申请/专利权人：哈尔滨工程大学

申请日：2021-09-08

公开（公告）日：2023-09-19

公开（公告）号：CN113766492B

主分类号：H04W12/02

分类号：H04W12/02;H04W72/53;H04B7/0413

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.09.19#授权;2021.12.24#实质审查的生效;2021.12.07#公开

摘要：本发明公开了一种安全MassiveMIMO网络资源配置方法，建立通信系统模型；初始化量子秃鹰群，经映射规则得到量子秃鹰的位置并计算适应度，选出全局最优量子位置；根据搜索演化规则更新量子秃鹰群量子位置；通过盘旋演化对量子秃鹰群量子位置进行更新；根据俯冲规则更新量子秃鹰群量子位置，经映射规则得到更新后量子秃鹰位置并计算适应度，更新量子秃鹰群全局最优量子位置；如果迭代次数小于最大迭代次数，返回步骤三；否则，迭代终止，输出量子秃鹰群全局最优量子位置，根据映射规则得到位置并得到网络资源配置方案。本发明提高系统的资源利用率，极大地提升MassiveMIMO系统的保密容量。

主权项：1.一种安全MassiveMIMO网络资源配置方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，建立基于智能反射面的安全MassiveMIMO通信系统模型；步骤二，初始化量子秃鹰群，经映射规则得到量子秃鹰的位置并计算适应度，通过比较适应度大小选出全局最优量子位置，具体为：设定量子秃鹰群由K只量子秃鹰组成，每只量子秃鹰的搜索空间维数为D，表示待求解问题的维数；第t代第k只量子秃鹰的量子位置表示为其中根据映射规则得到第k只量子秃鹰的位置具体规则为：其中和表示量子秃鹰第d维搜索区间的上界和下界；每一只量子秃鹰的位置对应一种基于智能反射面安全MassiveMIMO网络的资源配置方案；通过适应度函数计算第t代第k只量子秃鹰位置的适应度，同时其值也代表相应第t代第k只量子秃鹰量子位置的适应度；将直到第t次迭代为止适应度最大的量子秃鹰的量子位置记为全局最优量子位置步骤三，根据搜索演化规则更新量子秃鹰群的量子位置，具体为：定义量子秃鹰群中适应度较好的前δ·K只量子秃鹰为优秀个体，δ表示优秀个体所占比率，为优秀个体的平均量子位置，搜索阶段的第k只量子秃鹰第d维量子旋转角和量子位置的更新方程为：和其中e1和e2为影响因子，表示在搜索阶段优秀个体和全局最优量子位置对量子旋转角的影响程度，和为服从标准正态分布的随机数，abs.表示取绝对值；通过映射规则得到更新后量子秃鹰的位置，然后计算量子秃鹰的适应度；通过比较第k只量子秃鹰在搜索阶段更新前的量子位置与搜索阶段更新后的量子位置适应度大小，若的适应度大于的适应度，则否则保持不变，k＝1,2,...,K；选择搜索阶段更新后具有最大适应度的量子位置为量子秃鹰群搜索阶段后的全局最优量子位置搜索阶段完成后，前δ·K只优秀个体的平均量子位置记为步骤四，通过盘旋演化，对量子秃鹰群的量子位置进行更新，具体为：在种群盘旋阶段，量子秃鹰群在选择的搜索区间内螺旋飞行来搜索猎物，盘旋阶段的第k只量子秃鹰第d维量子旋转角和量子位置的更新方程为：和其中e3和e4为影响因子；表示第k只量子秃鹰的相邻个体编号；为[0,2π]间的均匀随机数，Δ为控制因子，为[0,1]间的均匀随机数；根据映射规则更新量子秃鹰的位置并计算适应度；通过比较第k只量子秃鹰在盘旋演化更新前的量子位置与更新后量子位置的适应度大小，若的适应度大于的适应度，则否则保持不变，k＝1,2,...,K；选择盘旋演化阶段更新后具有最大适应度的量子位置为量子秃鹰群盘旋阶段后的全局最优量子位置盘旋演化阶段更新后前δ·K只优秀个体的平均量子位置记为步骤五，根据俯冲规则更新量子秃鹰群的量子位置，经映射规则得到更新后量子秃鹰的位置并计算适应度，更新量子秃鹰群的全局最优量子位置，具体为：在种群俯冲阶段，量子秃鹰根据搜索和盘旋阶段的信息快速俯冲飞向目标猎物，俯冲阶段的第k只量子秃鹰第d维量子旋转角和量子位置的更新方程为：和其中e5和e6为影响因子，表示在俯冲阶段优秀个体和全局最优量子位置对量子旋转角的影响程度；为[0,2π]间的均匀随机数，根据映射规则，得到更新后量子秃鹰的位置并计算适应度，若俯冲更新后量子秃鹰的量子位置的适应度大于俯冲更新前的量子位置的适应度，则不变；否则令根据俯冲阶段更新后具有最大适应度的量子位置为量子秃鹰群俯冲阶段后的全局最优量子位置俯冲阶段更新后前δ·K只优秀个体的平均量子位置记为步骤六，如果迭代次数小于预先设定的最大迭代次数，令t＝t+1，返回步骤三；否则，迭代终止，输出量子秃鹰群的全局最优量子位置，根据映射规则得到位置，进而得到基于智能反射面的安全MassiveMIMO网络资源配置方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工程大学 一种安全Massive MIMO网络资源配置方法

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