可重构智能表面RIS/智能反射面IRS 代码思路讲解与分析

本文档详细解析了一篇关于使用可重构智能表面(RIS)提高无线通信系统安全率的论文。通过介绍RIS的基本概念和优势,文章深入探讨了在RIS辅助的多天线通信系统中,如何通过交替优化和MM算法最大化用户的安全速率。文中详细展示了系统参数设定、信道建模、迭代优化过程以及关键算法的实现步骤,并附带了代码实现的分析。

大家好,我是convexRIS,一个专注于代码与讲解的博主。随着无线通信技术的快速发展,越来越多的无线设备涌入到了互联网中,不仅对日益稀缺的频谱资源造成了巨大压力,而且使得能量消耗不断提升。可重构智能表面(RIS)因其低功耗、低成本和可重新配置无线传播环境等特性,成为了下一代无线通信中极具前景的革命性技术。近年来,学术圈已对RIS展开了充分的讨论与研究,这篇博客将对一篇关于RIS和物理层安全的文章展开代码思路的讲解与分析,希望各位能多多点赞和支持!

论文题目:Secrecy Rate Maximization for Intelligent Reflecting Surface Assisted Multi-Antenna Communications

发表期刊:IEEE COMMUNICATIONS LETTERS 

首先简单介绍一下论文,这篇论文考虑了一个RIS辅助的下行安全传输系统,包括一个多天线的发射端,一个单天线的用户和一个单天线的窃听(作者也对多天线窃听的情况展开了讨论,本代码只考虑单天线窃听),利用交替优化和MM算法,最大化用户的安全速率。首先设置系统参数:

    Alice=[0,0];%BS location
    IRS=[5,5];%IRS location
    Bob=[30,0];%Bob location
    Eve=[20,-20];%Eve location
    M=3;%number of antennas at the Alice
    P=db2pow(30)*1e-3;%maximum transmit power at the BS
    sigmaB=db2pow(-79)*1e-3;%AWGN at the Bob
    sigmaE=db2pow(-79)*1e-3;%AWGN at the Eve
    C0=db2pow(-30);%path loss
    kr=10;%rician factor
    N=20;%IRS elements
    epsilon=1e-4;%convergence threshold
    Lmax=200;%maxim
### 多目标灰狼优化器简介 多目标灰狼优化器(Multi-Objective Grey Wolf Optimizer, MOGWO)是一种新颖的元启发式算法,旨在解决复杂的多目标优化问题。MOGWO基于单目标灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)[^1]发展而来,在保持原有优势的基础上进行了扩展。 #### 原理概述 在自然环境中,灰狼群体通过协作捕食来维持生存和发展。受此现象启发,MOGWO模拟了这种社会结构及其决策过程: - **领导层形成**:利用外部存档存储Pareto最优解集,并据此构建领导者阶层; - **位置更新规则**:根据个体适应度调整候选解的位置向量; - **探索开发平衡**:动态调节搜索范围以兼顾全局勘探和局部精炼; 这些特性使得MOGWO能够在高维复杂环境下有效地寻找多个冲突目标之间的折衷方案[^2]。 ```matlab function [X,F]=mogwo(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj) Alpha_pos=zeros(1,dim); Alpha_score=inf; Beta_pos=zeros(1,dim); Beta_score=inf; Delta_pos=zeros(1,dim); Delta_score=inf; Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb; Convergence_curve=zeros(1,Max_iter); t=1;% Loop counter while t<=Max_iter for i=1:size(Positions,1) Flag4ub=Positions(i,:)>ub; Flag4lb=Positions(i,:)<lb; Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+... ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb; fitness=fobj(Positions(i,:)); if isnan(fitness)||isinf(fitness) fitness=inf; end F(t,i)=fitness; % Update the three best search agents if fitness<Alpha_score Alpha_score=fitness; %#ok<*NASGU> Alpha_pos=Positions(i,:); elseif fitness<Beta_score && fitness>=Alpha_score Beta_score=fitness; Beta_pos=Positions(i,:); elseif fitness<Delta_score && fitness>=Beta_score Delta_score=fitness; Delta_pos=Positions(i,:); end end a=2-t*((2)/Max_iter);% Parameter a decreases linearly from 2 to 0 for i=1:size(Positions,1) r1=rand(size(Positions(i,:),1));% random number in [0,1] r2=rand(size(Positions(i,:),1));% random number in [0,1] A1=2*a*r1-a;% Equation (3.3) C1=2*r2;% Equation (3.4) D_alpha=abs(C1*Alpha_pos-Positions(i,:));% Equation (3.5)-part 1 X1=Alpha_pos-A1*D_alpha;% Equation (3.6)-part 1 r1=rand(size(Positions(i,:),1));% random number in [0,1] r2=rand(size(Positions(i,:),1));% random number in [0,1] A2=2*a*r1-a;% Equation (3.3) C2=2*r2;% Equation (3.4) D_beta=abs(C2*Beta_pos-Positions(i,:));% Equation (3.5)-part 2 X2=Beta_pos-A2*D_beta;% Equation (3.6)-part 2 r1=rand(size(Positions(i,:),1));% random number in [0,1] r2=rand(size(Positions(i,:),1));% random number in [0,1] A3=2*a*r1-a;% Equation (3.3) C3=2*r2;% Equation (3.4) D_delta=abs(C3*Delta_pos-Positions(i,:));% Equation (3.5)-part 3 X3=Delta_pos-A3*D_delta;% Equation (3.6)-part 3 Positions(i,:)=(X1+X2+X3)./3;% Equation (3.7) end Convergence_curve(t)=Alpha_score; t=t+1; end [f_min,index_fmin]=min(F(end,:)); X=Positions(index_fmin,:); end ``` 上述MATLAB代码实现了基本框架下的MOGWO流程,具体参数设置可根据实际应用场景灵活调整[^3]。
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