[发明专利]多用户干扰对齐网络绿色保密通信方法有效
申请号: | 201810223427.6 | 申请日: | 2018-03-19 |
公开(公告)号: | CN108429708B | 公开(公告)日: | 2019-12-17 |
发明(设计)人: | 解志斌;耿新泉;胡莹;王彪;李效龙;张贞凯;田雨波 | 申请(专利权)人: | 江苏科技大学 |
主分类号: | H04L25/03 | 分类号: | H04L25/03;H04B7/0452;H04B7/0456;H04B7/024;H04L29/06 |
代理公司: | 32200 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人: | 楼高潮 |
地址: | 212003*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 保密通信 对齐 接收端 多用户干扰 人工噪声 凸优化算法 传输技术 功率分割 能量采集 完成信息 网络传输 信息能量 有效结合 网络 全双工 最优化 发送 传输 分配 通信 保证 | ||
1.一种多用户干扰对齐网络绿色保密通信方法,其特征在于,多用户干扰对齐网络包括K对合法用户和一个额外的窃听用户;每个合法用户对的发送端和接收端分别配备M和N根天线,发送端发送d个数据流,其中,K≥1,M≥1,N≥1,并且d小于M和N中的较小值;接收端采用全双工设计,在接收信号的同时发送人工噪声,数据流个数为dan,其中dan小于M和N中的较小值;窃听用户配备Ne根天线,Ne≥1;所述多用户干扰对齐网络绿色保密通信方法包括以下步骤:
1)发送端发送期望信号给对应的接收端,同时全双工接收端发送人工噪声,此时接收端k的接收信号如下所示:
式中x[k]表示发送端k发送的包含d个数据流的信号向量,其发射功率为P;和分别表示单位预编码矩阵和单位干扰抑制矩阵,表示具有M行和d列的复数域矩阵,分别满足表示发送端j到接收端k的信道矩阵,并且满足独立同分布;表示接收端接收的额外高斯白噪声向量;z[k]表示接收端k发送的包含dan个数据流的人工噪声向量,其发射功率为Pan;表示接收端j到接收端k的信道矩阵;表示接收端k发送的人工噪声的单位预编码矩阵;
此时,对于网络中的窃听用户而言,其接收的信号如下所示:
式中表示接收端k到窃听端的信道矩阵,发送端k到窃听端的信道矩阵;
由于窃听用户对接收端信道状态信息的不可知,使其在配备了足够多天线的情况下,通过信道估计只能消除用户间干扰,剩余的信号如下所示:
(V[k])i、(x[k])*i分别表示V[k]的第i列和x[k]的第i行;
窃听速率可以表示为
δ2表示高斯噪声的方差;
2)通过射频抵消的方法将全双工接收端的自干扰减少,然后利用改进的分布式干扰对齐迭代算法设计收发端的预编码矩阵和干扰抑制矩阵,提取接收信号中的期望信号,并将用户干扰,人工噪声以及剩余自干扰对齐到干扰空间,具体实施过程如下所示:
(1)初始化预编码矩阵V[j]和Van[j];
(2)设置迭代次数;
(3)计算干扰协方差矩阵Q[k],如下所示:
(4)计算解码矩阵U[k],如下所示:
U[k]=[(U[k])1,(U[k])2,…,(U[k])d],k=1,2,…,K,
(U[k])i=Vi[Q[k]],i=1,2,…,d;k=1,2,…,K;
(5)将U[k]设为互易网络的预编码矩阵
(6)计算互易网络中的干扰协方差矩阵和如下所示:
(7)计算互易网络中的解码矩阵如下所示:
(8)计算人工噪声的预编码矩阵Van[k],如下所示:
(9)转变方向,将设为正向网络的预编码矩阵;
(10)如果满足迭代次数,结束循环,否则回到步骤(3);
式中此时,接收端k的传输速率如下所示
式中S[k]表示发送端k期望信号的协方差矩阵;
3)由于接收端的每根天线都能同时进行能量采集和信息传输,采用功率分割的方法进行能量采集,并利用带约束的凸优化算法最优化能量采集和信息传输的功率分配比例;其具体实施过程如下所示:
(1)0≤ρ[ki]≤1表示接收端k用于信息传输的功率分配比例,此时接收端k的信息传输速率RPS[k]和采集的能量EPS[k]分别如下表示
式中C[k]=diag(1-ρ[k1],…,1-ρ[kN]),其中ρ[k1]=ρ[k2],…,=ρ[kN]=ρ[k],表示接收端k所有能量采集比例的对角矩阵;在计算接收端k的信息传输速率时,ρ[k]简写为ρ;0≤μ≤1表示能量采集过程中能量转换为电能的损耗,确认需要优化的目标函数,如下所示
s.t.0≤ρ[k]≤1,k=1,…,K
式中0≤αk≤1表示用户k用于发送信息的比重,β表示单位为比特/焦耳的常量,取β=104;
(2)将目标函数分解为K个独立的子目标函数,第k个子目标函数如下所示
f(ρ)=αkRPS[k]+(1-αk)βEPS[k]
(3)构造惩罚函数r为惩罚因子;
(4)初始化惩罚因子r[0]>0和ρ[m],设m=1;r[0]表示r的初始化取值;
(5)从ρ[m-1]出发以无约束优化方法求惩罚函数的极值点(ρ*,r[m]);
(6)判断是否满足||ρ*r[m]-ρ*r[m-1]||≤ε=10-5~10-7,如果满足,则得到最优解ρ*,结束迭代,否则执步骤(7);
(7)重复步骤(4),取r[m+1]=cr[m],ρ[0]=ρ*(rm),m=m+1,取递减系数c=0.1。
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