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申请/专利权人：兰州交通大学

摘要：本发明公开了一种面向高铁短包隐蔽通信的波束赋形设计方法及系统，属于高铁通信技术领域，包括以下步骤：在高铁隐蔽通信模型上加入智能超表面，构建基于智能超表面的高铁毫米波MIMO隐蔽通信模型；考虑高速场景的多普勒频移和车载移动中继处的干扰噪声推导隐蔽约束条件；将得到的隐蔽吞吐量与隐蔽约束、智能超表面相移约束以及基站最大功率约束条件联立，形成需要优化的最终问题。本发明通过利用交替优化算法、半定松弛技术和内点法对基站发射波束矩阵和智能超表面的相位做了联合优化，保证在一定隐蔽性要求和存在噪声不确定性的情况下仍能够实现可靠的鲁棒隐蔽通信，且低成本、易部署。在窃听者采样数据包长度无限时，本发明同样适用。

主权项：1.一种面向高铁短包隐蔽通信的波束赋形设计方法，其特征在于，包括以下步骤：在高铁隐蔽通信模型上加入智能超表面，构建基于智能超表面的高铁隐蔽通信模型；基于所述基于智能超表面的高铁隐蔽通信模型，考虑车载移动中继处存在的人工噪声和列车高速移动引起的多普勒频移，得到系统中各级联信道的表达式；基于所述系统中各级联信道的表达式，构建二元检测的接收信号模型，基于所述二元检测的接收信号模型，得到窃听者处总检测错误概率的下界以及隐蔽约束条件；基于所述窃听者处总检测错误概率的下界以及隐蔽约束条件，考虑预先设定数据包长度和车载移动中继处的译码错误概率，以最大化系统隐蔽吞吐量为目标，构建基站波束赋形矩阵和智能超表面相移的联合优化问题；基于所述基站波束赋形矩阵和智能超表面相移的联合优化问题，提出基于交替优化的隐蔽波束赋形算法处理所提优化问题中变量之间的耦合性；基于所述耦合性，采用半定松弛技术并引入辅助变量处理所提优化问题的非凸性；基于所述非凸性，通过内点法得到优化问题的最优解，确保在一定隐蔽性要求和存在噪声不确定性的情况下实现可靠的鲁棒隐蔽通信；在高铁隐蔽通信模型上加入智能超表面，构建基于智能超表面的高铁隐蔽通信模型的方法包括：设轨旁基站为NB元大型均匀平面阵列UPA，在NW元非法窃听者Willie存在的情况下向NM元车载移动中继MR秘密发送通信信号，智能超表面RIS部署在BS和MR之间，由NR个反射单元组成，则智能超表面RIS的相移矩阵表示为： 式中，β1,1为智能反射面第1行、1列对应单元的幅度，βm,n为智能反射面第m行、n列对应单元的幅度，θ1,1为智能反射面第1行、1列对应单元的相位，θm,n为智能反射面第m行、n列对应单元的相位；在下行传输中，MR处的接收信号表示为： 式中，GBM表示BS-MR之间的信道矩阵，HBR表示BS-RIS之间的信道矩阵，HRM表示RIS-MR之间的信道矩阵，F表示满足的基站波束赋形矩阵，PB为基站最大发射功率；sB[i]～CN0,1表示来自BS的隐蔽信号，i∈[1,…,K]为信息符号索引，为MR处的加性高斯白噪声；K为基站发送的最大信息符号数即隐蔽数据包的长度；函数CN表示服从正态分布；σ2M为加性高斯白噪声的噪声功率；基于所述基于智能超表面的高铁隐蔽通信模型，考虑车载移动中继处存在的人工噪声和列车高速移动引起的多普勒频移，得到系统中各级联信道的表达式的方法包括：假设在实际实现中，智能超表面RIS被部署在视距分量存在的理想位置，Willie自适应地提前调整到有利于检测的隐蔽位置，即BS、RIS和Willie的位置固定，MR随列车高速移动，将HBR、WBW以及WRW建模为不含多普勒频移的毫米波信道，将GBM、HRM以及WMW建模为含有多普勒频移的毫米波信道，则HBR表示为： 式中：LBR表示信道HBR的信号路径总数，αρ为复信道增益，θa分别表示信号从BS-RIS的到达方位角和俯仰角，θd分别表示信号从BS-RIS的离开方位角和俯仰角，为归一化阵列响应向量；时变信道GBM表示为： 式中：LBM表示信道GBM的信号路径总数，fRM为多普勒频移，βγ为复信道增益，分别表示信号从BS-MR的到达方位角和俯仰角，分别表示信号从BS-MR的离开方位角和俯仰角，由列车高速移动引起的多普勒频移fBM随机分布在区间[0，fmax]中，其中fmax表示最大多普勒频移，TS表示小尺度信道的相干时间，每个步长S由TS个时隙组成；同样地，HRM表示为： 式中：归一化阵列响应向量表示为： 其中， 式中：reshape·表示矩阵的行向量化，M和N分别为UPA的水平天线数和垂直天线数，d为两相邻天线间的距离、λ为载波波长，通常假设d＝λ2，LRM为信道HRM的信号路径总数，WBW为基站到窃听者的信道，WRW为RIS到窃听者的信道，WMW为MR到窃听者的信道，WBW，WRW以及WMW分别由HBR表达式和HRM表达式以相同的形式给出；基于毫米波信道的Saleh-Valenzuela模型以及HBR和HRM的表达式，可将WBW，WRW以及WMW建模为： 假设MR会产生不同功率的干扰信号，以迷惑Willie对隐蔽通信的检测，MR的自干扰信道其中为自干扰抵消系数，假设MR的干扰信号发射功率PMi服从区间[0，PMi,max]上的均匀分布，概率密度函数为： 式中：PMi,max为自干扰最大发射功率预算。

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