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在这日新月异的信息化时代，越来越多的人依赖于利用无线网络（如蜂窝网和Wi-Fi）进行重要信息的交换，如信用卡信息，金融数据以及个人邮件等，然而由于无线媒介开放性和广播性的特点，使得无线通信系统极易遭受窃听攻击的威胁。近年来，全球网络犯罪活动呈现愈演愈烈的态势，使得无线通信中的安全因素备受关注。传统无线系统的安全依赖于上层的加密技术，然而它的性能取决于计算的复杂度，而且加密算法无法应对穷举攻击并不能够实现完美的安全通信，于是学者们又把目光投向了物理层。和基于密码学的加密技术不同，物理层安全利用无线信道固有的随机特性来实现信息的安全传输，它无需密钥的分发和管理，并且不对窃听者的计算能力进行限制，已经成为无线通信领域的研究热点。
为了满足无线通信网络中日益增长的安全需求，论文根据不同窃听端信道状态信息（Channel State Information，CSI）的已知程度，利用协作干扰、人工噪声（Artificial Noise，AN）、中继选择以及功率分配等技术手段，实现了在不同无线通信系统下信息的安全传输，并结合信息论、概率论以及凸优化等理论知识，分析了系统可达的安全性能。本文的具体研究内容和目标如下：
第一，目前关于物理层安全性能分析的研究主要局限于某一特定的衰落信道（如Rayleigh信道、Rice信道等），它们仅仅适用于特定的无线通信的应用场景。然而随着5G网络中大量新兴场景的出现，例如物联网（Internet of Things，IOT），端对端（Device-to-Device，D2D）等，这些传统的统计分布模型已经被证明不能和这些新兴场景的实验数据相吻合。为了更好地对这些新兴的场景进行建模，Yacoub最近提出了一个更为广义的α-η-κ-μ统计分布模型，它几乎包含了现有公开文献中的所有衰落模型，然而在现有工作中还没有分析在此信道模型下的物理层安全性能。针对这一空白，本文基于α-η-κ-μ信道分析了经典的Wyner窃听模型的物理层安全性能。具体来讲，分别推导了平均安全容量（Average Secrecy Capacity，ASC）、渐进ASC、安全中断概率（Secrecy Outage Probability，SOP）以及实现非零安全容量的概率的解析表达式。
第二，本文考虑一个多输入单输出多天线窃听端（Multiple-input Multiple-output Multi-antenna Eavesdropper,MISOME）underlay认知无线网络，其中一个多天线的次级发送端被授权共享主用户频谱，欲和一个单天线次级接收端进行保密通信，同时一个被动的多天线窃听端试图去监听次级传输。在窃听端CSI完全未知的情况下，提出一种AN辅助的波束赋形安全传输方案去提升其物理层安全性能，研究了基于SOP最小化的功率分配方案。现有的功率分配方案都至少需要窃听端的统计分布信息，然后固定功率分配因子求得SOP表达式之后，通过一维线性搜索的方式获得最优解，并没有得到解析解，而且这种算法的精度依赖于搜索间隔，增加了系统的复杂度。针对这一问题，本文提出了一种自适应的功率分配方案，推导了功率分配因子的解析解，并在此基础之上推导了SOP的闭合解析表达式。
第三，在单个窃听端存在的解码转发（Decode-and-Forward，DF）协作中继网络中，本文提出了一种联合中继选择和协作干扰的二阶段的安全传输方案。在第一阶段，源端发送保密信息至预先选择好的转发中继，同时联合友好干扰端以及目的端发送干扰信号去掩盖安全信息的传输并且不影响转发中继。第二阶段，转发中继对信号进行解码转发，并且联合干扰端发送干扰信号去降低窃听端的信号接收质量并且不影响目的端。论文研究了总功率受限下基于安全速率最大化（Secrecy Rate Maximization，SRM），以及在可达安全速率受限下基于总传输功率最小化在有用信号和干扰信号之间的功率分配问题，并且通过联合对分法和一维搜索的方式获得了最优解。为了进一步提升系统的可达安全速率，本文提出最优中继选择方案和次优选择方案，并且通过理论分析和仿真结果表明了在中继数目比较多情况下次优中继选择方案可以实现近似最优的性能。
第四，本文研究了underlay认知协作中继网络中次级安全传输问题，在一个多天线窃听端存在和多个单天线窃听端存在两种场景下，提出了一种联合中继选择和协作干扰的安全传输方案。具体来讲，最优的从成功解码的认知中继中选择一个对保密信息进行解码转发，而其他中继产生AN去干扰窃听端同时不影响合法接收端信号接收质量。目前已知的中继选择算法中要么基于窃听端瞬时CSI完全已知，要么没有充分利用干扰链路的CSI。针对这一问题，在已知窃听端的信道分布信息的情况下，本文提出了传统中继选择（Conventional Relay Selection，CRS）方案和最优中继选择（Best Relay Selection，BRS）方案去进一步提升次级网络的安全性能。CRS方案依赖于主信道的CSI，而BRS方案同时利用了主信道和干扰信道的CSI。推导了在CRS和BRS两种方案下SOP的闭合解析表达式。在上述两种场景下的仿真结果表明，BRS方案性能明显优于CRS方案。
为了满足无线通信网络中日益增长的安全需求，论文根据不同窃听端信道状态信息（Channel State Information，CSI）的已知程度，利用协作干扰、人工噪声（Artificial Noise，AN）、中继选择以及功率分配等技术手段，实现了在不同无线通信系统下信息的安全传输，并结合信息论、概率论以及凸优化等理论知识，分析了系统可达的安全性能。本文的具体研究内容和目标如下：
第一，目前关于物理层安全性能分析的研究主要局限于某一特定的衰落信道（如Rayleigh信道、Rice信道等），它们仅仅适用于特定的无线通信的应用场景。然而随着5G网络中大量新兴场景的出现，例如物联网（Internet of Things，IOT），端对端（Device-to-Device，D2D）等，这些传统的统计分布模型已经被证明不能和这些新兴场景的实验数据相吻合。为了更好地对这些新兴的场景进行建模，Yacoub最近提出了一个更为广义的α-η-κ-μ统计分布模型，它几乎包含了现有公开文献中的所有衰落模型，然而在现有工作中还没有分析在此信道模型下的物理层安全性能。针对这一空白，本文基于α-η-κ-μ信道分析了经典的Wyner窃听模型的物理层安全性能。具体来讲，分别推导了平均安全容量（Average Secrecy Capacity，ASC）、渐进ASC、安全中断概率（Secrecy Outage Probability，SOP）以及实现非零安全容量的概率的解析表达式。
第二，本文考虑一个多输入单输出多天线窃听端（Multiple-input Multiple-output Multi-antenna Eavesdropper,MISOME）underlay认知无线网络，其中一个多天线的次级发送端被授权共享主用户频谱，欲和一个单天线次级接收端进行保密通信，同时一个被动的多天线窃听端试图去监听次级传输。在窃听端CSI完全未知的情况下，提出一种AN辅助的波束赋形安全传输方案去提升其物理层安全性能，研究了基于SOP最小化的功率分配方案。现有的功率分配方案都至少需要窃听端的统计分布信息，然后固定功率分配因子求得SOP表达式之后，通过一维线性搜索的方式获得最优解，并没有得到解析解，而且这种算法的精度依赖于搜索间隔，增加了系统的复杂度。针对这一问题，本文提出了一种自适应的功率分配方案，推导了功率分配因子的解析解，并在此基础之上推导了SOP的闭合解析表达式。
第三，在单个窃听端存在的解码转发（Decode-and-Forward，DF）协作中继网络中，本文提出了一种联合中继选择和协作干扰的二阶段的安全传输方案。在第一阶段，源端发送保密信息至预先选择好的转发中继，同时联合友好干扰端以及目的端发送干扰信号去掩盖安全信息的传输并且不影响转发中继。第二阶段，转发中继对信号进行解码转发，并且联合干扰端发送干扰信号去降低窃听端的信号接收质量并且不影响目的端。论文研究了总功率受限下基于安全速率最大化（Secrecy Rate Maximization，SRM），以及在可达安全速率受限下基于总传输功率最小化在有用信号和干扰信号之间的功率分配问题，并且通过联合对分法和一维搜索的方式获得了最优解。为了进一步提升系统的可达安全速率，本文提出最优中继选择方案和次优选择方案，并且通过理论分析和仿真结果表明了在中继数目比较多情况下次优中继选择方案可以实现近似最优的性能。
第四，本文研究了underlay认知协作中继网络中次级安全传输问题，在一个多天线窃听端存在和多个单天线窃听端存在两种场景下，提出了一种联合中继选择和协作干扰的安全传输方案。具体来讲，最优的从成功解码的认知中继中选择一个对保密信息进行解码转发，而其他中继产生AN去干扰窃听端同时不影响合法接收端信号接收质量。目前已知的中继选择算法中要么基于窃听端瞬时CSI完全已知，要么没有充分利用干扰链路的CSI。针对这一问题，在已知窃听端的信道分布信息的情况下，本文提出了传统中继选择（Conventional Relay Selection，CRS）方案和最优中继选择（Best Relay Selection，BRS）方案去进一步提升次级网络的安全性能。CRS方案依赖于主信道的CSI，而BRS方案同时利用了主信道和干扰信道的CSI。推导了在CRS和BRS两种方案下SOP的闭合解析表达式。在上述两种场景下的仿真结果表明，BRS方案性能明显优于CRS方案。