摘要：针对可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Reflecting Surface,RIS)辅助的物理层安全通信,该文设计了基于混合有源-无源RIS和人工噪声(Artificial Noise,AN)辅助的安全传输方案。考虑基站和RIS的功率约束以及RIS无源反射元件的反射系数恒模约束,以最大化系统安全传输速率为目标,构建基站发射波束成形、AN波束向量、RIS反射系数矩阵联合优化问题。使用交替优化(Alternating Optimization,AO)、权值最小均方误差(Weighted Minimum Mean Square Error,WMMSE)和半定松弛(Semi-definite Relaxation,SDR)算法,求解所构建的变量高度耦合的非凸优化问题。仿真结果表明,混合RIS辅助安全传输方案,能够有效提高系统的安全速率,与无源RIS相比,能够有效克服“双衰落”效应导致的安全速率降低,与有源RIS相比,具有更高的能量效率。

摘要：针对无人机上行通信链路的窃听攻击,提出一种全双工协同干扰的安全传输策略。方案利用收发双方在数据传输不同阶段的信息差异以及掌握的先验信息特征,向待传输信号注入人工噪声信号,从而使窃听链路形成干扰受限系统。在发射功率、无人机的机动性等约束条件下,建立最大化系统保密速率的联合优化问题,基于交替优化方法和连续凸近似技术将非凸问题转化为两个子问题,并设计了一种迭代优化算法进行求解。仿真结果表明,所提安全传输方案与其他参照方案相比,能够显著提高全双工无人机中继通信系统的保密速率,表现出更好的性能。

摘要：近年来,智能反射面(IRS)已成为未来无线通信的一项有前途的技术,但信息在无线通信网络传输过程中的物理层安全问题依然备受关注,在智能反射面(IRS)辅助单输入多输出(SIMO)通信系统(收发器之间无直接链路)的系统模型中,传统的随机编码方案只有在传输码字趋于无穷时才可以保证安全。这样的假设在实际情况中并不现实。因此迫切的需要一种方案去解决问题。具体而言,本文考虑了合法接收机信道的信道状态信息(CSI)在收发器处可用,而窃听者信道的CSI仅在窃听者处可用的情况,提出了一种新的反馈方案,数值结果表明,该方案显著提高了保密容量。

摘要：面向移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)场景,建立了一个存在主动攻击者的非正交多址协议(nonorthogonal multile access,NOMA)网络传输模型,并设计一种卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型来评估该传输模型的安全中断概率(security outage probability,SOP)。研究结果表明:所提出的MEC-NOMA系统不仅提高了SOP,而且能够对抗主动窃听者的攻击;此外,通过CNN模型评估的SOP与其他方法(蒙特卡洛方法和数学解析表达式)非常接近,且执行时间更短。

摘要：智能反射表面(IRS)可通过调整反射单元的相位来提升无线通信物理层安全。针对IRS辅助的多输入单输出(MISO)通信系统,提出一种基于交替迭代的物理层安全设计方案。首先基于安全速率最大化原则,构建一个含有非凸约束的非凸目标函数;然后采用丁克尔巴赫算法和黎曼流形优化算法将非凸问题转化为一系列易于求解的子问题;最后采用交替迭代法实现发送波束成形和IRS相移矩阵的优化设计。仿真结果表明,与现有方案相比,所提方案在计算复杂度与系统安全速率之间取得了更好的折中。

摘要：为提升基于非正交多址访问(NOMA)大规模雾接入网络的上行物理层安全(PLS),该文考虑了可重构智能表面(RIS)辅助无小区(CF)传输场景。基于功率域复用NOMA(PD-NOMA)并调用随机几何工具将空间效应引入所考虑网络的RIS模型设计,基于该方法来增强其PLS。该网络采用发射机-发射机对建模、Fisher-Snedecor模型表征复合信道,并重新设计了RIS反射模型。首先推导出所考虑网络组合信道增益的新统计特性,接着推导出RIS辅助PD-NOMA传输场景保密中断概率(SOP)的解析表达式。分析结果和仿真结果表明:该RIS设计能有效提高边缘用户信道质量,从而改变该网络NOMA用户对连续干扰消除(SIC)顺序;该RIS设计及排斥性雾节点(F-AP)部署均可增强该网络PLS,其中,基于β-Ginibre点过程(β-GPP)部署F-AP,在同等条件下,不需增加部署成本即可使SOP至多降低约2个数量级、使保密速率至多提升约10.5%。

摘要：针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题,提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface,IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中,首先基于系统保密速率最大化准则,构建一非凸优化问题。由于该问题求解需联合优化设计基站波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵及IRS相移矩阵,为易于求解,基于均方误差准则,对非凸目标函数进行等价转换。最后,以交替迭代方式分别利用内点法和基于黎曼流形的共轭梯度下降算法,求解波束赋形矩阵和人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵。仿真结果表明,所提方案的系统保密速率在发送端具有较高的发送功率时,优于其他几种方案。

摘要：该文研究智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的多用户下行系统中的物理层安全的优化问题。多个用户之间的信息需要相互保密,每个时隙,非信息传输的目标用户视为窃听者,因此这是一个多窃听者的安全传输系统。由于信道的时变性,基站拥有窃听信道的信道状态信息(Channel State Information,CSI)为与真实的CSI间存在误差的过时信息。在此条件下,以系统最坏情况下的保密速率最大化为目标,对基站发射信息信号和人工噪声波束成形矢量,以及IRS的相移矩阵进行联合优化。原始优化问题为非凸半正定规划问题,利用松弛变量、惩罚函数、Charnes-Cooper变换和交替迭代优化等方法将原问题转化为凸问题并求解。仿真结果显示,相较于基准方案,该文所提出的优化算法能有效提高系统的保密速率。

摘要：该文从物理层安全的角度出发研究了智能超表面(RIS)辅助的无人机(UAV)3D轨迹优化。具体地说,当RIS辅助的UAV向地面用户进行无线传输时,通过联合优化RIS相移和UAV的3D轨迹来最大化物理层安全速率。然而,由于目标函数是非凸的,传统的优化技术很难直接求解。深度强化学习能够处理无线通信中动态复杂的优化问题,该文基于强化学习双深度Q网络(DDQN)设计一种联合优化RIS相移和无人机3D轨迹算法,最大化可实现的平均安全速率。仿真结果表明,所设计的RIS辅助UAV通信优化算法可以获得比固定飞行高度的连续凸逼近算法(SCA)、随机相移下的RIS算法和没有RIS的算法有更高的安全速率。

摘要：带内全双工技术可以缓解无线通信系统中频谱资源紧张的问题。为有效保障全双工通信系统的信息安全,针对全双工接入点(FD-AP)与上行用户、下行用户同时同频通信的系统模型,该文提出一种智能反射表面(IRS)辅助的物理层安全方案。考虑以最大化下行用户的安全速率为目标,在满足AP发射功率、AP信干噪比(SINR)以及IRS反射相移单位模的约束下,构建一个AP发射波束赋型和IRS反射相移联合优化问题。针对该变量耦合的非凸优化问题,该文采用交替优化(AO)算法迭代优化AP发射波束赋型和IRS反射相移,并提出一种基于精确罚函数法的黎曼流形优化算法,将反射相移优化子问题转换成黎曼流形上的无约束最小化问题进行求解。仿真结果表明,所提方案可以明显提升全双工通信系统的安全性能;并且相较于当前常用的半正定松弛(SDR)算法,所提算法有更低的计算复杂度。