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基于线性神经网络的物理层安全波束赋形方案
引用本文:李环,雷维嘉.基于线性神经网络的物理层安全波束赋形方案[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2020,32(1):30-37.
作者姓名:李环  雷维嘉
作者单位:重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065,重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065
基金项目:国家自然科学基金(61471076); 重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600413); 长江学者和创新团队发展计划(IRT1299); 重庆市科委重点实验室专项经费(CSTC); 重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjBX0005)
摘    要:对物理层安全传输中的安全波束赋形技术进行研究,提出一种新的波束赋形方案。在多输入单输出系统中,将信道估计、信道状态信息反馈、波束赋形设计3个过程合并为一个利用线性神经网络的反向训练过程。利用信道的互易性,由单天线合法接收端发送训练序列,通过神经网络训练得到多天线的发送方保密信号和人工噪声波束赋形的权值。对误比特率和保密容量进行仿真,表明该权值训练方法可行且有效,方案的安全性能非常接近理想信道状态信息条件下的常规安全方案的性能。相比较常规方案,所提方案复杂度显著降低。

关 键 词:物理层安全  波束赋形  人工噪声  线性神经网络
收稿时间:2018/10/7 0:00:00
修稿时间:2019/10/8 0:00:00
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