【摘要】：近年來(lái),物理層服務(wù)融合(PHY-SI)技術(shù)在無(wú)線通信領(lǐng)域已經(jīng)受到了很高關(guān)注。這項(xiàng)技術(shù)在物理層上將多播服務(wù)與保密服務(wù)合并成為一種集成的服務(wù),以實(shí)現(xiàn)單次的通信傳輸。與傳統(tǒng)的基于上層協(xié)議的服務(wù)融合方法相比,物理層服務(wù)融合通過合理地利用無(wú)線信道的物理特性,使得多種服務(wù)可以共享相同的頻譜資源,因而極大地提升了頻譜效率。然而,由于融合的服務(wù)相互耦合,不同服務(wù)的傳輸數(shù)據(jù)之間會(huì)造成相互干擾。因此,物理層服務(wù)融合技術(shù)中的一個(gè)關(guān)鍵問題是:如何在建立保密服務(wù)安全性的同時(shí),保證不損失多播服務(wù)的質(zhì)量?為解決這一問題,本文首次提出了“安全容量域最大化”(SRRM)這一概念,即建立雙目標(biāo)最大化問題,尋找同時(shí)最大化多播速率與安全速率的傳輸方法。依據(jù)這一主線,本文主要研究了以下幾個(gè)問題:1)首先,本文考慮了人工噪聲(AN)協(xié)助式多輸入單輸出(MISO)系統(tǒng)下的服務(wù)融合傳輸優(yōu)化問題。人工噪聲的加入一方面可以提升安全性能,卻可能會(huì)影響多播服務(wù)質(zhì)量。本文的目標(biāo)在于聯(lián)合設(shè)計(jì)多播信息、保密信息與人工噪聲的輸入?yún)f(xié)方差矩陣,使可達(dá)安全速率域最大化并滿足發(fā)送功率約束。這一SRRM問題是一個(gè)非凸的雙目標(biāo)最大化問題。為求解該問題,本文將該問題重構(gòu)為了一個(gè)等效的標(biāo)量最優(yōu)化問題,并且提出了一種搜索算法尋覓原雙目標(biāo)最大化問題的Pareto最優(yōu)點(diǎn)。等效的標(biāo)量問題實(shí)際上是一個(gè)多播服務(wù)質(zhì)量(QoMS)約束下的安全速率最大化(SRM)問題。進(jìn)一步,本文指出該SRM問題雖然是非凸的,但可通過一種雙層最優(yōu)化方法解決,該方法包含了求解一系列的半正定規(guī)劃(SDP)問題。接下來(lái),本文討論了多輸入多輸出(MIMO)信道下的SRRM問題。本文證明了之前使用的標(biāo)量化方法依然適用于MIMO場(chǎng)景。對(duì)于生成的SRM問題,本文提出了一種次優(yōu)的difference-of-concave(DC)最優(yōu)化算法,尋找到了該問題的一個(gè)駐點(diǎn)解。2)考慮到實(shí)際信道估計(jì)器的非完美特性,本文進(jìn)一步考慮了非完美CSI下的發(fā)送優(yōu)化問題。本文考慮了兩種具有魯棒性的SRRM模型,即最壞情況SRRM與中斷受限SRRM。對(duì)于最壞情況SRRM問題,本文說(shuō)明了該問題可以通過與完美信道狀態(tài)信息(CSI)情形類似的標(biāo)量化方法進(jìn)行處理。對(duì)于生成的標(biāo)量化問題,該問題是一個(gè)半無(wú)限的最壞情況SRM問題。本文給出了采用雙層最優(yōu)化思想與S-Procedure定理處理該問題的具體步驟,使原始的半無(wú)限問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)有限集問題。另一方面,由于涉及到中斷概率約束,中斷受限SRRM問題更加難以處理。該問題中的概率型約束無(wú)法轉(zhuǎn)化為解析的形式,本文進(jìn)而選擇調(diào)用Bernstein不等式,試圖尋找原SRRM問題的一個(gè)近似解。該近似解可以保證一定滿足原始中斷概率約束,因此是安全(或保守)的。此外,為了確保方案實(shí)現(xiàn)的高效性,本文還對(duì)兩種模型下所得解的秩特性與算法的復(fù)雜度等進(jìn)行了評(píng)估。3)最后,為了減輕無(wú)線通信對(duì)能量日益增長(zhǎng)的需求,本文還研究了物理層服務(wù)融合中的高能效傳輸設(shè)計(jì)問題。具體地,本文討論了兩種不同的能效折中問題,首先是安全能量效率與頻譜效率的折中,即在保證兩種服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量的前提下,尋找最大化安全能量效率的傳輸方案。由于問題的非凸性,本文提出了一種基于分?jǐn)?shù)規(guī)劃與DC規(guī)劃的等效參數(shù)化重構(gòu),將原問題改變?yōu)榱艘幌盗型箚栴}。通過這種方法,最大的安全能量效率可通過一種根搜索方法得到。另一類折中是安全能量效率與多播能量效率之間的折中,即尋找最大化能量效率域的傳輸方案。該問題是一個(gè)非凸的雙目標(biāo)最大化問題,同時(shí)是對(duì)SRRM在能量效率上的擴(kuò)展。本文采用了一種標(biāo)量化方法將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)單目標(biāo)問題。盡管該問題仍然是非凸的,本文指出了該問題可再次結(jié)合分?jǐn)?shù)規(guī)劃與DC規(guī)劃進(jìn)行迭代求解。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN918

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