一种安全MassiveMIMO网络资源配置方法与流程

一种安全massive mimo网络资源配置方法
技术领域
1.本发明涉及一种安全massive mimo网络资源配置方法，特别是一种基于智能反射面的安全massive mimo网络资源配置方法，属于massive mimo安全通信技术领域。


背景技术：

2.massive mimo技术能够服务于大流量、高可靠、低延迟的数据传输场景，是实现未来万物互联6g通信的重要途径。但随着无线通信技术的不断发展，大量智能设备的接入给通信系统带来了运营成本高、能耗过大和网络覆盖不均等问题。智能反射面(intelligent reflecting surface,irs)作为一种新兴的协作通信方式，可以自适应调整入射信号的相移来改变反射传输增益，显著减少传统放大转发和译码转发中继协作方式的能量消耗，有效改善通信网络边缘用户体验，提高massive mimo系统容量和传输效率，对提升massive mimo系统的整体性能具有重要的意义。
3.智能反射面由大量低成本的无源反射元件构成，具有可扩展性强和低能耗等优势，近年来，智能反射面技术在不同场景的应用受到了越来越多的关注。针对基于智能反射面的massive mimo通信场景，boyu ning等在《ieee transactions on vehicular technology》(2021,vol.70,no.2,pp.1376
‑
1393)上发表的“terahertz multi
‑
user massive mimo with intelligent reflecting surface:beam training and hybrid beamforming”提出一种波束训练的信道估计方法，并针对系统容量进行了分析，但未涉及智能反射面massive mimo网络的资源配置管理，容易造成资源浪费。shuowen zhang等在《ieee journal on selected areas in communications》(2020,vol.38,no.8,pp.1823
‑
1838)上发表的“capacity characterization for intelligent reflecting surface aided mimo communication”提出了一种交替优化机制来提升智能反射面mimo系统的容量，但这种机制是在智能反射面的反射系数固定或传输协方差矩阵固定场景下对系统的资源配置，限制了智能反射面的性能，且未能最大化系统的保密容量，针对无线信道的开放性和共享性，存在易被其他恶意设备攻击和窃听的风险，其网络用户的信息安全传输具有较大的提升空间。
4.目前关于基于智能反射面安全massive mimo通信网络的研究尚处于起步阶段，相关文献较少，通过与现有文献检索对比尚未发现与本发明相同的安全massive mimo网络资源配置方法。


技术实现要素：

5.针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种安全massive mimo网络资源配置方法，通过量子秃鹰搜索(quantum bald eagle search,qbes)机制，实现对massive mimo通信系统多种资源的智能联合配置，提高系统的资源利用率，极大地提升massive mimo系统的保密容量。
6.为解决上述技术问题，本发明的一种安全massive mimo网络资源配置方法，包括
以下步骤：
7.步骤一，建立基于智能反射面的安全massive mimo通信系统模型；
8.步骤二，初始化量子秃鹰群，经映射规则得到量子秃鹰的位置并计算适应度，通过比较适应度大小选出全局最优量子位置；
9.步骤三，根据搜索演化规则更新量子秃鹰群的量子位置；
10.步骤四，通过盘旋演化，对量子秃鹰群的量子位置进行更新；
11.步骤五，根据俯冲规则更新量子秃鹰群的量子位置，经映射规则得到更新后量子秃鹰的位置并计算适应度，更新量子秃鹰群的全局最优量子位置；
12.步骤六，如果迭代次数小于预先设定的最大迭代次数，令t＝t 1，返回步骤三；否则，迭代终止，输出量子秃鹰群的全局最优量子位置，根据映射规则得到位置，进而得到基于智能反射面的安全massive mimo网络资源配置方案。
13.本发明还包括：
14.1.步骤一中建立基于智能反射面的安全massive mimo通信系统模型具体为：
15.所述通信系统包含一个配置m根天线的基站、n根天线的接收端、单天线窃听器、中心控制器和包含l个反射元的智能反射面，中心控制器实时调整每个反射元的相移，所述相移决策结果构成了智能反射面的相移矩阵φ：其中diag{.}表示对角矩阵，θ
i
表示第i个反射元的相移控制角，i＝1,2,...,l，η为反射系数，智能反射面中所有反射元的相移控制角矩阵可以表示为θ＝[θ1,θ2,...,θ
l
]；]；分别表示基站到接收端的信道状态信息、基站到智能反射面的信道状态信息、智能反射面到接收端的信道状态信息，和表示基站到窃听器的信道状态信息和智能反射面到窃听器的信道状态信息；
[0016]
定义为基站传输功率的对角矩阵，其中p
m
表示基站第m根天线的传输功率，m＝1,2,...,m。用表示基站发送的单位能量信号，经过智能反射面协作传输后，接收端收到的信号为y
rec
＝(g
bs_rec
g
ir_rec
·
φ
·
g
bs_ir
)
·
p
·
x g
ir_rec
·
φ
·
n
irs
n
′
rec
，其中和分别表示智能反射面和接收端处的复高斯白噪声；窃听器接收到的信号为其中表示窃听器处的高斯白噪声；在智能反射面协作通信的场景下，接收端的信息传输速率为：
[0017][0018]
其中，det(.)表示求矩阵行列式的值，ι
n
表示n
×
n维单位矩阵，(.)
h
表示共轭转置，w1和w2分别表示智能反射面和接收端处的噪声功率；
[0019]
窃听器泄露信息的速率为：
[0020]
[0021]
其中w3表示窃听器处的噪声功率，安全massive mimo系统的保密容量为其中max{.}表示取最大值函数；
[0022]
针对基于智能反射面的安全massive mimo通信系统，提出以保密容量最大化为优化目标的网络资源配置问题为约束条件为：0≤θ
i
＜2π，i＝1,2,...,l，0＜p
m
≤p
max
，m＝1,2,...,m，其中p
max
表示每根基站天线允许发射的最大功率。
[0023]
2.步骤二中初始化量子秃鹰群，经映射规则得到量子秃鹰的位置并计算适应度，通过比较适应度大小选出全局最优量子位置具体为：
[0024]
设定量子秃鹰群由k只量子秃鹰组成，每只量子秃鹰的搜索空间维数为d，表示待求解问题的维数；第t代第k只量子秃鹰的量子位置表示为其中其中根据映射规则得到第k只量子秃鹰的位置具体规则为：其中和表示量子秃鹰第d维搜索区间的上界和下界；每一只量子秃鹰的位置对应一种基于智能反射面安全massive mimo网络的资源配置方案；通过适应度函数计算第t代第k只量子秃鹰位置的适应度，同时其值也代表相应第t代第k只量子秃鹰量子位置的适应度；将直到第t次迭代为止适应度最大的量子秃鹰的量子位置记为全局最优量子位置
[0025]
3.步骤三中根据搜索演化规则更新量子秃鹰群的量子位置具体为：
[0026]
定义量子秃鹰群中适应度较好的前δ
·
k只量子秃鹰为优秀个体，δ表示优秀个体所占比率，为优秀个体的平均量子位置，搜索阶段的第k只量子秃鹰第d维量子旋转角和量子位置的更新方程为：和其中e1和e2为影响因子，表示在搜索阶段优秀个体和全局最优量子位置对量子旋转角的影响程度，和为服从标准正态分布的随机数，abs(.)表示取绝对值；通过映射规则得到更新后量子秃鹰的位置，然后计算量子秃鹰的适应度；通过比较第k只量子秃鹰在搜索阶段更新前的量子位置与搜索阶段更新后的量子位置适应度大小，若的适应度大于的适应度，则否则保持不变，k＝1,2,...,k；选择搜索阶段更新后具有最大适应度的量子位置为量子秃鹰群搜索阶段后的全局最优量子位置搜索阶段完成后，前δ
·
k只优秀个体的平均量子位置记为
[0027]
4.步骤四中通过盘旋演化，对量子秃鹰群的量子位置进行更新具体为：
[0028]
在种群盘旋阶段，量子秃鹰群在选择的搜索区间内螺旋飞行来搜索猎物，盘旋阶段的第k只量子秃鹰第d维量子旋转角和量子位置的更新方程为：
和其中e3和e4为影响因子；表示第k只量子秃鹰的相邻个体编号；表示第k只量子秃鹰的相邻个体编号；为[0,2π]间的均匀随机数，δ为控制因子，为[0,1]间的均匀随机数；根据映射规则更新量子秃鹰的位置并计算适应度；通过比较第k只量子秃鹰在盘旋演化更新前的量子位置与更新后量子位置的适应度大小，若的适应度大于的适应度，则否则保持不变，k＝1,2,...,k；选择盘旋演化阶段更新后具有最大适应度的量子位置为量子秃鹰群盘旋阶段后的全局最优量子位置盘旋演化阶段更新后前δ
·
k只优秀个体的平均量子位置记为
[0029]
5.步骤五中根据俯冲规则更新量子秃鹰群的量子位置，经映射规则得到更新后量子秃鹰的位置并计算适应度，更新量子秃鹰群的全局最优量子位置具体为：
[0030]
在种群俯冲阶段，量子秃鹰根据搜索和盘旋阶段的信息快速俯冲飞向目标猎物，俯冲阶段的第k只量子秃鹰第d维量子旋转角和量子位置的更新方程为：和其中e5和e6为影响因子，表示在俯冲阶段优秀个体和全局最优量子位置对量子旋转角的影响程度；响程度；为[0,2π]间的均匀随机数，根据映射规则，得到更新后量子秃鹰的位置并计算适应度，若俯冲更新后量子秃鹰的量子位置的适应度大于俯冲更新前的量子位置的适应度，则不变；否则令根据俯冲阶段更新后具有最大适应度的量子位置为量子秃鹰群俯冲阶段后的全局最优量子位置俯冲阶段更新后前δ
·
k只优秀个体的平均量子位置记为
[0031]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0032]
(1)针对现有智能反射面安全massive mimo通信系统存在的不足，本发明设计的网络资源配置方法能够实现massive mimo通信系统多种资源的智能联合配置，可以在提高接收机传输速率的同时降低窃听器对有用信息的截获能力，减少信息泄露，显著提升massive mimo系统的传输可靠性和保密性。
[0033]
(2)本发明能够有效解决基于智能反射面的安全massive mimo通信系统基站天线的传输功率分配和反射元的相移控制等难题，通过量子秃鹰搜索机制来自适应实现网络资源的智能配置，可以极大地节省硬件资源，进而提高系统的资源利用率，从而提升massive mimo系统的整体服务质量。
[0034]
(3)本发明设计的量子秃鹰搜索机制有机融合了量子演化的思想，通过多种不同的量子演进策略，提高了种群多样性，具有收敛性能好、全局搜索能力强的优势，克服了传统的秃鹰搜索机制易陷入局部收敛的问题，为求解其他复杂的工程问题提供了新思路，具有良好的推广性。
附图说明
[0035]
图1为基于量子秃鹰搜索机制的智能反射面安全massive mimo网络资源配置方法示意图。
[0036]
图2为基于量子秃鹰搜索机制与秃鹰搜索机制的智能反射面安全massive mimo网络资源配置方法的保密容量随迭代次数变化的曲线。
[0037]
图3为基于量子秃鹰搜索机制与秃鹰搜索机制的智能反射面安全massive mimo网络资源配置方法的保密容量随基站天线允许发射的最大功率变化的曲线。
[0038]
图4为基于量子秃鹰搜索机制与秃鹰搜索机制的智能反射面安全massive mimo网络资源配置方法的保密容量随智能反射元数目变化的曲线。
具体实施方式
[0039]
下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。
[0040]
结合图1，本发明设计的基于量子秃鹰搜索机制的智能反射面安全massive mimo网络资源配置方法包括以下步骤：
[0041]
步骤一，建立基于智能反射面的安全massive mimo通信系统模型
[0042]
考虑一个基于智能反射面的安全massive mimo通信系统，包含一个配置m根天线的基站、n根天线的接收端、单天线窃听器、中心控制器和包含l个反射元的智能反射面，中心控制器可以实时调整智能反射面中每个反射元的相移，这些相移决策结果构成了智能反射面的相移矩阵φ，具体表示为其中diag{.}表示对角矩阵，θ
i
表示第i个反射元的相移控制角，i＝1,2,...,l，η为反射系数，智能反射面中所有反射元的相移控制角矩阵可以表示为θ＝[θ1,θ2,...,θ
l
]。分别表示基站到接收端的信道状态信息、基站到智能反射面的信道状态信息、智能反射面到接收端的信道状态信息，和表示基站到窃听器的信道状态信息和智能反射面到窃听器的信道状态信息。
[0043]
定义为基站传输功率的对角矩阵，其中p
m
表示基站第m根天线的传输功率，m＝1,2,...,m。用表示基站发送的单位能量信号，经过智能反射面协作传输后，接收端收到的信号为y
rec
＝(g
bs_rec
g
ir_rec
·
φ
·
g
bs_ir
)
·
p
·
x g
ir_rec
·
φ
·
n
irs
n
′
rec
，其中和分别表示智能反射面和接收端处的复高斯白噪声。窃听器接收到的信号为其中表示窃听器处的高斯白噪声。在智能反射面协作通信的场景下，接收端的信息传输
速率为：
[0044][0045]
其中，det(.)表示求矩阵行列式的值，ι
n
表示n
×
n维单位矩阵，(.)
h
表示共轭转置，w1和w2分别表示智能反射面和接收端处的噪声功率。窃听器泄露信息的速率为：
[0046][0047]
其中w3表示窃听器处的噪声功率。安全massive mimo系统的保密容量为其中max{.}表示取最大值函数。
[0048]
针对基于智能反射面的安全massive mimo通信系统，提出以保密容量为优化目标的网络资源配置问题为约束条件为：0≤θ
i
＜2π，i＝1,2,...,l，0＜p
m
≤p
max
，m＝1,2,...,m，其中p
max
表示每根基站天线允许发射的最大功率。
[0049]
步骤二，初始化量子秃鹰群
[0050]
设定量子秃鹰群由k只量子秃鹰组成，每只量子秃鹰的搜索空间维数为d，表示待求解问题的维数。第t代第k只量子秃鹰的量子位置可表示为其中其中根据映射规则得到第k只量子秃鹰的位置具体规则为：其中和表示量子秃鹰第d维搜索区间的上界和下界。每一只量子秃鹰的位置对应一种基于智能反射面安全massive mimo网络的资源配置方案。通过适应度函数计算第t代第k只量子秃鹰位置的适应度，同时其值也代表相应第t代第k只量子秃鹰量子位置的适应度。将直到第t次迭代为止适应度最大的量子秃鹰的量子位置记为全局最优量子位置
[0051]
步骤三，根据搜索演化规则更新量子秃鹰群的量子位置
[0052]
量子秃鹰根据搜索阶段的演进规则更新量子位置。定义量子秃鹰群中适应度较好的前δ
·
k只量子秃鹰为优秀个体，δ表示优秀个体所占比率，为优秀个体的平均量子位置。搜索阶段的第k只量子秃鹰第d维量子旋转角和量子位置的更新方程为：和其中e1和e2为影响因子，表示在搜索阶段优秀个体和全局最优量子位置对量子旋转角的影响程度，和为服从标准正态分布的随机数，abs(.)表示取绝对值。通过映射规则得到更新后量子秃鹰的位置，然后计算量子秃鹰的适应度。通过比较第k只量子秃鹰在搜索阶段更新前的量子位置与搜索阶段更新后的量子位置适应度大小，
若的适应度大于的适应度，则否则保持不变，k＝1,2,...,k。选择搜索阶段更新后具有最大适应度的量子位置为量子秃鹰群搜索阶段后的全局最优量子位置搜索阶段完成后，前δ
·
k只优秀个体的平均量子位置记为
[0053]
步骤四，通过盘旋演化，对量子秃鹰群的量子位置进行更新
[0054]
在种群盘旋阶段，量子秃鹰群在选择的搜索区间内螺旋飞行来搜索猎物，盘旋阶段的第k只量子秃鹰第d维量子旋转角和量子位置的更新方程为：和其中e3和e4为影响因子；表示第k只量子秃鹰的相邻个体编号；表示第k只量子秃鹰的相邻个体编号；为[0,2π]间的均匀随机数，δ为控制因子，为[0,1]间的均匀随机数。根据映射规则更新量子秃鹰的位置并计算适应度。通过比较第k只量子秃鹰在盘旋演化更新前的量子位置与更新后量子位置的适应度大小，若的适应度大于的适应度，则否则保持不变，k＝1,2,...,k。选择盘旋演化阶段更新后具有最大适应度的量子位置为量子秃鹰群盘旋阶段后的全局最优量子位置盘旋演化阶段更新后前δ
·
k只优秀个体的平均量子位置记为
[0055]
步骤五，根据俯冲规则更新量子秃鹰群的量子位置
[0056]
在种群俯冲阶段，量子秃鹰根据搜索和盘旋阶段的信息快速俯冲飞向目标猎物，俯冲阶段的第k只量子秃鹰第d维量子旋转角和量子位置的更新方程为：和其中e5和e6为影响因子，表示在俯冲阶段优秀个体和全局最优量子位置对量子旋转角的影响程度；响程度；为[0,2π]间的均匀随机数，根据映射规则，得到更新后量子秃鹰的位置并计算适应度，若俯冲更新后第k只量子秃鹰的量子位置的适应度大于俯冲更新前量子位置的适应度，则不变；否则令根据俯冲阶段更新后具有最大适应度的量子位置为量子秃鹰群俯冲阶段后的全局最优量子位置俯冲阶段更新后前δ
·
k只优秀个体的平均量子位置记为
[0057]
步骤六，如果迭代次数小于预先设定的最大迭代次数，令t＝t 1，返回步骤三；否则，迭代终止，输出量子秃鹰群的全局最优量子位置，根据映射规则得到位置，进而得到基
于智能反射面的安全massive mimo网络资源配置方案。
[0058]
下面结合具体参数和仿真实验对本发明进一步说明：
[0059]
针对智能反射面安全massive mimo通信系统，设定m＝30，n＝20，l＝50，基站坐标位于(0,0)m，接收端坐标位于(240,0)m，智能反射面的坐标为(120,90)m，窃听器位于(220,
‑
50)m，p
max
＝10dbm，η＝1，噪声功率谱密度为
‑
174dbm/hz，系统带宽为10mhz，所有噪声功率相同。基站与接收端和窃听器之间的信息传输为非视距传输，信道衰落系数为3.7，智能反射面与基站、接收端和窃听器之间的信息传输均为视距传输，莱斯因子为1，信道衰落系数为2.5。基于量子秃鹰搜索机制的智能反射面安全massive mimo网络资源配置方法的参数设置如下：量子秃鹰种群规模k＝10，δ＝50％，e1＝0.5，e2＝0.1，e3＝0.3，e4＝0.6，e5＝0.6，e6＝0.3，δ＝0.5，在量子位置定义域内随机产生量子秃鹰的初始量子位置。为了便于比较所提出的量子秃鹰搜索机制的性能，将秃鹰搜索机制应用到求解massive mimo网络资源配置问题中作为对比，并将二者的种群规模设为相同值，最大迭代次数均为500次，所有结果均为100次仿真实验的均值。秃鹰搜索机制的其他参数设置参考h.a.alsattar等在《artificial intelligence review》(2020,vol.53,pp.2237
‑
2264)上发表的“novel meta
‑
heuristic bald eagle search optimisation algorithm”。
[0060]
图2为基于量子秃鹰搜索机制与秃鹰搜索机制的智能反射面安全massive mimo网络资源配置方法的保密容量随迭代次数变化的曲线。从仿真结果可以看出，秃鹰搜索机制在迭代初期陷入了局部收敛，而量子秃鹰搜索机制避免了陷入局部收敛这一问题，收敛速度快、收敛精度高，全局寻优能力明显优于秃鹰搜索机制。在基站天线数目为30，智能反射元数目为50的场景下，基于量子秃鹰搜索机制的网络资源配置方法能得到最大的保密容量。
[0061]
图3为基于量子秃鹰搜索机制与秃鹰搜索机制的智能反射面安全massive mimo网络资源配置方法的保密容量随基站天线允许发射的最大功率变化的曲线，仿真中基站天线允许发射的最大功率从10dbm增加到40dbm。由仿真结果可知，保密容量随着基站天线允许发射的最大功率的提高而增加，基于量子秃鹰搜索机制的网络资源配置方法的保密容量明显优于基于秃鹰搜索机制的网络资源配置方法。
[0062]
图4为基于量子秃鹰搜索机制与秃鹰搜索机制的智能反射面安全massive mimo网络资源配置方法的保密容量随智能反射元数目变化的曲线，仿真中反射元数目从10增加到100。由仿真结果可知，在其他条件不变的情况下，增加智能反射元数目有助于提升系统保密容量。针对不同智能反射元数目，基于量子秃鹰搜索机制的网络资源配置方法的保密容量始终优于基于秃鹰搜索机制的网络资源配置方法，证明了所设计方法的有效性。