该文研究智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的多用户下行系统中的物理层安全的优化问题。多个用户之间的信息需要相互保密,每个时隙,非信息传输的目标用户视为窃听者,因此这是一个多窃听者的安全传输系统。由于信道的时变性,基站拥有窃听信道的信道状态信息(Channel State Information,CSI)为与真实的CSI间存在误差的过时信息。在此条件下,以系统最坏情况下的保密速率最大化为目标,对基站发射信息信号和人工噪声波束成形矢量,以及IRS的相移矩阵进行联合优化。原始优化问题为非凸半正定规划问题,利用松弛变量、惩罚函数、Charnes-Cooper变换和交替迭代优化等方法将原问题转化为凸问题并求解。仿真结果显示,相较于基准方案,该文所提出的优化算法能有效提高系统的保密速率。
室内定位技术在多领域有着重要的应用,而传统的无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)指纹定位方法通常很少考虑WLAN接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)特征的多样性以及来自不同接入点(Access Point,AP)的RSS特征位...
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室内定位技术在多领域有着重要的应用,而传统的无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)指纹定位方法通常很少考虑WLAN接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)特征的多样性以及来自不同接入点(Access Point,AP)的RSS特征位置分辨力的差异性问题,从而导致WLAN定位精度不高且定位效率较低.对此,本文提出一种基于多维模糊映射AP优化的WLAN室内定位方法.在离线阶段通过多次采集RSS数据提取多维RSS特征,计算AP信息增益比及相应的离线模糊隶属度,并利用模糊关系方程求解多维RSS特征模糊权重;而在在线阶段,则通过多维模糊映射构造模糊判定矩阵并计算AP在线模糊隶属度,同时结合K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法完成对目标的位置坐标计算.实验结果表明,相较于传统的AP优化定位方法,所提方法在线阶段的定位计算开销最高减少了4.12 s,定位误差4 m内的置信概率为91.91%.
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