智能反射面辅助认知无人机网络的鲁棒安全通信方法

摘要

针对认知无人机网络中，作为次用户发射机的无人机难以准确获取窃听信道的信道状态信息而使次级系统安全性能下降的难题，提出一种利用智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）辅助无人机认知通信增强次用户安全传输性能的鲁棒方法 .在满足主用户干扰温度约束的条件下，建立确定性模型描述窃听信道的信道状态信息（channel state information,CSI）的不确定性，联合优化智能反射面的相移矩阵、无人机的飞行轨迹和发射功率，最大化次用户的最差平均保密速率.并针对该优化问题的非凸性，基于交替优化、连续凸近似、S-Procedure和半定松弛方法，提出了一个有效的三阶段迭代算法.实验结果表明，相比于非鲁棒方案，所提出的鲁棒方案可以显著提升次用户的安全传输性能.

关键词

认知无人机网络 / 安全通信 / 智能反射面 / 交替优化 / 连续凸近似