智能反射面辅助无人机的物理层安全传输方案

在无线通信系统中,信息发送端和接收端之间的通信链路易受到建筑物的遮挡和非法者的主动窃听。利用无人机（unmanned aerial vehicle,UAV） 灵活的移动性以及智能反射面（intelligent reflective surface,IRS） 在无线环境中智能可控特性,提出一种智能反射面辅助无人机的物理层安全传输方案,以最大化系统平均保密率。该方案首先采用块坐标下降法将最大化系统平均保密率问题分解为UAV-IRS飞行轨迹优化、IRS相移优化以及系统传输功率优化三个子问题。其次,通过引入松弛变量、相位对齐以及逐次凸逼近方法将每个子问题转换为凸优化问题。最后,再运用交替优化方法逐次求解三个凸优化问题。数值仿真结果表明,系统平均保密率与源节点发射功率、UAV-IRS飞行位置和高度、IRS反射元件数量等因素有关。并且与另外两个基准方案相比,所提的方案能有效地提高系统的平均保密率,并且具有较好的收敛性。     

考虑无人机飞行时间的能耗与数据量联合优化

在无线传感网络中运用无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）通信进行数据采集是一项有价值的技术。针对UAV在有限时间内的数据采集任务，提出了一种考虑系统数据量、节点传输能耗和UAV飞行能耗的联合优化方案。该方案的决策空间包括UAV轨迹与传输调度，复杂度较高。由于联合优化是NP难问题，基于决策空间降维，将优化过程分为初始轨迹优化和二次轨迹优化两步。针对初始轨迹优化，提出基于贪心算法和禁忌搜索算法的优化方案，实现节点选择并得到UAV初始轨迹；针对二次轨迹优化，运用离散化方法转换原问题，采用逐次凸逼近算法进行优化，得到其有效次优解。仿真结果表明，所提优化方案能够在满足时间约束的前提下，提高UAV采集的数据量，并降低UAV和节点的能耗。     

能效最优准则下的无人机中继系统的功率分配算法

由于无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）机动性好且部署简单,基于无人机中继的传输技术受到了广泛关注。功率作为通信系统的重要资源,其分配问题直接影响各条链路的性能和整个通信系统的能量效率。本文以莱斯衰落信道为背景,提出了一种在系统能效准则下的无人机中继通信系统的功率分配算法。首先在双跳放大转发（Amplify-and-forward,AF）中继传输模型的基础上建立功率分配的优化模型,将功率分配问题转化为求解最大系统能效的优化问题。在最优功率分配的求解过程中,先固定发射信号功率,获得波束形成优化方案;然后通过大信噪比区间近似,将非凸优化问题转化为凸优化问题;最后利用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件,计算得出功率分配方案的闭式解。仿真实验表明,本文算法相对于迭代算法降低了算法复杂度。     

最小化具有无线携能通信的全双工中继系统发射功率和

考虑在无线网络中采用信息与能量同步传输来提高无线中继系统的性能,提出了基于无线射频网络中采用无线携能通信（SWIPT）技术的具有自能量回收的双向传输全双工中继系统。SWIPT应用在双向全双工中继系统中是一个新的尝试,其中能量受限的目的节点使用从中继和环路信道捕获的能量来发送反馈信息,并给出了全双工中继系统工作的逻辑结构和能量受限的目的节点的物理结构。然后,以最小化系统发射功率和作为优化目标来描述系统的性能,采用功率分配方案进行信息解码和能量捕获,应用半定规划、秩松弛和拉格朗日方法将原始非凸优化方程转化为可解凸优化问题并求解,且联合优化了中继发射功率、发射波束成形向量和功率分配比率。最后,实验仿真对比了所提的新系统与传统双向传输中继系统,结果验证了利用自能量回收不仅可以消除自干扰,而且可以显著优化系统发射功率和,且由于SWIPT技术与全双工中继系统的结合,使得所提出的系统比传统的双向传输系统具有更高的性能增益。     

认知中继网络中的功率分配算法

无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）通信是当前无线通信领域的研究热点。为了保证地面移动端与UAV通信的可靠性,提出了基于空时块码（Space-time block code, STBC）的协作中继传输方案。为了提升频谱效率,本文利用认知无线电技术,于协作中继处分别采用放大转发(Amplify-and-forward, AF)和解码转发(Decode-and-forward, DF)两种协议进行传输,在主用户通信服务质量得到保证和认知用户传输功率受限的条件下,建立以认知中继网络的吞吐量最大化为目标函数的优化问题。采取拉格朗日乘子法与Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件相结合的方案来实现优化问题中最优功率的分配。最后,仿真结果不仅验证了所提方案的有效性,还表明了DF中继协议下认知中继网络的吞吐量优于AF中继协议。     

基于协作波束成型的中继分组协作物理层安全方案

针对现有方法中第二跳中继转发信息容易被窃听的问题, 提出一种基于协作波束成型的中继分组协作物理层安全方案。首先, 利用发送—中继—接收的级联信道将中继分为协同干扰组和协同中继组。然后, 两组中继分别利用噪声转发和译码转发策略, 相互协作提高保密速率; 最后, 在总功率受限下, 进行功率优化分配。仿真结果表明, 该方法比参考的中继分组方法获得的保密速率高, 并且随着转发功率的增加而提升; 相同功率下该方法能获得0. 6 bps/Hz的性能提升。因此该方案能够有效提升协作中继系统的安全性。     

基于能量收集的环境反向散射通信联合优化算法设计

针对环境反向散射通信系统,设计两跳无线信息和能量传输方案并基于能效最大化准则给出联合优化算法。源端配置多天线并采用最大比发送(Max Ratio Transmission,MRT)预编码方法,中继节点使用功率分流法以完成信息发送与能量收集。基于系统传输模型,对源端天线数和发送功率采用联合优化算法以得到系统最大能效。借助高信噪比近似法进行非凸向凸的转化以解决优化目标中非凸问题。此外,利用Lambert W函数得到源端天线数和发送功率联合优化的最优解。仿真结果验证了所提方案的有效性和正确性。     

基于智能反射面辅助与无线中继的无人机协作通信系统优化算法

针对采用智能反射面（RIS）辅助与解码转发中继的无人机协作通信系统,研究了RIS反射相位、无人机部署位置和无线中继传输时隙联合优化算法。首先根据协作系统传输协议,建立了以最大化系统端到端信息传输可达速率为目标的资源分配联合优化问题。该问题非凸,为此提出一个交替优化算法,将该非凸问题分解为分别对RIS反射相位、无人机部署位置和协作中继传输时隙进行优化的三个子问题。其中RIS反射相位优化子问题和无人机部署位置优化子问题仍非凸,为此,分别采用半定松弛方法和提出一种基于连续凸逼近的局部区域优化方法进行求解,通过三个子问题的交替和迭代优化得到原问题的次优解。仿真结果验证了提出的联合优化算法获得的系统端到端信息传输可达速率优于其他的基准方案,并发现无人机应部署靠近中继或RIS的上方,其结果与系统的信噪比、RIS的反射元件数量以及RIS和中继所处地理位置等因素有关。     

无线网络中具有MEC的多UAV飞行轨迹优化

搭载有移动边缘计算（MEC）设备的无人机（UAV）群可辅助无线网络，因此，考虑一个UAV集群的系统模型，其中UAVs从基地出发通过无线信息传输（WIT）系统为用户提供通信服务，完成任务之后UAVs返回基地。针对该系统，着重探讨UAV巡航轨迹与通信延迟的关系，以及UAV的最佳巡航速度。将UAV集群通信延迟的优化分为任务节点的分组、访问排序和飞行轨迹的转折点求解共3个子问题，构建相关的数学建模。提出一种基于模因算法（MA）框架的元启发式算法，通过大量的仿真实验验证了所提算法的优越性。     

基于协作网络编码的高效媒体访问控制协议

针对Ad Hoc网络中现有的编码感知的协作MAC协议（NCAC-MAC）在选择协作中继节点时未考虑节点的传输能耗以及候选协作中继节点发送的控制消息不能使其他不在彼此通信范围内的候选节点放弃竞争而产生碰撞的问题,提出一种基于协作网络编码的高效媒体访问控制协议（HECNC-MAC）。该协议主要提出以下三个优化思路：首先,候选协作中继节点对其目的节点能否解码进行解码预判,减少参与竞争节点的同时保证其目的节点能成功解码;其次,在选择协作中继节点时综合考虑节点所需的传输能耗;最后,取消ETH（Eager To Help）控制消息,且目的节点通过伪广播的方式通告确认消息。理论分析与仿真结果表明,与载波侦听多路访问（CSMA）、Phoenix和NCAC-MAC相比,HECNC-MAC能够有效减少节点的能耗,降低数据包端到端时延,提高网络吞吐量。     

基于缓存辅助的全双工无线携能通信系统的中继选择策略

为了提高无线携能通信（SWIPT）系统的性能,构建了一个全新的基于缓存辅助的全双工中继协作系统模型,并在系统中考虑了空闲能量接入点（EAP）作为中继节点的额外能量补充。对于系统吞吐量最优化问题,提出一种基于功率分配协作的SWIPT中继选择策略。首先,基于通信服务质量与源节点发射功率等约束建立问题模型;其次,通过数学变换将原非线性混合整数规划问题转换为一对耦合优化问题;最后,利用KKT条件并借助拉格朗日函数解决内部优化问题,得到了功率分配因子和中继发射功率的闭式解,并在此结果上解决外部优化问题,选择最佳中继进行协作通信。仿真实验结果表明,空闲EAP和中继处高速缓冲存储器的配置具有可行性和有效性,并且,所提系统在吞吐量增益方面明显优于传统的中继协作通信系统。     

QoS保障下的无人机传感网安全通信路径规划

在无线传感器网络中,无人机在传感器覆盖区域内定期巡游,以收集传感器感知的数据。由于无线信道的广播性质,信息更容易被地面上的非法节点窃听,无线通信安全受到挑战。通过无人机的轨迹规划和传感器功率控制可以在物理层保障无线通信的安全性。然而,现有研究无人机辅助无线通信路径规划的文献中,没有考虑到用户或节点需要最小通信时间来保证服务质量。针对此问题,在无线传感器网络通信系统中,加入最小通信时间约束,通过联合优化无人机的飞行轨迹、传感器的发送功率和无人机服务传感器的调度顺序,提出平均保密率最大化问题,并证明了其非凸性。为解决所提的非凸问题,将原问题分解为3个子问题,提出了一个应用块坐标下降、连续凸优化、迭代舍入方法的快速收敛迭代算法TPA。实验结果表明,所提算法TPA的平均保密率比未进行轨迹优化的基准算法提高了15.7%,比未进行功率控制的基准算法提高了159.8%。TPA与未加入最小通信时间约束的基准算法相比,在2种不同任务分布情况下,当无人机飞行周期大于70 s时,任务完成率平均提升44.6%和27.1%。     

全双工无线携能通信速率最大化波束赋形研究

针对全双工无线携能通信系统,提出了一种基于系统和速率最大化准则的波束赋形联合优化方案。该方案以系统和速率最大化为目标,在保证上行/下行链路的最大发射功率约束及最小能量收获需求的同时,实现了信息速率和频谱效率的同步改善。由于速率问题为非凸问题,首先采用半定松弛及一阶泰勒近似方法将其转换为凸优化问题,然后结合基于逐次凸近似的迭代算法分别求解最优的信息波束赋形矢量和能量波束赋形矢量。仿真结果表明,所提方案相比传统方案性能更优,实现了系统和速率的有效提高。     

基于MAVLink协议的无人机系统安全通信方案

MAVLink是一种应用于无人机（UAV）与地面站（GCS）之间的轻量级通信协议,它定义了一组包括UAV状态和GCS控制命令的UAV与GCS交互的双向消息。针对MAVLink协议缺乏足够的安全机制,存在可能导致严重威胁和隐患的安全漏洞的问题,提出了一种基于MAVLink协议的UAV系统安全通信方案。首先,UAV持续交替广播连接请求。然后,GCS向UAV发送公钥,双方利用DH算法进行密钥协商计算出共享密钥,并使用AES算法对MAVLink消息包进行加密通信,完成身份认证;若UAV在规定时间内未收到GCS发送的公钥或对MAVLink消息包解密错误则主动断开连接,更新公钥后重新广播连接请求。另外,针对UAV系统存在被恶意篡改的安全问题,在启动引导时对UAV系统固件进行了自校验。最后,基于形式化验证工具UPPAAL证明了所提方案具有活性、可连接性以及连接唯一性,并对UAV PX4 1.6.0与GCSQgroundControl3.5.0的通信过程进行抓包测试。结果表明,所提的UAV系统安全通信方案能够防止在UAV与GCS通信过程中存在的恶意窃听、篡改消息、中间人攻击等恶意攻击,并且对UAV性能影响较小,较好地解决了MAVLink协议存在的安全漏洞。