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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利RIS辅助的安全无蜂窝大规模MIMO系统能效优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116321236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310367185.9，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权RIS辅助的安全无蜂窝大规模MIMO系统能效优化方法是由宋清洋;李慧;孙巍设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本RIS辅助的安全无蜂窝大规模MIMO系统能效优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信网络技术领域，公开了一种RIS辅助的安全无蜂窝大规模MIMO系统能效优化方法，S1、所述AP根据合法用户和主动窃听者发送导频序列进行信道估计，得到合法用户和主动窃听者的信道状态信息和波束系数，并通过回传链路发送给所述中央处理单元CPU；S2、所述中央处理单元CPU计算合法用户之间以及合法用户和主动窃听者之间的干扰向量，并将所述干扰向量发送给与所述中央处理单元CPU连接的所有AP和可重构智能表面；S3、所述AP根据所述中央处理单元CPU传输来的所述干扰向量以及所述合法用户和主动窃听者的传输数据进行功率调整，所述可重构智能表面进行相位调整。本发明可以在实现安全通信的前提下，提升该系统的能效。

本发明授权RIS辅助的安全无蜂窝大规模MIMO系统能效优化方法在权利要求书中公布了：1.RIS辅助的安全无蜂窝大规模MIMO系统能效优化方法，其特征在于，RIS辅助的无蜂窝大规模MIMO系统包括一个中央处理单元CPU、M个多天线的AP、K个单天线的合法用户、R个反射单元数为N的可重构智能表面和一个单天线的主动窃听者，具体步骤为： S1、在上行链路训练阶段，所述AP根据合法用户和主动窃听者发送的导频序列进行信道估计，得到该传输数据的信道状态信息和波束系数，并通过回传链路发送给所述中央处理单元CPU； S2、在下行链路传输阶段，所述中央处理单元CPU根据接收到的所述信道状态信息、波束系数和天线之间的空间关系计算合法用户之间以及合法用户和主动窃听者之间的干扰向量，并将所述干扰向量发送给与所述中央处理单元CPU连接的所有AP和可重构智能表面； S3、所述AP根据所述中央处理单元CPU传输来的所述干扰向量以及所述合法用户的传输数据进行功率调整，所述可重构智能表面根据所述中央处理单元CPU传输来的所述干扰向量以及所述合法用户的传输数据进行相位调整，调整完毕后所述AP和可重构智能表面将所述传输数据发送到与该AP和可重构智能表面连接的所有的合法用户和主动窃听者； 所述AP根据所述中央处理单元CPU传输来的所述干扰向量以及所述合法用户和主动窃听者的传输数据进行相位调整和功率调整具体步骤为： S3.1、根据所述干扰向量和传输数据设定关于所述AP发送传输信息以及可重构智能表面反射传输信息到所述合法用户及窃听者处的相关约束条件； S3.2、建立所述RIS辅助的安全无蜂窝大规模MIMO系统的总能耗模型； S3.3、将所述相关约束条件、总能耗模型进行结合得到优化问题； S3.4、通过基于优先经验回放的深度确定性策略梯度算法求解所述优化问题，得到所述可重构智能表面的最优相位和AP的最优功率控制系数； S3.5、根据所述最优相位对所述可重构智能表面的相位进行调整，根据所述最优功率控制系数对所述AP的功率进行调整； S3.1中，所述相关约束条件为： ； 表示系统的回程链路容量不大于最大容量，为回程链路容量约束；表示功率控制系数的取值范围；表示被窃听的合法用户的保密率不小于最小保密率，用以保证合法用户能够安全通信；表示AP的发射总功率控制系数不大于1，为AP的发射功率约束；表示每个合法用户的频谱效率不低于最小频谱效率，用以保证合法用户的通信质量；表示可重构智能表面的每个单元的增益幅度为1，为可重构智能表面反射系数的模值特性约束，其中，，表示合法用户的频谱效率，是相干间隔的长度，是导频序列长度；表示第m个发射传输信号给第k个用户的功率控制系数；表示第r个可重构智能表面上的第n个反射单元的反射系数，表示第m个前传链路传输的数据速率应该是第m个AP总可达速率的倍，代表第m个AP与CPU之间的回程链路的最大容量，表示被窃听用户的保密率，表示保密率阈值；表示最低频谱效率，M表示AP总数量，K表示用户总数量，N表示可重构智能表面中反射元件的总数量； 所述RIS辅助的安全无蜂窝大规模MIMO系统的总能耗模型为： 其中，是在第m个AP由放大器和电路产生的功耗，包括收发链路的功耗和信号处理的功耗，是第k个用户的电路损耗，表示第r个可重构智能表面中第n个反射元件产生的低功耗，为连接中央处理单元CPU和第m个AP的回程链路所消耗的功率，用于在AP和中央处理单元CPU之间传输数据，M表示AP总数量，K表示用户总数量，N表示可重构智能表面中反射元件的总数量，R表示可重构智能表面的总数量； 所述RIS辅助的安全无蜂窝大规模MIMO系统的总吞吐量为： 其中，B为系统带宽，为每个用户的频谱效率，K为用户总数量； 在第m个AP由放大器和电路产生的功耗为： ； 其中，是功率放大器效率，是噪声功率，b为AP的天线数量，是运行AP上每根天线相关的电路组件所需功耗，为AP的最大归一化发射功率； 连接中央处理单元CPU和第m个AP的回程链路所消耗的功率为： ； 其中，是每次回程的固定能量消耗，B是系统带宽，是与流量相关的功耗，单位为WattGbitss，为系统总的频谱效率；； 采用DDPG-PER算法求解所述优化问题，DDPG-PER算法流程具体为： T1、初始化Actor网络和Critic网络参数，设置优先经验回放缓存区，定义Actor和Critic的学习率参数、奖励衰减系数、训练回合数以及每回合训练步数； T2、在每个训练回合中，根据当前状态值，由Actor网络生成一个动作值； T3、由T2得到的动作值通过与环境交互得到一个奖励值，以及生成下一个状态值； T4、将经验存储到优先经验回放缓存区中，所述经验由当前状态值、动作值、奖励值、生成的下一个状态值组成； T5、从优先经验回放缓存区中根据每个经验的权重采样一批优先级高的经验，用于训练Actor网络和Critic网络； T6、计算当前状态的值函数Q值，并用Critic网络更新价值函数的参数； T7、用Actor网络和当前状态值作为输入，计算生成的动作值的值函数Q值，并使用该值更新Actor网络参数； T8、重复T2到T7，直到达到预定的训练步数或满足停止条件； T9、使用训练好的Actor网络进行决策，获得最终的策略； 所述状态值为：合法用户的信干噪比：以及主动窃听者的信干噪比：； 所述动作值为：相移矩阵和功率控制系数矩阵； 所述奖励值为：系统的能量效率。

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