认知星地网络中鲁棒多目标优化安全波束形成算法

在认知星地网络中,对于系统多个目标之间的物理层安全问题,提出了基于鲁棒多目标的安全波束成形算法。首先,在满足用户最小可达安全速率约束和基站最大发射功率限制的约束下,研究了基站总发射功率最小化和次级用户可达安全速率最大化的联合优化问题。然后,考虑到不完全的信道状态信息的实际假设,提出了基于加权切比雪夫方法的多目标鲁棒波束成形方案。其次,通过利用半正定规划和泰勒级数展开等方法将非凸的优化问题转化为具有线性矩阵不等式的线性问题,来获得最优权向量和人工噪声向量,从而得到了两个冲突问题之间的资源分配策略的帕累托最优集。最后,仿真实验的数值结果验证了所提出算法的有效性和优越性。

基于译码转发的混合星地中继网络的安全容量分析

针对星地融合网络的安全问题,提出了一种实现安全传输的波束形成方案。首先,基于卫星-中继链路的瞬时信道状态信息以及中继-用户链路的统计信道状态信息,以最大化安全传输速率为目标,同时满足中继最大发射功率约束,建立一个优化问题。然后,利用矩阵分析、瑞利熵理论等数学工具解决这个优化问题,从而得到最优的中继天线接收和发射权重以及中继发射功率。为了进一步分析该方案的安全性能,推导了系统的遍历安全速率的解析表达式。最后,通过仿真,证明提出的安全传输方案可有效提高网络的安全性能。

星地融合认知网中下行波束形成算法

针对卫星网络和地面网络频谱共享的星地融合网,提出了一种基于上下行链路对偶原理的下行波束形成(beamforming,BF)算法。在最大发射功率受限的多天线基站对卫星主用户(Primary User,PU)的干扰总功率小于门限值的约束下,为满足多个地面网络次用户(Secondary user,SU)的最小信干噪比(signal-to-interference-plus-noise ratio,SINR)高于一定门限值的要求,基于上下行链路对偶原理和次梯度方法,设计出一种迭代算法求解出下行链路最优的波束形成权矢量和功率分配矢量。最后,仿真结果验证了算法的收敛性和有效性。