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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明提供了基于速率拆分多址的空地协同安全传输及保密通信方法，传输方法包括：将发送信息划分为公共信息和私密信息，源基站通过智能反射面基于总保密容量将公共信息和私密信息传输至地面用户，地面用户先解码公共信息再解码私密信息。保密通信方法包括：基于连续凸逼近和半正定松弛技术优化智能反射面的相移，基于深度确定性策略梯度算法获得无人机的位置，确定并优化总保密容量，基于总保密容量进行空地协同安全保密通信。本发明划分公共和私密信息并优化智能反射面的相移和无人机的位置，根据优化的总保密容量协作通信，确保基于智能反射面的下行无人机‑速率拆分多址技术的协同通信在窃听者存在时的安全传输。

主权项：1.基于速率拆分多址的空地协同安全传输方法，其特征在于，在直接通信链路中断情况下携载智能反射面的无人机保证源基站与地面用户之间协作通信，所述直接通信链路为源基站与地面用户以及窃听者之间的直接通信链路；空地协同安全传输方法包括：将发送信息划分为公共信息和私密信息，所述公共信息中包含所有地面用户所需非私密信息，所述私密信息中包含所有地面用户所需私密信息；基于协作通信的总保密容量，源基站通过智能反射面将所述公共信息和所述私密信息传输至地面用户，所述总保密容量是通过智能反射面的相移、无人机的位置、地面用户的信息安全速率共同确定的；其中，所述智能反射面的相移是基于连续凸逼近和半正定松弛技术优化获取的，所述无人机的位置是基于深度确定性策略梯度算法获得的，所述总保密容量采用交替迭代优化模型联合优化；地面用户先解码公共信息再解码私密信息；其中，解码私密信息过程中将源基站发送的其他地面用户的私密信息作为干扰信息；所述智能反射面的相移基于连续凸逼近和半正定松弛技术优化获取，其中，智能反射面的相移优化问题表示为： 公式（6）公式（6）中，，，，，为辅助变量，并且有和，表示智能反射面第m个元件的反射相移，表示智能反射面的反射元件数，有，表示信号带宽，表示第k个地面用户的信息速率，表示第k个地面用户私密信息的波束成形向量，表示第个地面用户私密信息的波束成形向量，表示个地面用户，表示维的复数矩阵；基于连续凸逼近和半正定松弛技术松弛约束时，公式（6）的松弛为： 公式（7）定义，其中，引入辅助变量，，表示（M+1）×1维的复数矩阵，表示第个地面用户私密信息的波束成形向量，表示个地面用户，因此公式（7）中地面用户的信息安全速率表示为： 公式（8）公式（8）中，，，表示信号带宽，表示第r次迭代得到的V值，表示噪声功率；所述无人机的位置基于深度确定性策略梯度算法获得，其中，无人机的位置表示为： 公式（9）公式（9）中，表示无人机的位置，表示系统的总保密容量，表示无人机的运动范围；基于深度确定性策略梯度算法获得所述无人机的位置，其中的深度确定性策略梯度算法包括环境、动作、状态和奖励；具体地，环境包括：获取协作通信的源基站和地面用户的位置信息，根据无人机自身位置获得信道状态信息；动作包括：在无人机运动过程中将动作定义为角度维度和位移维度，无人机下一时刻位置信息表示为：，为UAV飞行速度，为无人机从时隙n到时隙n+1的位移，为无人机运动方向与x轴正向夹角；状态包括：由全部时隙无人机所有可能到达的位置坐标组成的集合；奖励包括：计算当前时刻对应的奖励，其中表示当前时刻的状态，表示当前时刻选择的动作，将所有时隙不同无人机位置对应奖励求和；基于深度确定性策略梯度算法通过与环境交互得到优化后的无人机的位置；所述采用交替迭代优化模型联合优化所述总保密容量，包括：固定无人机的初始位置，基于连续凸逼近和半正定松弛技术初始化并基于初始值进行智能反射面的相移优化，根据优化后得到的智能反射面的相移矩阵，采用深度确定性策略梯度算法优化无人机的位置，判断由优化结果计算出的信息安全速率和对应初始位置的信息安全速率和的差值是否满足收敛阈值，若满足则输出最优智能反射面的相移与无人机的位置，否则继续迭代求解，直到达到收敛阈值或设置的最大迭代次数，得到最佳智能反射面的相移矩阵和无人机的位置；基于连续凸逼近和半正定松弛技术的智能反射面的相移优化和基于深度确定性策略梯度算法的无人机的位置优化，通过交替迭代优化模型从而将协作通信的所述总保密容量最大化。

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百度查询： 西北工业大学 基于速率拆分多址的空地协同安全传输及保密通信方法