一种智能反射面的安全MassiveMIMO系统资源分配方法技术方案

本发明专利技术提供一种智能反射面的安全Massive MIMO系统资源分配方法，包括：建立基于智能反射面的安全Massive MIMO系统模型；初始化量子天牛群；确定量子天牛群中每只量子天牛的左须和右须的量子位置及适应度；更新量子天牛群中每只量子天牛的量子速度、速度和量子位置；更新每只量子天牛的局部最优量子位置、整个量子天牛群的全局最优量子位置，更新步长、惯性权重及左右须之间的距离；判断是否达到最大迭代次数，将最佳资源分配方法输出；本发明专利技术设计了量子天牛群搜索机制，应用智能反射面在限制窃听容量的同时最大化系统容量，提高Massive MIMO系统的安全性能以及资源利用率。MIMO系统的安全性能以及资源利用率。MIMO系统的安全性能以及资源利用率。

【技术实现步骤摘要】
一种智能反射面的安全Massive MIMO系统资源分配方法


[0001]本专利技术涉及的是基于量子天牛群搜索机制的智能反射面安全Massive MIMO系统资源分配方法，属于Massive MIMO安全通信


技术介绍

[0002]Massive MIMO技术作为5G通信中提高系统容量、传输速率和频谱利用率的关键技术，具有可靠性强、能量效率高等优点。智能反射面是由多个低成本被动无源反射元件所构成的平面阵列，被放置在基站与用户接收端之间，其中每个元件都可以改变入射信号的相位。智能反射面技术被认为是6G通信的潜在技术之一，能够实现重新配置传播环境，提高无线通信的频谱效率和能量效率。怎样将智能反射面技术应用到Massive MIMO通信系统从而降低系统能耗、改善通信网络边缘用户体验、提高Massive MIMO系统容量及安全性能成为了一个热点。
[0003]针对应用智能反射面的无线通信场景，Zhaorui Wang等在《2020IEEE 21st International Workshop on Signal Processing本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能反射面的安全Massive MIMO系统资源分配方法，其特征在于，步骤如下：步骤一，建立基于智能反射面的安全Massive MIMO系统模型；步骤二，初始化量子天牛群；步骤三，确定量子天牛群中每只量子天牛的左须和右须的量子位置及适应度；步骤四，更新量子天牛群中每只量子天牛的量子速度、速度和量子位置；步骤五，更新每只量子天牛的局部最优量子位置、整个量子天牛群的全局最优量子位置，更新步长、惯性权重及左右须之间的距离；步骤六，判断是否达到最大迭代次数，将最佳资源分配方法输出；若迭代次数未达到设定的最大迭代次数，则令t＝t+1，返回继续执行步骤三；否则终止迭代，输出量子天牛群的全局最优量子位置；根据量子天牛群的量子位置与位置之间的映射规则得到全局最优位置，进而将基于智能反射面的安全Massive MIMO系统资源分配方法输出。2.根据权利要求1所述的一种智能反射面的安全Massive MIMO系统资源分配方法，其特征在于，步骤二具体为：设定量子天牛群的群体规模为J，每只量子天牛的搜索空间维数为L,并且L＝A+D；量子天牛群进化到第t代时，第j只量子天牛的量子速度和量子位置分别为和其中其中将第t代第j只量子天牛的速度表示为第t代第j只量子天牛的第l维量子速度与速度之间的映射规则为牛的第l维量子速度与速度之间的映射规则为和即为量子天牛群的速度在第l维搜索区间所能取到的最大值和最小值，取量子天牛群的速度在第l维搜索区间所能取到的最大值和最小值，取其中和即为量子天牛群的的位置在第l维搜索区间所能取到的最大值和最小值；将第t代第j只量子天牛的位置表示为第t代第j只量子天牛的第l维量子位置与位置之间的映射规则为设计有惩罚机制的适应度函数计算出第t代第j只量子天牛的位置的适应度，也就是第t代第j只量子天牛的量子位置的适应度，当所求的位置不满足约束，将该位置的适应度强制为0进行惩罚；第j只量子天牛到第t代为止所经历的适应度最大的量子位置记作局部最优量子位置到第t代为止量子天牛群所搜索到的全局最优量子位置为在第t代，量子天牛群搜索机制的惯性权重为ω
t
，第l维的步长为量子天牛的左右须之间距离为并且其中c1为一常数。3.根据权利要求1所述的一种智能反射面的安全Massive MI...

【专利技术属性】
技术研发人员：高洪元，赵立帅，赵琳，程建华，狄妍岐，杜亚男，王钦弘，杜子怡，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：