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摘要：本发明提供了一种智能反射面辅助的MassiveMIMO的资源分配方法及系统，属于无线物理层安全通信技术领域。为了解决智能反射面辅助的MassiveMIMO系统现有资源分配方法，对于系统资源的利用率低，信息传输吞吐量低，算法寻优效果差，收敛速度慢的问题。本发明通过对传统袋獾算法引入量子化和香味刺激机制，设计了在窃听器吞吐量受限的条件下，联合优化发射功率系数和智能反射面的相移变量的优化算法，极大提升了智能反射面辅助的MassiveMIMO通信系统接收端合法信息的吞吐量，提升了系统资源的利用率，突破了原算法仅进行局部寻优、收敛较慢的局限，提升了寻优效果和收敛速度。
主权项：1.一种智能反射面辅助的MassiveMIMO的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、建立包含一个基站、单用户和一个窃听器的智能反射面辅助的MassiveMIMO通信系统模型，所述基站、用户和窃听器均配备MIMO天线，在传输环境中部署智能反射面，所述智能反射面通过中心控制器动态调整反射系数；步骤二、设定相关参数并初始化种群中每只袋獾的量子位置，通过映射规则将每只袋獾的量子位置转换为位置，带入基于惩罚机制的适应度函数，计算所有袋獾适应度值，存储初始全局最优的袋獾位置及对应的适应度值；步骤三、根据选择因子选择相应的策略更新每只袋獾的量子位置，包括，每只袋獾依概率选择食腐策略或食腐-狩猎策略更新其量子位置，或每只袋獾根据腐肉香味刺激机制更新其量子位置；步骤四、判断是否达到最大迭代次数，若未达到，返回步骤三重新迭代；若达到则终止循环迭代，输出全局最优适应度对应的量子位置，经过映射变换为最优袋獾位置，即对应的资源分配方案，并输出适应度值即在窃听器接收端吞吐量受限的情况下RIS-MIMO通信系统的最大接收吞吐量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 智能反射面辅助的Massive MIMO的资源分配方法及系统
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