【技术实现步骤摘要】
基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法
[0001]本专利技术涉及移动通信安全技术，具体公开基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法，属于计算、推算或计数的
技术介绍
[0002]在未来，通信系统将会普遍采用绕射效果不佳的高频电磁波。在人口密集的城市中，由于高频波的特性，施工单位不得不使基站的位置非常接近。为了解决高频电磁波采集带来的问题，人们引入了智能反射面技术。智能反射表面系统可以改善高楼林立的城市中恶劣的电磁传播环境,为未来准备大规模毫米波通信的实际应用做好准备，该系统也可以减少信号传输过程中的能量损失,提高通信覆盖率和传输效率。由于智能反射表面系统通常由无线控制器控制，这样会增加信息传输的脆弱性。目前，还未有相关研究涉及如何克服智能反射表面系统脆弱性，本专利技术旨在通过基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法探测智能反射表面系统的脆弱性并给出相应的防御方案。
技术实现思路
[0003]本专利技术的专利技术目的是针对上述
技术介绍
的不足，提供基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法，在...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法，其特征在于，根据测试方当前知晓的通信系统信息以及服务区内用户群的情况构建预测通信系统实际收益的下层优化模型的约束集合，所述下层优化模型的目标函数为通信系统接收测试信号后的通信收益最大；根据当前测试参数以及所知晓的通信系统内智能反射表面信息构建上层优化模型的约束集合，所述上层优化模型的目标函数为通信系统在测试信号作用下的通信收益最小；求解上层优化模型和下层优化模型组成的双层优化模型，得到本轮测试中作用于已知晓通信系统智能反射表面的测试信号，预测通信系统在测试信号作用下的通信收益；观测通信系统接收测试信号后的实际通信收益，在通信系统接收测试信号后的实际通信收益与通信系统在观测信号作用下的通信收益预测值相同时，结束测试，否则，修正下层优化模型的约束集合和上层优化模型的约束集合后重新计算下一轮测试中作用于已知晓通信系统智能反射表面的测试信号。2.根据权利要求1所述基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法，其特征在于，根据测试方当前知晓的通信系统信息以及服务区内用户群的情况构建预测通信系统实际收益的下层优化模型的约束集合的具体方法为：根据第t轮测试中测试方对所知晓的各用户群通信效率的上下限构建测试方知晓用户群的通信效率的约束：根据第t轮测试中通信系统信号发射天线的最大工作带宽和所能承受的最大功率所组成的矩阵C
t
构建通信系统内基站的工作带宽B和最大工作功率P所组成的向量c的约束条件：C
t
y
t
≤c，根据第t轮测试中作用于已知晓通信系统智能反射表面的测试信号建立基站行为约束条件：0≤y
t
+x
t
≤1，为第t轮测试中测试方对所知晓的各用户群通信效率的估计值组成的向量，y
t
为第t轮测试中测试方对通信系统操作其信号发射天线的强度的预测值组成的向量，p1、p2、p
E
为通信系统第1个、第2个、第E个信号发射天线所能承受的最大功率，b1、b2、b
E
为通信系统第1个、第2个、第E个信号发射天线的最大工作带宽，x
t
为记录第t轮测试中所采用测试方案的向量，即，第t轮测试中作用于已知晓通信系统智能反射表面的测试信号。3.根据权利要求2所述基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法，其特征在于，所述下层优化模型的目标函数为：4.根据权利要求3所述基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法，其特征在于，根据当前测试参数以及所知晓的通信系统内智能反射表面信息构建上层优化模型的约束集合的具体方法为：根据测试方信号发射天线数量r、第t轮测试中测试方对智能反射表面知晓情况的位置向量R
t
构建测试方影响智能反射面的约束：0≤R
t
x
t
≤r，根据测试方所能调动的最大功率p、第t轮测试中影响测试方所知晓的各智能反射表面的最小测试信号的功率所组成的向量P
t
构建测试方调动功率的约束：0≤P
t
x
t
≤p。5.根据权利要求4所述基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法，其特征在于，所述上层优化模型的目标函数为：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：李大鹏，王瀚，王小明，蒋锐，徐友云，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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