【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，特别涉及一种基于双近端策略优化的空中智能超表面辅助安全通信方法。
技术介绍
1、随着5g通信技术的快速发展，无线通信用户数量爆炸式增长，而由于无线传输环境的广播特性和无线网络的接入开放性，任何接入网络的用户都有可能在一定程度上截获其他用户隐私数据，这导致用户隐私信息泄露严重。因此，信息安全是未来无线通信技术发展的重要课题之一。由于无线传输的广播特性，其传输过程极易受到恶意用户的窃听攻击，并且传统的信息安全方案主要基于通信堆栈的高层数据加密和认证技术，安全性能也主要依赖加密算法的复杂度。随着大数据时代的到来，通信节点计算能力和学习能力不断增强，窃听用户可能会使用暴力破解攻击等方式破解密钥，获取用户隐私信息，这导致加密技术面临密钥破解的威胁。
2、为了解决上述问题，物理层安全技术应运而生。物理层安全技术利用无线信道的随机性和唯一性，基于多天线技术、协作中继技术等设计波束成型方案，保障信息安全传输，降低机密信息被窃听的可能，实现安全可靠的通信。然而，传统的有源无线中继的性能提升依赖于额外的功率消耗，以增强信号传输信噪比性能，能耗高且性能较低。另外，有源无线中继的半双工模式，频谱效率较低，全双工工作模式可一定程度提高频谱效率，但在信息传输过程中也会引入额外的干扰，降低了合法用户接收的信噪比质量。
3、针对传统信息安全方案中的高层数据加密和认证技术可能会被大数据时代不断提高的算力暴力破解以及传统物理层安全技术中能效低的问题，新兴的智能超表面技术提供了解决问题的新思路。智能超表面是一个均匀的平面阵
4、然而在空中智能超表面辅助的安全通信技术中也存在一定的问题，第一是空中智能超表面的移动轨迹和其相移矩阵高度耦合，这大大增加了优化这些变量的难度。第二是由于无人机电池容量的限制，能耗是空中智能超表面的关键性能指标之一，如何平衡能耗和安全性能也是该技术需要考虑的关键问题。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种基于双近端策略优化的空中智能超表面辅助安全通信方法，通过两个近端策略优化框架分别解耦空中智能超表面的轨迹和波束成形两个子问题，并在双近端策略优化框架的奖励函数中加入了能耗惩罚项以约束空中智能超表面上无人机的能耗。
2、本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于双近端策略优化的空中智能超表面辅助安全通信方法，包括：
4、s101，构建空中智能超表面辅助的毫米波安全通信系统模型；
5、s102，基于毫米波安全通信系统模型，结合优化基站的波束成形向量g、空中智能超表面的相移矩阵θ和空中智能超表面的飞行轨迹q，构建最大化模型累积安全能效的优化目标和约束条件；
6、s103，基于优化目标和约束条件，建立双近端策略以最大化安全能效；所述双近端策略使用两个近端策略优化智能体；其中，第一个近端策略优化智能体用于学习轨迹优化策略，输出空中智能超表面的飞行轨迹q，第二个近端策略优化智能体用于波束成形优化，输出基站的波束成形向量g与空中智能超表面的移相矩阵θ，两个近端策略优化智能体均使用能耗惩罚的奖励函数进行优化训练。
7、优选的，所述毫米波安全通信系统模型中，基站配备了l根以均匀线性阵列排列的天线，并服务k个合法用户，系统中存在p个窃听者，所有用户和窃听者都具有单个天线；此外，部署在无人机上的空中智能超表面配备以均匀平面阵列排列的m个反射元件；
8、模型的安全能效see[n]表示如下：
9、
10、其中，n表示第n个时隙；表示从基站到第k个用户的安全速率；ep[n]表示无人机推进过程的能耗；
11、无人机推进过程的能耗ep[n]表示如下：
12、
13、其中，δn表示时隙的时间长度；常数pi和p0分别表示悬停状态下诱导功率和叶片型功率；表示转子叶片的尖端速度；v0表示悬停时的平均转子感应速度；d0表示机身阻力比；s表示旋翼坚固度；ρ表示空气密度；ar表示转子盘面积；||v[n]||表示空中智能超表面在第n个时隙的速度；
14、从基站到第k个用户的安全速率表示如下：
15、
16、上式中，第n个时隙第k个用户可达到的频带利用率表示如下：
17、
18、其中，表示基站到第k个用户的信号增益；ψ＝vec(θ)，vec表示矩阵的向量化运算，ψ表示将对角矩阵θ的主对角元素拉直为一个列向量，βm为预设常数，m＝{1,2,…,m}；hc,k表示从基站到用户的信道；gk表示波束成形矩阵g的第k行；gk′表示波束成形矩阵g中除了第k行的其他行；表示第k个用户的环境噪声的平方；右上角h表示共轭转置矩阵；
19、第p个窃听者窃听第k个用户时的频带利用率表示如下：
20、
21、其中，表示基站到第p个窃听者的信号增益；hc,p表示从基站到窃听者的信道；表示第p个窃听者的环境噪声的方差。
22、优选的，s102中，构建的最大化模型累积安全能效的优化目标如下：
23、
24、其中，n表示整个空中智能超表面飞行时间t划分的时隙数；
25、上述优化目标对应的约束条件如下：
26、
27、tr(ggh)≤pmax (3)
28、θm∈[0,2π),m＝{1,2,...,m} (4)
29、
30、|xa[n]|,|ya[n]|≤b,n＝1,...,n (6)
31、其中，pr表示{}中条件的概率，1-ρk为一个常数，表示该式约束的概率要不小于1-ρk；pmax表示基站所提供的最大发射功率；tr表示矩阵的迹，即矩阵主对角线上所有元素的和；q[n]＝(xa[n],ya[n],ha)t表示空中智能超表面在时隙n处的坐标位置；q[n-1]表示空中智能超表面在时隙n-1处的坐标位置；dmax表示空中智能超表面每一时隙移动的最大距离；b表示空中智能超表面的移动边界。
32、优选的，s103中，第一个近端策略优化智能体在第n个时隙下的状态定义如下；
33、将综合位置信息w作为第一个近端策略优化智能本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于双近端策略优化的空中智能超表面辅助安全通信方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于双近端策略优化的空中智能超表面辅助安全通信方法，其特征在于，所述毫米波安全通信系统模型中，基站配备了L根以均匀线性阵列排列的天线，并服务K个合法用户，系统中存在P个窃听者，所有用户和窃听者都具有单个天线；此外，部署在无人机上的空中智能超表面配备以均匀平面阵列排列的M个反射元件；
3.根据权利要求2所述的基于双近端策略优化的空中智能超表面辅助安全通信方法，其特征在于，S102中，构建的最大化模型累积安全能效的优化目标如下：
4.根据权利要求3所述的基于双近端策略优化的空中智能超表面辅助安全通信方法，其特征在于，S103中，第一个近端策略优化智能体在第n个时隙下的状态定义如下；
【技术特征摘要】
1.一种基于双近端策略优化的空中智能超表面辅助安全通信方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于双近端策略优化的空中智能超表面辅助安全通信方法，其特征在于，所述毫米波安全通信系统模型中，基站配备了l根以均匀线性阵列排列的天线，并服务k个合法用户，系统中存在p个窃听者，所有用户和窃听者都具有单个天线；此外，部署在无人机上的空中智能超表面配...
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