UAV机载IRS辅助认知无线网络物理层安全传输方法

    公开(公告)号:CN118984456A

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202411228803.2

    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)辅助无线认知网络物理层安全传输方法,其中UAV机载IRS不仅增强了次级网络的安全传输,而且在不增加成本的情况下抑制了主、次用户之间的相交联干扰。我们的目标是通过联合设计认知基站有源波束形成、IRS无源波束形成和无人机轨迹来最大化次用户的平均保密率。针对这一非凸高耦合问题,我们基于交替迭代框架将原问题分解为认知基站有源波束设计、IRS无源波束设计和UAV轨迹优化三个子问题进行交替迭代求解,具体的,利用二次变换和半正定规划技术将有源和无源波束成形问题转化为含有秩一约束的优化问题后通过半正定松弛技术进行求解,对于UAV轨迹优化,采用连续凸逼近技术进行求解。数值结果表明,该算法可以有效地提高次用户的平均保密率,抑制信息泄露给潜在的窃听者。

    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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