[發明專利]基于智能反射面實現隱蔽通信的方法及系統

有效

• 申請號: 202110060104.1
• 申請日: 2021-01-18
• 公開（公告）號: CN112911586B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 顏世豪;吳超毅;周小波;陳日清;孫建德;崔京路;王帥雨
• 申請（專利權）人: 福建農林大學
• 主分類號: H04W12/02
• 分類號: H04W12/02;H04W24/02
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 陳明鑫;蔡學俊

1.一種基于智能反射面實現隱蔽通信的方法，其特征在于，包括以下步驟：

在隱蔽通信模型上加入智能反射面,構建基于智能反射面的隱蔽通信模型；

根據竊聽者處的檢測錯誤概率和期望接收用戶處的中斷概率，構建優化問題的數學模型；

通過聯合優化傳輸功率和智能反射面的相位和振幅，從而最小化期望用戶傳輸中斷概率，最大化竊聽者檢測錯誤的概率；

所述在隱蔽通信模型上加入智能反射面,構建基于智能反射面的隱蔽通信模型，具體為：

設期望用戶、發送端以及竊聽者的天線數目均為1，智能反射面有M個無源反射元件，則智能反射面的相位與振幅表示為：

式中，q₁為智能反射面第一個無源反射元件的相位，q_M為智能反射面第M個無源反射元件的相位，θ₁是智能反射面第一個無源反射元件的振幅，θ_M智能反射面第M個無源反射元件；M為智能反射面的無源反射元件數量；

在竊聽者處接收到的信號進行檢測，形成二元決策表達式：

式中，σ_w²是不確定噪聲，h_iw是從智能反射面到竊聽者的信道估計且是復高斯隨機變量，h_ai是從發送者到智能反射面的信道估計，h_aw是從發送者到竊聽者的信道估計且是復高斯隨機變量，P_a則是發送者的傳輸功率，H₀為發送端沒有發送信息的假設，H₁為發送端有發送信息的假設；

其中，不確定噪聲模型為：

式中，ρ_j代表噪聲不確定水平，噪聲功率為j＝b時為接收處，j＝w時為竊聽處；

竊聽者用一個決策規則對收到的信號進行決策：

式中，τ為檢測閾值；

通過檢測錯誤的概率來衡量竊聽者的檢測性能：

ξ＝α+β, (5)

式中α＝P(D₁|H₀)是誤檢率，β＝P(D₀|H₁)是漏檢率，D₀和D₁是竊聽者關于發送者是否發送的二元決策；

式中，為指數積分函數，E(x,y)＝E₁(-x)-E₁(-y)；

竊聽者處的最終目標是以最小的檢測錯誤概率ξ^*對Alice是否發送了信號做出正確的判斷，隱蔽約束條件表示為

ξ^*≥1-ε (9)

其中，ε是一個很小的值用來決定系統所需要的隱蔽性；當總檢測錯誤概率為ξ^*時，其最優的檢測閾值τ^*在之間；

對于發送者到期望用戶的傳輸中斷概率在噪聲不確定的情況下，表示為：

δ＝P[log₂(1+γ_b)＜R] (10)

式中，δ為傳輸中斷概率，R是以這個滿足QoS的固定傳輸速率，γ_b是期望用戶處的信噪比：

式中，σ_b²是不確定噪聲，h_ib是從智能反射面到竊聽者的信道估計，h_ai是從發送者到智能反射面的信道估計，h_ab是從發送者到竊聽者的信道估計。