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RIS辅助的无人机NOMA网络的最大化最小安全速率的方法 

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申请/专利权人:重庆邮电大学

摘要:本发明请求保护一种RIS辅助的无人机NOMA网络的安全速率优化的方法,该方法考虑合法用户之间公平性和窃听信道的统计CSI条件下,在满足安全中断概率、无人机最大发射功率、SIC解码顺序、RIS相移约束下,实现最大化无人机NOMA网络的最小安全速率。本发明建立基于RIS辅助的无人机NOMA网络的最大化最小安全速率模型,首先通过引用辅助变量将安全中断概率约束转化为确定性约束,基于惩罚、逐次凸逼近等方法将非凸优化问题等价转化为凸优化问题,然后使用交替迭代算法,以最大化合法用户之间的最小安全速率。本发明具有计算复杂度低、信道适应性强的优点,同时考虑了用户公平性,特别适合实际窃听场景下的RIS辅助的无人机NOMA网络。

主权项:1.一种RIS辅助的无人机NOMA网络的最大化最小安全速率的方法,其特征在于,包括以下步骤:101、在考虑合法用户公平性和窃听信道的统计CSI条件下,建立RIS辅助的无人机NOMA网络的最大化最小安全速率模型,并采用安全中断概率作为安全度量;102、初始化目标问题的相关参数,无人机位置q,RIS相移矩阵Θ,无人机功率分配P,SIC解码顺序A,最小安全速率判决门限ζ,利用辅助变量将安全中断概率约束转化为确定性约束;103、根据给定的无人机功率分配,无人机位置,SIC解码顺序,求解出RIS相移矩阵,并将RIS相移矩阵更新;104、根据给定的无人机位置,SIC解码顺序,RIS相移矩阵,求解出无人机功率分配,并将无人机功率分配更新;105、根据给定的RIS相移矩阵,无人机功率分配,求解出无人机位置、SIC解码顺序,并将无人机位置、SIC解码顺序更新;106、最小安全速率更新收敛判断:若两次的安全速率差值的绝对值不大于安全速率判决门限,则安全速率收敛,给出最大的最小安全速率,方法结束;若两次的安全速率差值的绝对值大于安全速率判决门限,则将此时的安全速率保存,并跳转到步骤103,直到安全速率满足条件,给出最大的最小安全速率;所述步骤101,在考虑合法用户公平性和窃听信道的统计CSI条件下,建立RIS辅助的无人机NOMA网络的安全速率最大化目标优化问题为 式中,C1为无人机最大发射功率约束,pk为无人机发送信息给合法用户Uk的功率,Pmax为无人机的最大发射功率;C2为RIS相移约束,θn为RIS第n个反射元件的相移;C3为安全中断概率约束,Re,k为窃听者窃听合法用户Uk的速率,Rk为合法用户Uk的速率,Rs,k为合法用户Uk的安全速率,Θ=diagθ1,θ2,...θN为RIS的相移矩阵,P为pk的集合,q为无人机的位置,A为αi,j的集合,μmax,k为关于合法用户Uk的最大安全中断概率;C4-C6为合法用户SIC解码约束,变量αi,j=1时,表示合法用户Ui解码合法用户Uj,wu,k为合法用户Uk的位置; 式中为合法用户Uk的组合信道,其中hak为无人机到合法用户Uk的信道,为RIS到合法用户Uk的信道,G为无人机到RIS的信道;为窃听者的组合信道,hae为无人机到窃听者的信道,gre为RIS到窃听者的信道,σ2为合法用户或窃听者的高斯噪声;所述步骤102,初始化无人机位置为q=[x,y,H],RIS相移矩阵为Θ,无人机发射功率为P,SIC解码顺序为A,最小安全速率判决门限为ζ,其中,x、y、H分别为无人机的横坐标、纵坐标和飞行高度;将问题P1中约束C3安全中断概率约束转化为确定性约束的具体步骤为:窃听者的组合信道he可重写为 式中其中为无人机到窃听者链路的大尺度路径损耗因子,为无人机到RIS链路的大尺度路径损耗因子,为RIS到窃听者链路的大尺度路径损耗因子,I为单位矩阵,N为RIS反射元件个数,ρ0表示参考距离1m处的路径损耗,β0表示路径衰落指数,we表示窃听者的位置,r表示RIS的位置;|he|2遵循指数分布,根据|he|2的概率分布函数引入辅助变量zk,将安全中断概率约束转换为: 所以将目标优化问题P1转换为 式中,为Re,k的分式由安全中断概率约束转化后的下界,其中ξeq2=N|LreLar|2,Laeq为无人机到窃听者链路的大尺度路径损耗因子,Larq为无人机到RIS链路的大尺度路径损耗因子,Lreq为RIS到窃听者链路的大尺度路径损耗因子,N为RIS反射元件个数;所述步骤103,给定的无人机功率分配,无人机位置,SIC解码顺序,优化RIS相移,具体步骤为:引入辅助变量t1,将目标优化问题P2转换为 式中,约束C1中 为合法用户Uk速率SCA取得的下界,为窃听速率凹函数差的形式,并对第一项利用泰勒展开得到的上界,pk为无人机发送信息给合法用户Uk的功率,Pmax为无人机的最大发射功率;其中为引入的辅助变量,vn、为第n次迭代中的v、值;所述步骤104,给定无人机位置,SIC解码顺序,RIS相移,优化无人机功率分配,具体为: 式中,约束C1中 为合法用户Uk速率SCA取得的下界;所述步骤105,给定RIS相移,无人机功率分配,优化定无人机位置和SIC解码顺序,具体为:引入辅助变量t3,将目标优化问题P2转换为 C2:urq≥||q-r|| C8:||q-qn||≤δC9:||qn-we||+q-qn≥leC10:||qn-r||+q-qn≥lr 式中为引入的辅助变量集合,uk为无人机与合法用户Uk距离的上界,le为无人机与窃听者距离的下界,ur表示无人机与RIS距离的上界,lr表示无人机与RIS距离的下界;约束C3中ηkq=fkuk,ur+Bkgkuk,ur为无人机到合法用户Uk的组合期望信道增益的下界,ηkq其中, Ak其中为无人机到RIS信道的LOS分量,为RIS到合法用户Uk信道的LOS分量,R2为莱斯因子,为Rk的分式中分子与分母同时除以ηkq后的分母;约束C4中为zkq,A表达式中|Laeq|2+ξeq2的展开式的上界;约束C5中为合法用户Uk的速率在SCA第n次迭代的点处一阶泰勒展开,Xe,kA,q为zkq,A中分子与分母同时除以后的分母并在SCA第n次迭代的点处一阶泰勒展开;约束C7中为ηkq在SCA第n次迭代点处一阶泰勒展开,其中,约束C8中qn表示SCA第n次迭代的值,δ为每次SCA迭代的无人机最大允许位移;约束C9、C10在SCA第n次迭代点qn处一阶泰勒分别展开得到凸集;约束C13为非凸集αi,jαj,k≤αi,k转化为凸函数差的形式后在SCA第n次迭代点处一阶泰勒展开;对非凸集αi,j作为惩罚项写入目标函数中,ξ>>0为惩罚系数。

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