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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种智能反射面辅助物理层安全公平通信方法及相关设备，以最小化合法用户中的最大保密中断概率为目标，对接收波束赋形矩阵和智能反射面相移矩阵进行联合优化，构建联合优化问题P1；将经过预处理后的系统参数和每个合法用户的信道状态信息输入训练好的联合矩阵求解模型，输出最优接收波束赋形矩阵和最优智能反射面相移矩阵；基于最优接收波束赋形矩阵和最优智能反射面相移矩阵，求解联合优化问题P1；联合矩阵求解模型是采用由系统参数和合法用户的信道状态信息组成的样本集对分段式神经网络进行训练得到的，分段式神经网络采用多阶段提升框架，多阶段提升框架中的多个阶段顺序连接，每个阶段由用于求解智能反射面相移的智能反射面相移推理网络和用于求解接收波束赋形向量的接收波束赋形推理网络组成；智能反射面相移推理网络分为对最差情况用户进行优化的最差情况用户优化网络和对整体安全性进行优化的整体安全性优化网络。
主权项：1.一种智能反射面辅助物理层安全公平通信方法，其特征在于，应用于多用户上行信道中智能反射面辅助物理层安全公平通信系统，所述系统包括一个基站、一个智能反射面、多个单天线的合法用户和一个配备了多天线的被动窃听者；通信方法包括：以最小化所述合法用户中的最大保密中断概率为目标，对接收波束赋形矩阵和智能反射面相移矩阵进行联合优化，构建联合优化问题P1；将经过预处理后的系统参数和每个合法用户的信道状态信息输入训练好的联合矩阵求解模型，输出最优接收波束赋形矩阵和最优智能反射面相移矩阵；基于最优接收波束赋形矩阵和最优智能反射面相移矩阵，求解联合优化问题P1；其中，所述联合矩阵求解模型是采用由系统参数和合法用户的信道状态信息组成的样本集对分段式神经网络进行训练得到的，所述分段式神经网络采用多阶段提升框架，所述多阶段提升框架中的多个阶段顺序连接，每个阶段由用于求解智能反射面相移的智能反射面相移推理网络和用于求解接收波束赋形向量的接收波束赋形推理网络组成；所述智能反射面相移推理网络分为对最差情况用户进行优化的最差情况用户优化网络和对整体安全性进行优化的整体安全性优化网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种智能反射面辅助物理层安全公平通信方法及相关设备
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