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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明公开了一种基于RIS‑UAV的无源波束位置优化方法、系统、介质及设备，以安全传输速率最大化为目标，对发射功率、RIS相移和无人机位置进行联合优化，通过逐次凸逼近技术引入辅助变量得到等价的优化，给定RIS相移和无人机位置参数，得到关于发射功率的凸优化问题，求解凸优化问题优化发射功率；通过优化后的发射功率和联合优化，得到关于RIS相移的凸优化问题，优化求解得到RIS相移参数；引入松弛变量，对联合优化的约束条件进行转换，利用凸优化算法对无人机位置优化求解，得到关于UAV位置的凸优化问题；迭代得到发射功率、RIS相移和无人机位置联合优化值，完成位置优化。本发明在BS有限的功率约束下使得保密率最大化。

主权项：1.一种基于RIS-UAV的无源波束位置优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、以安全传输速率最大化为目标，对发射功率、RIS相移和无人机位置进行联合优化，得到联合优化问题P1，在基站有限功率的约束下最大化安全速率，使得发射功率和RIS相移以及UAV的位置被优化，联合优化表达式为：P1:maxP,Θ,zmin{Rs1,Rs2}s.t.trPPH≤Pmax, 其中，P＝{P1,P2}，p1为基站传输隐私信息给用户U1使用的功率，p2为基站传输隐私信息给用户U2使用的功率，Θ为反射矩阵，Θ＝diagθ1,…,θn，θn为RIS反射相移，N表示自然数；z为UAV位置坐标，Rs1,Rs2分别为用户1和用户2的保密速率，Pmax为总发射功率，和分别表示X轴和Y轴的范围；S2、根据步骤S1得到的联合优化问题P1，通过逐次凸逼近技术引入辅助变量t得到等价的优化问题P2，给定RIS相移Θ和无人机位置参数z，得到关于发射功率P的凸优化问题P3，求解凸优化问题P3优化发射功率，通过一阶泰勒近似公式对等价优化P2优化约束进行转化，得到关于发射功率P的凸优化问题P3如下：P3:maxP,rt log2r1,1≥r1′,1 r′1,1-r′1,2-r′e,2≥t log2r2,1≥r2′,1 r’2,1-r’2,2-r’e,2≥t其中，r为辅助变量集合，hr1表示反射面与用户1之间的信道系数，hr2表示反射面与用户2之间的信道系数，hre表示反射面与窃听节点之间的信道系数，Hbr表示由基站和智能反射面之间的信道系数组成的矩阵，表示转置，r11表示用户1收到的最小功率，r12表示用户2收到的来自用户1的信号干扰，p1为基站传输隐私信息给用户U1使用的功率，p2为基站传输隐私信息给用户U2使用的功率，r’A,B表示辅助变量，A和B下标表示节点；等价优化P2如下：P2:maxP,Θ,zts.t.trPPH≤Pmax R1-Re1≥tR2,1-Re2≥tR2,2-Re2≥t其中，R1表示用户1的信道容量，R2,1表示对用户1解调时用户2对用户1的干扰速率，R2,2表示对用户2解调时直接将用户1的功率作为干扰时用户2的信道容量；S3、通过步骤S2优化后的发射功率和步骤S1中的联合优化问题P1，得到关于RIS相移的凸优化问题P4，优化求解得到RIS相移参数，关于RIS相移的凸优化问题P4如下：P4:maxr,Θt log2r1,1≥r1′,1 log2r2,1≥r2′,1 r’2,1-r’2,2-re,2≥t其中，RankΘ表示Θ的秩，RIS反射相移，N表示自然数，r为辅助变量集合，hr1表示反射面与用户1之间的信道系数，hr2表示反射面与用户2之间的信道系数，hre表示反射面与窃听节点之间的信道系数，Hbr表示由基站和智能反射面之间的信道系数组成的矩阵，表示转置，r11表示用户1收到的最小功率，r12表示用户2收到的来自用户1的信号干扰，p1为基站传输隐私信息给用户U1使用的功率，p2为基站传输隐私信息给用户U2使用的功率，r’A,B表示辅助变量，A和B下标表示节点；S4、通过步骤S2优化后的发射功率和步骤S3得到的RIS相移参数，引入松弛变量，对步骤S1中的联合优化问题P1的约束条件进行转换，利用凸优化算法对无人机位置优化求解，得到关于UAV位置的凸优化问题P5，关于UAV位置的凸优化问题P5如下： 其中，r为辅助变量集合，和分别表示X轴和Y轴的范围，z为UAV位置坐标；S5、迭代步骤S2至步骤S4，得到发射功率、RIS相移和无人机位置联合优化值，完成位置优化。

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百度查询： 西北工业大学 一种基于RIS-UAV的无源波束位置优化方法、系统、介质及设备