【摘 要】
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近年来,物理层安全(Physical Layer Security,PLS)技术备受关注,被广泛认为是解决通信系统安全的有力工具。本文运用PLS技术对协作认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)和基于多输入多输出协作干扰对齐(Interference Alignment,IA)网络中的安全问题进行研究。首先,阐述了PLS相关技术,并对其发展及原理做了详细的介绍。然后
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近年来,物理层安全(Physical Layer Security,PLS)技术备受关注,被广泛认为是解决通信系统安全的有力工具。本文运用PLS技术对协作认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)和基于多输入多输出协作干扰对齐(Interference Alignment,IA)网络中的安全问题进行研究。首先,阐述了PLS相关技术,并对其发展及原理做了详细的介绍。然后,分别介绍了CRN和IA网络,阐述了这两个网络的基础模型、相关技术以及实现原理。在此基础上,分析了CRN次网络的安全性与可靠性,及其与截获概率(Intercept Probability,IP)和中断概率(Outage Probability,OP)的关系。与以往工作不同的是,考虑了窃听端可以分别窃听次网络源节点和中继节点,该场景更符合实际的CRN。此外,分析过程同时考虑了虚警概率与漏检概率,研究了它们在直接传输方案与中继选择传输方案中对IP与OP的影响。从获得的OP与IP的闭式表达式可知,虚警概率会影响OP,而漏检概率会同时影响OP与IP。仿真结果表明,在所考虑的更一般CRN通信场景中,中继选择传输方案的安全性与可靠性优于直接传输方案,且随着中继数的增加,安全性与可靠性明显提升。在存在窃听的多输入多输出协作IA网络中,传统利用接收或发送端发送人工噪声(Artificial Noise,AN)实现物理层保密通信的方法,会增加收发端的能耗与实施复杂度。为此,提出一种基于多输入多输出协作IA网络的保密通信算法。具体的,利用放大转发中继发送AN来干扰窃听端窃取信息,放大的AN与干扰信号在接收端一起被对齐到零空间中,因此对合法接收端不会产生任何影响。基于此方法建立了网络模型,推导出了算法可行性条件、合法用户传输速率和保密速率、窃听端窃听速率,并给出了相应的基于最小干扰泄露准则的分布式迭代IA算法实施方法,有效降低了系统的复杂度。仿真结果表明,与传统方法相比,所提算法在保证合法用户传输速率的同时抑制窃听速率,从而有效地提高了系统的安全性能。
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