检测阈值可变下的无人机和智能反射面协同隐蔽传输方法

本发明属于无线通信，特别是涉及检测阈值可变下的无人机和智能反射面协同隐蔽传输方法。

背景技术：

1、无人机通信和智能反射面辅助通信拓展了6g移动通信的空地通信场景，借助无人机和智能反射面的通信提高了空地视距通信的概率，从而提升了空地通信的有效性。但增大的视距通信概率也增加了被恶意侦听者的窃听，因此很有必要在无人机和智能反射面协同传输的场景中提升空地通信的隐蔽性。假设侦听者的检测阈值固定，借助无人机的航迹和智能反射面的被动波束的联合优化，可以有效提升空地通信的隐蔽性。但考虑到侦听者变得更加智能，其检测阈值能够根据空地链路的动态变化而改变，那么采用固定的无人机航迹和智能反射面的相位矩阵就没法实时进行对抗，从而无法保证每个时刻的隐蔽通信性能。

2、因此，在检测阈值可变的情况下，需要动态调整无人机和智能反射面的协同传输策略，来实现稳健的隐蔽通信性能。

技术实现思路

1、本发明目的在于针对侦听者可以动态调整其检测阈值的情况，提出检测阈值可变下的无人机和智能反射面协同隐蔽传输方法。

2、为了实现本发明目的，本发明提供检测阈值可变下的无人机和智能反射面协同隐蔽传输方法，方法包括以下步骤：

3、步骤1：对智能反射面辅助的无人机隐蔽传输系统进行描述并建立系统模型；

4、步骤2：初始化系统参数，进入迭代循环，在每个时隙更新数据；

5、步骤3：计算每个时隙的信道状态，包括大尺度的路径损耗和满足瑞利分布的小尺度衰落；

6、步骤4：计算地面用户的可达速率；

7、步骤5：计算窃听者的接收信号，计算最佳检测门限，并统计最佳检测门限下发生虚警和漏检的次数；

8、步骤6：优化智能反射面的相位矩阵，满足错误检测阈值下最大化地面用户的可达速率；

9、步骤7：根据模型预测控制（model predictive control, mpc）框架，通过预测未来个时隙的无人机运动与通信性能，从一组候选加速度中选取使累积折扣隐蔽速率最大的动作，从而更新加速度，速度和无人机位置坐标；

10、步骤8：更新每个时隙的无人机的发射功率，满足错误检测阈值下最大化地面用户的平均可达速率；

11、步骤9：达到最大循环次数，循环迭代停止。

12、与现有技术相比，本发明的显著进步在于：

13、本发明考虑了空地通信链路变化对窃听者正确检测概率的影响，在窃听者检测阈值动态变化的情况下，联合优化无人机发射功率、航迹和智能反射面的相位矩阵，提升了错误检测概率约束下的合法用户可达速率。

14、本发明考虑了无人机的连续时间移动模型，采用了微分博弈进行建模，并通过模型预测控制方法优化了无人机的航迹，提升了其动态对抗智能窃听者的能力。

15、为更清楚说明本发明的功能特性以及结构参数，下面结合附图及具体实施方式进一步说明。

1.检测阈值可变下的无人机和智能反射面协同隐蔽传输方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1，对智能反射面辅助的无人机隐蔽传输系统进行描述并建立系统模型，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2，初始化系统参数，进入迭代循环，在每个时隙更新数据，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤3，计算每个时隙的信道状态，包括大尺度的路径损耗和满足瑞利分布的小尺度衰落，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤4，计算地面用户的可达速率，通过以下方法确定，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤5，计算窃听者的接收信号，计算最佳检测门限，并统计最佳检测门限下发生虚警和漏检的次数，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤6所述的优化智能反射面的相位矩阵，满足错误检测阈值下最大化地面用户的可达速率，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤7，通过预测未来个时隙的无人机运动与通信性能，从一组候选加速度中选取使累积折扣隐蔽速率最大的动作，从而更新加速度，速度和无人机位置坐标，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤8，更新每个时隙的无人机的发射功率，满足错误检测阈值下最大化地面用户的平均可达速率，包括：