IRS与AN辅助的SR网络安全卸载方案

刘超文; 曾安玲; 蔡雨卓; 李玉泽; 刘伯阳

doi:10.13682/j.issn.2095-6533.2026.02.003

西安邮电大学学报 ›› 2026, Vol. 31 ›› Issue (2) : 22 -31. DOI: 10.13682/j.issn.2095-6533.2026.02.003

IRS与AN辅助的SR网络安全卸载方案

刘超文, 曾安玲, 蔡雨卓, 李玉泽, 刘伯阳

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摘要

针对物联网用户任务处理期间面临的频谱资源短缺和安全问题，提出一种基于智能反射面(Intelligent Reflecting Surfaces, IRS)和人工噪声(Artificial Noise, AN)辅助共生无线电(Symbiotic Radio, SR)网络安全卸载方案。在满足次级用户安全通信需求、能量消耗等约束条件下，通过联合优化主发射机(Primary Transmitter, PT)的本地计算频率、发射功率、IRS的反射系数，以及全双工基站的发射和接收波束成形矢量，最大化主发射机的计算任务量。由于所构建的优化问题具有非凸性，采用分块迭代(Block Coordinate Descent, BCD)算法、半正定松弛(Semidefinite Relaxation, SDR)算法以及连续凸近似(Successive Convex Approximation, SCA)算法对其进行求解。仿真结果表明，与IRS随机相位方案和随机接收波束成形方案相比，所提方案使PT计算任务量分别提升了约4.1%和9.2%。