UAV机载IRS辅助认知无线网络中安全能效优化方法

    公开(公告)号:CN118945647A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411229892.2

    申请日:2024-09-03

    Applicant: 海南大学

    Abstract: 本发明提出了一种无人机(UnmannedAerial Vehicles,UAV)机载智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助认知无线网络中安全能效的方法。考虑多天线认知基站利用分配给主用户的频谱在存在多个协同窃听者的情况下通过机载IRS与次用户通信。为了实现次用户安全速率和UAV能量消耗之间的平衡,通过对认知基站有源波束形成和IRS无源波束形成以及UAV轨迹进行联合优化来实现安全能量效率最大化。为了解决具有高度耦合的非凸问题,本发明提出了一种基于交替迭代的优化算法,首先利用Charnes‑Cooper变换和半正定规划将认知基站有源波束和IRS无源波束分别转化为秩一约束问题,而后通过半正定松弛技术进行松弛求解,再通过连续凸逼近算法求解获得UAV轨迹,最后基于交替迭代的框架进行交替求解直至收敛。仿真结果表明,所提算法可以有效的增强次用户的安全能效,提升次用户的安全性能。

    基于轨迹和波束成形联合优化的IRS辅助UAV隐蔽通信方法

    公开(公告)号:CN119921812A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510100722.2

    申请日:2025-01-22

    Applicant: 海南大学

    Abstract: 本申请提供了一种有限块长的智能反射面(IRS)辅助多天线无人机隐蔽通信(UAVCC)方法,其中通过利用IRS能够增强移动多天线无人机的隐蔽传输能力,和削弱监视者的探测能力。通过联合优化多天线无人机的轨迹和发射波束成形以及IRS的相移矩阵,建立了无人机的隐蔽传输速率最大化数学模型。为了解决这一非凸问题,将其分解为三个子问题。首先,采用半定松弛方法求解了无人机的轨迹和IRS的相移矩阵两个子问题。其次,应用逐次凸逼近方法,将非凸多天线无人机的发射波束成形优化子问题转化为凸子问题。最后提出了一种有效的块坐标下降结构来获得原问题的次优解。在此基础上,进一步,提出了一种低复杂度惩罚的梯度投影对偶分解法,能够有效减少算法复杂度。数值结果表明了该算法在有限块长IRS‑UAVCC中的有效性和优越性。

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