车联网中基于SWIPT的物理层安全通信方法

    公开(公告)号:CN110446186B

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN201910726646.0

    申请日:2019-08-07

    申请人: 长安大学

    IPC分类号: H04W4/46 H04W52/24 H04W72/04

    摘要: 本发明公开了一种车联网系统中基于SWIPT的物理层安全方法,首先应用两时隙传输策略,计算端到端信噪比以及窃听设备处接收信号的信噪比,根据所得信噪比计算关于时间分配因子α及功率分配因子ρ的系统安全容量Cs(α,ρ),计算在固定下,最大化对应的α值及相应然后在固定下,得到最大化对应的ρ值及相应若且t<Im,则令t=t+1,并进行迭代计算,否则输出最优功率分配比例以及最优时间分配比例,系统按该比例进行信息传输,本发明可以同时自适应决定时间分配比例及功率分配比例,比单独的功率分割(PS)或时间分割(TS)更具灵活性;使用有限次迭代便可计算得到最优分配值,复杂度低,且得到的安全容量无限接近通过全局搜索得到的最佳值。

    基于多级优化提高车联网传输信号可靠性的方法

    公开(公告)号:CN110234092B

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN201910519097.X

    申请日:2019-06-14

    申请人: 长安大学

    IPC分类号: H04W4/40 H04W4/70 H04W52/02

    摘要: 本发明公开了基于多级优化提高车联网传输信号可靠性的方法,首先初始化迭代次数t=0,设定迭代次数T=N,将原Q比特序列Q(t)与随机矩阵比较产生可行解c(t),通过初始适应度函数f(t)评估c(t)将最优解存入到cbest(t),然后迭代t=t+1,更新Q(t)与重新产生的随机矩阵与比较产生c(t),使用更新过的f(t)评估c(t)从而选出最优解,找出cbest(t‑1)和c(t)中的最优解c存入cbest(t),再次迭代,直至满足迭代结束条件输出c,然后将c与输入序列相乘,得到最终发送序列;本发明对车联网原始输入信号采用选择映射序列技术对信号进行处理的过程中引入量子理论和多目标优化机制,用U个统计独立向量Xu,(u=1,2,...,U)来表示同一组输入信号,然后选择整体幅度最小的信号进行传输,达到降低系统传输能耗和计算复杂度的目的。

    基于多级优化提高车联网传输信号可靠性的方法

    公开(公告)号:CN110234092A

    公开(公告)日:2019-09-13

    申请号:CN201910519097.X

    申请日:2019-06-14

    申请人: 长安大学

    IPC分类号: H04W4/40 H04W4/70 H04W52/02

    摘要: 本发明公开了基于多级优化提高车联网传输信号可靠性的方法,首先初始化迭代次数t=0,设定迭代次数T=N,将原Q比特序列Q(t)与随机矩阵比较产生可行解c(t),通过初始适应度函数f(t)评估c(t)将最优解存入到cbest(t),然后迭代t=t+1,更新Q(t)与重新产生的随机矩阵与比较产生c(t),使用更新过的f(t)评估c(t)从而选出最优解,找出cbest(t-1)和c(t)中的最优解c存入cbest(t),再次迭代,直至满足迭代结束条件输出c,然后将c与输入序列相乘,得到最终发送序列;本发明对车联网原始输入信号采用选择映射序列技术对信号进行处理的过程中引入量子理论和多目标优化机制,用U个统计独立向量Xu,(u=1,2,...,U)来表示同一组输入信号,然后选择整体幅度最小的信号进行传输,达到降低系统传输能耗和计算复杂度的目的。

    车联网中基于SWIPT的物理层安全通信方法

    公开(公告)号:CN110446186A

    公开(公告)日:2019-11-12

    申请号:CN201910726646.0

    申请日:2019-08-07

    申请人: 长安大学

    IPC分类号: H04W4/46 H04W52/24 H04W72/04

    摘要: 本发明公开了一种车联网系统中基于SWIPT的物理层安全方法,首先应用两时隙传输策略,计算端到端信噪比以及窃听设备处接收信号的信噪比,根据所得信噪比计算关于时间分配因子α及功率分配因子ρ的系统安全容量Cs(α,ρ),计算在固定下,最大化 对应的α值 及相应然后在固定 下,得到最大化 对应的ρ值 及相应 若 且t<Im,则令t=t+1,并进行迭代计算,否则输出最优功率分配比例以及最优时间分配比例,系统按该比例进行信息传输,本发明可以同时自适应决定时间分配比例及功率分配比例,比单独的功率分割(PS)或时间分割(TS)更具灵活性;使用有限次迭代便可计算得到最优分配值,复杂度低,且得到的安全容量无限接近通过全局搜索得到的最佳值。