基于STARS的安全认知无线电联合波束赋形优化算法

作者：温陈驰; 左加阔^*; 鲍楠; 赵鹏飞

来源：物联网学报, 2023, 1-19.

• 可重构智能表面
• 认知无线电
• 波束赋形
• 同时透射和反射

基于可重构智能表面(RIS)的安全认知无线电(SCR)系统均假设次用户(SU)和主用户(PU)在基站(BS)的同一侧，仅能够实现通信区域的部分覆盖，限制了RIS部署的灵活性和有效性。为了解决上述问题，该文提出了一种新的基于同时透射和反射智能表面(STARS)的SCR系统。在该系统中，STARS能够实现通信区域的全覆盖，利用透射波束赋形向量提高SU的接收信号强度，同时利用反射波束赋形向量降低SU对PU的干扰，为SCR系统的设计提供了新的优化自由度(DoFs)。考虑SU保密率约束、PU干扰功率约束(IPC)和STARS透射/反射参数约束，从降低系统总功耗角度出发，以最小化BS发射功率为目标，构建BS主动波束赋形向量和STARS透射/反射波束赋形向量联合优化问题。这一最小化问题是变量耦合非凸问题，很难直接求解。该文提出基于凸差松弛(DCR)方法和顺序秩一约束松弛(SROCR)方法的交替优化(AO)算法，联合设计BS主动波束赋形向量和STARS透射/反射波束赋形向量。仿真结果表明，所提的算法具有良好的收敛性能，能够有效降低SU对PU的干扰，且与传统RIS、随机相位、最大比传输(MRT)和等能量分裂(Equal ES)方案相比，BS发射功率分别降低了8.3%，15.4%，5.9%和5.3%。

• 单位
  物联网学院; 南京邮电大学