题，提出一种交替迭代优化算法，得到原问题的一个可行解。本发明将智能超表面和太赫兹通信技术联合起来，研究基于智能反射面辅助的非线性能量采集的太赫兹系统的鲁棒安全传输，通过联合优化发射波束成形矩阵和智能超表面相移矩阵，在满足系统能量采集的条件下，提高通信系统安全性。
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公开(公告)号：CN114567357B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210251964.8
申请日：2022-03-15
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04B7/0452 , H04B7/06 , H04W12/02
摘要： 本发明涉及一种基于波束成形的保密通信设计方法，属于无线通信技术领域。该方法包括：S1：构建基于波束成形的多用户多输入单输出(MISO)网络下行传输系统模型；S2：通过设计波束成形，并考虑基站发射功率约束获得系统加权和安全速率最大化优化问题；S3：利用一阶近似法将目标函数转化为具有二次型的最小化形式，在此基础上形成双层优化问题；S4：对于内层优化问题，利用拉格朗日对偶法，得到目标问题的对偶问题，进而利用一维搜索求解最优的对偶变量，获得对应的波束成形矢量；S5：对于外层优化问题，在固定点附近利用路径跟踪法迭代优化波束成形矢量，进而获得最优的波束成形矢量。本发明能有效降低优化问题求解的复杂度，减少对优化工具包的依赖，且能够有效提高保密速率。
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公开(公告)号：CN114337851A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111570597.X
申请日：2021-12-21
申请人： 郑州大学
摘要： 本发明涉及一种智能超表面辅助的太赫兹安全通信方法和装置，所述方法包括：建立非线性能量收集模型下智能超表面辅助的太赫兹无线携能传输的安全通信系统模型；假设系统不具备完全的级联信道状态信息，在中断概率约束下，通过联合优化主被动波束成形，提出一种鲁棒波束成形设计方案，实现系统发射功率最小化；使用Bernstein‑type不等式将中断概率约束转换为确定性形式，应用半定规划方法将原非凸问题转化为一个凸问题，提出一种交替迭代优化算法，得到原问题的一个可行解。本发明将智能超表面和太赫兹通信技术联合起来，研究基于智能反射面辅助的非线性能量采集的太赫兹系统的鲁棒安全传输，通过联合优化发射波束成形矩阵和智能超表面相移矩阵，在满足系统能量采集的条件下，提高通信系统安全性。
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公开(公告)号：CN115412936A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210869229.3
申请日：2022-07-22
申请人： 郑州大学
摘要： 本发明公开了一个智能反射面(IRS)辅助设备到设备(D2D)通信中复用上行链路频谱资源的场景，提出一种基于多智能体DQN的IRS辅助D2D系统资源分配方法，用以提升蜂窝用户最大传输速率。本发明通过满足D2D用户最小传输速率和能量接收机最低能量采集的约束，联合优化D2D用户发射功率和IRS相移，构建最大化蜂窝用户信息传输速率模型。提出一种多智能体DQN资源分配算法，每个DQN网络只负责一个agent的学习并输出D2D功率和IRS相移。仿真结果表明，与其他方法相比，所提出的资源分配算法可以从环境中学习并不断改善行为，在较低的复杂度下显著提高蜂窝用户最大传输速率，同时拥有良好的收敛效果。
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公开(公告)号：CN115243295A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210876982.5
申请日：2022-07-25
申请人： 郑州大学
摘要： 本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的IRS辅助SWIPT‑D2D系统资源分配方法。其步骤为：首先，根据系统的信道增益得到基站和每个接收用户(D2D Receiver，DR)的接收信号；其次，获得IRS上的反射系数和每个发射用户(D2D Transmitter，DT)的发射功率、时间切换因子，并得到DR的信息解码速率和收集的能量；满足蜂窝用户和D2D用户的信息传输速率约束条件下，构建了最大化系统能量采集优化模型；最后，利用基于深度强化学习的DQN‑DDPG算法联合联合优化时间切换因子、IRS相移和D2D发射功率，最大化系统采集总能量。本发明提出的基于深度强化学习的DQN‑DDPG算法，用DQN网络求解D2D发射功率和IRS相移，DDPG网络求解时间切换因子，将多余的射频信号转换为能量，减少了系统总能耗。
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