基于干扰的底层认知混合卫星-地面网络的物理层安全

在这项工作中，我们研究了一种基于干扰的底层认知混合卫星-地面网络的物理层安全，该网络由第一跳的射频链路和第二跳的光馈链路组成。具体而言，在每一跳均存在主动窃听者的情况下，一个次级用户（SU）借助中继卫星向光学地面站（$\boldsymbol{D}$）发送数据。此外，位于第一跳的另一个 SU 充当友好干扰机，持续广播窃听者无法解码的人工噪声，从而积极提升系统的保密性。基于所采用的策略，SU 持续调整其发射功率，以避免对主用户造成有害干扰。射频信道经历阴影莱斯（shadowed-Rician）和瑞利（Rayleigh）衰落模型，而光链路受 Gamma-Gamma 湍流及指向误差影响。我们考虑两种不同场景（无论信道条件如何），即（i）无友好干扰机和（ii）有友好干扰机，推导了截获概率（IP）的闭式与渐近表达式。考察了各种关键参数（如发射功率、人工噪声、最大可容忍干扰功率和衰落严重程度参数）对 IP 的影响。确切地说，我们旨在回答以下问题：即使在低信噪比（SNR） regime 下，友好干扰机能否进一步增强此类系统的安全性？所有推导结果均通过蒙特卡洛（Monte Carlo）仿真得到验证，并获得了关于所考虑系统保密性的新见解。