有源智能反射面辅助定向调制安全系统的联合功率分配与波束赋形设计

由于安全定向调制（DM）网络获得的保密率（SR）性能提升有限，因此考虑采用有源智能反射面（IRS）辅助的 DM 网络来获得高 SR。为了解决 SR 最大化问题，提出了一种基于拉格朗日对偶变换和闭式分数规划算法（LDT-CFFP）的新方法，其中获得了基站（BS）波束赋形向量和 IRS 反射系数矩阵的解。然而，LDT-CFFP 方法的计算复杂度较高。为了降低其复杂度，设计了一种分块 IRS 辅助的 DM 网络。为了满足网络性能要求，提出了一种功率分配（PA）策略并在系统中采用。具体来说，BS 和 IRS 之间的系统功率，以及来自 BS 的机密消息（CM）和人工噪声（AN）的传输功率被分别分配。然后，我们提出了零空间投影（NSP）方法、最大比反射（MRR）算法和 PA 策略（NSP-MRR-PA）来解决 SR 最大化问题。通过 NSP 和 MRR 算法分别获得了 BS 波束赋形向量和 IRS 反射系数矩阵的闭式解。对于 PA 因子，我们利用穷举搜索（ES）算法、粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）算法来搜索解。仿真结果验证了 LDT-CFFP 方法比 NSP-MRR-PA 方法获得了更高的 SR 增益。对于 NSP-MRR-PA 方法，每个块中的 IRS 单元数量具有显著的 SR 性能。此外，应用 PA 策略，即 ES、PSO、SA 方法，优于具有固定 PA 因子的其他 PA 策略。