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申请/专利权人：南京理工大学

摘要：本发明提出了一种基于无人机和智能反射面的隐蔽通信方法，包括：获取通信参数；计算各个信道的信道增益；计算用户的平均速率和窃听者的最佳检测错误概率；通过智能反射面相移约束、窃听者的最佳检测错误概率约束以及无人机飞行轨迹约束得到优化问题；通过逐次凸逼近交替迭代算法解决提出的优化问题，获得最优无人机轨迹和智能反射面相移；基站以最大发射功率发射，根据最优无人机轨迹和智能反射面相移，使无人机携带智能反射面按照最优飞行轨迹与用户通信。本发明采用噪声不确定模型，在窃听者已知所有用户位置的情况下，站在窃听者的角度推导出了窃听者的最优检测错误概率。

主权项：1.一种基于无人机和智能反射面的隐蔽通信方法，其特征在于，具体步骤为：获取通信参数；计算各个信道的信道增益；计算用户的平均速率和窃听者的最佳检测错误概率，步骤包括：计算窃听者Willie的虚警概率：根据判决规则和检测错误概率τ得到虚警概率为： 式中，τ[n]是窃听者的检测阈值，ρw是窃听者处的噪声的不确定性，是窃听者的额定噪声功率范围；计算窃听者Willie的漏检概率：根据判决规则和检测错误概率τ得到虚警概率为： z是窃听者处的信道增益参数；计算窃听者Willie的最佳检测错误概率ξ*：检测错误概率为虚警率和漏检率相加，具体为： 式子，ρw是窃听者处的噪声的不确定性，是窃听者的额定噪声功率范围，z是窃听者处的信道增益参数；通过智能反射面相移约束、窃听者的最佳检测错误概率约束以及无人机飞行轨迹约束得到优化问题，具体为： q[n]＝qF,q[1]＝qA.式中，R是合法用户的平均速率，PFA[n]是窃听者Willie的虚警概率，PMD[n]是窃听者Willie的漏检概率，ε指定的检错常量值，N是时隙个数，θm[n]是IRS的第m个单元的反射相移，q[n]是无人机第n个时隙的位置，q[n+1]是无人机第n+1个时隙的位置，D是一个时隙内无人机最大的飞行距离，qA是无人机的初始位置，qF是无人机的终点位置，Q是优化的轨迹，Θ是优化的相移；将优化问题差分成两个子问题，具体为：子问题1给定轨迹Q优化相移Θ：智能反射面的最佳相移： 式中，θm[n]是IRS的第m个单元的反射相移，λ是波长，d是天线间隔，M是智能反射面反射单元个数，φBI[n]和φIB[n]和分别是基站到无人机和无人机到合法用户的余弦角，ω∈[0,2π]；子问题2给定相移Θ优化轨迹Q，具体为：给定相移初始值，求解子问题2，获得轨迹Q，利用求解出来的轨迹Q求解子问题1，获得相移Θ，通过逐次凸逼近交替迭代求解子问题1和子问题2，直到收敛为止；其中，隐蔽约束重新写：引入松弛变量代替根据单调性隐蔽约束可重写为： 式中，β0为路径损耗，M是智能反射面反射单元个数，z*是z的最佳值，P是天线的发射功率，v[n]是松弛变量；推导优化问题：引入松弛变量代替由一阶泰勒公式展开得到优化问题为 q[n]＝qF,q[1]＝qA式中，R是合法用户的平均速率，β0为路径损耗，γ是合法用户处的信噪比，M是智能反射面反射单元个数，z*是窃听者处的信道增益参数z的最佳值，P是天线的发射功率，v[n]和u[n]是松弛变量，v0[n]和u0[n]是松弛变量特定值，sv[n]是关于v[n]的函数，Yq[n]和Fq[n]都是关于q[n]的函数，N是时隙个数，q[n]是无人机第n个时隙的位置，D是一个时隙内无人机最大的飞行距离，qA是无人机的初始位置，qF是无人机的终点位置，Q是优化的轨迹，Θ是优化的相移；通过逐次凸逼近交替迭代算法解决提出的优化问题，获得最优无人机轨迹和智能反射面相移；基站以最大发射功率发射，根据最优无人机轨迹和智能反射面相移，使无人机携带智能反射面按照最优飞行轨迹与用户通信。

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