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基于安全URLLC通信协议的资源优化方法技术

技术编号:21146466 阅读:21 留言:0更新日期:2019-05-18 06:51
本公开描述一种基于安全URLLC通信协议的资源优化方法,其包括:发射端向接收端发射帧,帧包括导频信号和标签信号,标签信号包括认证信号和信息信号,认证信号叠加在信息信号上,接收端基于帧计算帧差错概率进而获得解码概率,接收端基于帧和假设检验条件获得平均虚警概率,基于内曼–皮尔逊理论,获得最优阈值以确定平均检测概率,基于解码概率和平均检测概率获得吞吐量,当初始信号的信息位长度、接收端的信噪比、信道最大使用次数、虚警概率的上限、可靠性和安全性满足要求时,基于混合蛙跳‑极值优化算法接收端优化认证信号的功率分配系数、信息信号的功率分配系数、导频信号的信号长度和标签信号的信号长度,以使吞吐量最大化。

Resource optimization method based on secure URLLC communication protocol

【技术实现步骤摘要】
基于安全URLLC通信协议的资源优化方法
本公开涉及URLLC通信
,具体地涉及一种基于安全URLLC通信协议的资源优化方法。
技术介绍
现有的大多数无线网络通常专注于以人为中心的通信、延迟容忍内容和可靠性水平从而无法提供超高可靠性和低延迟。另外在诸如增强和虚拟现实、工业控制、自动驾驶或飞行、机器人和触觉互联网的领域中设想了无线通信的新用途,例如第五代(5G)无线接入。作为回应,预计新版本的移动蜂窝网络将支持具有严格延迟要求和可靠性的超可靠低延迟通信(UltraReliableLowLatencyCommunications,URLLC)场景。其中,资源分配(RA)是URLLC系统中的重要因素之一。将RA问题归结为一个优化问题,获得所提出的协议的最优参数已成为URLLC系统急需解决的问题。然而由于优化问题是高度非凸的,并且在优化时更显著地包含许多约束条件,因此全局最优解是具有挑战性的。传统的启发式算法由于收敛效率低问题,无法直接解决这一问题。
技术实现思路
本公开是为了解决上述现有问题而完成的,其目的在于提供一种能够快速有效地资源优化问题且提高URLLC系统的安全性的基于安全URLLC通信协议的资源优化方法。为此,本公开提供了一种基于安全URLLC通信协议的资源优化方法,是包括发射端和接收端的基于安全URLLC通信协议的资源优化方法,其特征在于,包括:所述发射端向所述接收端发射帧,所述帧包括导频信号和标签信号,所述标签信号包括认证信号和信息信号,所述认证信号叠加在所述信息信号上,所述信息信号由初始信号进行信道编码和调制获得,基于所述信息信号、哈希函数和密钥获得所述认证信号;所述接收端基于所述帧计算帧差错概率,基于所述帧差错概率获得数据传输的解码概率,基于所述帧和假设检验条件获得虚警概率,进而获得平均虚警概率,基于Neyman–Pearson(内曼–皮尔逊)理论,设置所述平均虚警概率等于虚警概率的上限,获得最优阈值,以确定检测概率,进而获得平均检测概率,基于所述解码概率和所述平均检测概率获得吞吐量;并且当所述初始信号的信息位长度、所述接收端的信噪比、信道最大使用次数、所述虚警概率的上限、功率分配因子、可靠性和安全性满足要求时,基于混合蛙跳-极值优化算法所述接收端优化所述认证信号的功率分配系数、所述信息信号的功率分配系数、所述导频信号的信号长度和所述标签信号的信号长度,以使所述吞吐量最大化。在本公开中,发射端向接收端发射帧,帧包括导频信号和标签信号,标签信号包括认证信号和信息信号,认证信号叠加在信息信号上,基于所述信息信号、哈希函数和密钥获得所述认证信号。接收端基于帧计算帧差错概率进而获得解码概率,接收端基于帧和假设检验条件获得平均虚警概率,基于Neyman–Pearson(内曼-皮尔逊)理论,获得最优阈值以确定平均检测概率,基于解码概率和平均检测概率获得吞吐量,当初始信号的信息位长度、接收端的信噪比、信道最大使用次数、虚警概率的上限、可靠性和安全性满足要求时,基于混合蛙跳-极值优化算法接收端优化认证信号的功率分配系数、信息信号的功率分配系数、导频信号的信号长度和标签信号的信号长度,以使吞吐量最大化。由此,能够快速有效地资源优化问题、提高URLLC系统的安全性且具有优越的稳定性和全局搜索能力。在本公开所涉及的资源优化方法中,可选地,所述信息信号的功率分配因子与所述认证信号的功率分配因子之和满足由此,能够满足后续优化的条件。在本公开所涉及的资源优化方法中,可选地,所述帧是短帧结构,所述帧的帧长度n等于所述导频信号的信号长度np和所述标签信号的信号长度nd,即n=np+nd,所述信息信号的信号长度等于所述认证信号的信号长度等于所述标签信号的信号长度nd。由此,能够基于导频信号的信号长度和标签信号的信号长度获得帧的帧长度。在本公开所涉及的资源优化方法中,可选地,所述吞吐量R满足其中,表示所述平均检测概率,pData表示所述解码概率,kd表示所述初始信号的信息位长度,n表示所述帧的帧长度。由此,能够获得吞吐量。在本公开所涉及的资源优化方法中,可选地,所述帧差错概率满足其中,kd表示所述初始信号的信息位长度,n表示所述帧的帧长度,γ表示所述信噪比,C(γ)表示香农容量,V(γ)表示信道分散系数,nd表示所述标签信号的信号长度。由此,能够获得帧差错概率。在本公开所涉及的资源优化方法中,可选地,所述解码概率pData满足pData=1-ε(kd,n,γ),其中,当pData≥1-εR时,可靠性满足要求,εR表示可靠解码的阈值。由此,能够获得解码概率。在本公开所涉及的资源优化方法中,可选地,所述平均检测概率满足其中,θ*表示所述最优阈值,nd表示所述标签信号的信号长度,表示所述认证信号的功率分配因子,γh表示信道信噪比。当时,安全性满足要求,εS表示安全认证的阈值。由此,能够获得平均检测概率。在本公开所涉及的资源优化方法中,可选地,所述混合蛙跳-极值优化算法输入参数包括所述初始信号的信息位长度kd、所述信道信噪比γh、所述信道最大使用次数εn、所述虚警概率的上限εPFA、所述可靠解码的阈值εR和安全认证的阈值εS,输出参数包括所述吞吐量所述认证信号的功率分配系数ρt、所述信息信号的功率分配系数ρs、所述导频信号的信号长度np和所述标签信号的信号长度nd。由此,混合蛙跳-极值优化算法能够基于上述的输入参数进行优化,并获得优化的输出参数。在本公开所涉及的资源优化方法中,可选地,所述混合蛙跳-极值优化算法包括:设置初始化参数;随机生成包括F只青蛙在内的种群p;记录每只青蛙的位置Xi;通过评估算法计算每只青蛙的适应度f(Xi);判断是否满足收敛准则;当满足收敛准则时,获得最优的输出参数并结束进程;当不满足收敛准则时,将F只青蛙相应的适应度按照降序排序;构造p组青蛙和子模因复合体;对每组青蛙进行for循环,每一次循环中在子模因复合体中局部搜索,利用所述评估算法计算每只青蛙的适应度,并再对每只青蛙进行极值优化,每只青蛙的适应度由评估算法获得;对所有青蛙进行洗牌。由此,能够确保快速和稳定的收敛。在本公开所涉及的资源优化方法中,可选地,所述评估算法的输入参数为第i只青蛙的位置Xi,输出参数为第i只青蛙的位置的适应度f(Xi),计算每只青蛙的位置的适应度f(Xi);其中T表示惩罚系数,且满足T=104;当pData<1-εR或者时,f(Xi)=f(Xi)-T;否则返回f(Xi)。由此,能够基于评估算法获得每只青蛙的适应度。本公开涉及的基于安全URLLC通信协议的资源优化方法考虑到资源优化问题中的高度非凸特征,解决了传统的启发式算法由于优化问题中的过度约束条件导致低收敛效率现象而不能直接解决URLLC的资源优化问题。本公开涉及的基于混合蛙跳-极值优化算法的资源优化方法具有优越的稳定性和全局搜索能力,并且根据各种性能参数对提出的资源优化算法进行了仿真,实验结果证明了所提出的资源优化算法对于提升URLLC的安全性具有显著的效果。附图说明图1是示出了本公开的示例所涉及的基于安全URLLC通信协议的资源优化方法的流程示意图。图2是示出了本公开的示例所涉及的基于安全URLLC通信协议的资源优化方法的发射端发射的帧的结构示意图。图3是示本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于安全URLLC通信协议的资源优化方法,是包括发射端和接收端的基于安全URLLC通信协议的资源优化方法,其特征在于,包括:所述发射端向所述接收端发射帧,所述帧包括导频信号和标签信号,所述标签信号包括认证信号和信息信号,所述认证信号叠加在所述信息信号上,所述信息信号由初始信号进行信道编码和调制获得,基于所述信息信号、哈希函数和密钥获得所述认证信号;所述接收端基于所述帧计算帧差错概率,基于所述帧差错概率获得数据传输的解码概率,基于所述帧和假设检验条件获得虚警概率,进而获得平均虚警概率,基于Neyman–Pearson(内曼–皮尔逊)理论,设置所述平均虚警概率等于虚警概率的上限,获得最优阈值,以确定检测概率,进而获得平均检测概率,基于所述解码概率和所述平均检测概率获得吞吐量;并且当所述初始信号的信息位长度、所述接收端的信噪比、信道最大使用次数、所述虚警概率的上限、功率分配因子、可靠性和安全性满足要求时,基于混合蛙跳‑极值优化算法所述接收端优化所述认证信号的功率分配系数、所述信息信号的功率分配系数、所述导频信号的信号长度和所述标签信号的信号长度,以使所述吞吐量最大化。

【技术特征摘要】
1.一种基于安全URLLC通信协议的资源优化方法,是包括发射端和接收端的基于安全URLLC通信协议的资源优化方法,其特征在于,包括:所述发射端向所述接收端发射帧,所述帧包括导频信号和标签信号,所述标签信号包括认证信号和信息信号,所述认证信号叠加在所述信息信号上,所述信息信号由初始信号进行信道编码和调制获得,基于所述信息信号、哈希函数和密钥获得所述认证信号;所述接收端基于所述帧计算帧差错概率,基于所述帧差错概率获得数据传输的解码概率,基于所述帧和假设检验条件获得虚警概率,进而获得平均虚警概率,基于Neyman–Pearson(内曼–皮尔逊)理论,设置所述平均虚警概率等于虚警概率的上限,获得最优阈值,以确定检测概率,进而获得平均检测概率,基于所述解码概率和所述平均检测概率获得吞吐量;并且当所述初始信号的信息位长度、所述接收端的信噪比、信道最大使用次数、所述虚警概率的上限、功率分配因子、可靠性和安全性满足要求时,基于混合蛙跳-极值优化算法所述接收端优化所述认证信号的功率分配系数、所述信息信号的功率分配系数、所述导频信号的信号长度和所述标签信号的信号长度,以使所述吞吐量最大化。2.根据权利要求1所述的资源优化方法,其特征在于:所述信息信号的功率分配因子与所述认证信号的功率分配因子之和满足3.根据权利要求1述的资源优化方法,其特征在于:所述帧是短帧结构,所述帧的帧长度n等于所述导频信号的信号长度np和所述标签信号的信号长度nd,即n=np+nd,所述信息信号的信号长度等于所述认证信号的信号长度等于所述标签信号的信号长度nd。4.根据权利要求1述的资源优化方法,其特征在于:所述吞吐量满足其中,表示所述平均检测概率,pData表示所述解码概率,kd表示所述初始信号的信息位长度,n表示所述帧的帧长度。5.根据权利要求1述的资源优化方法,其特征在于:所述帧差错概率满足其中,kd表示所述初始信号的信息位长度,n表示所述帧的帧长度,γ表示所述信噪比,C(γ)表示香农容...

【专利技术属性】
技术研发人员:谢宁张齐齐
申请(专利权)人:深圳大学
类型:发明
国别省市:广东,44

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