物理层安全

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第【19】期--基于监督学习的无人机安全通信的联合轨迹优化与功率分配研究--python完整代码+文档本文针对无人机安全通信场景中的轨迹与功率联合优化问题，提出了一种基于深度监督学习的求解框架。在该场景中，一架固定高度飞行的无人机需在给定起点和终点之间规划水平轨迹，并动态调整发射功率，以在满足最大速度约束的前提下最大化飞行全程的平均保密速率。由于该优化问题具有非凸、高维和约束耦合的特点，本文未直接求解，而是采用数据驱动的监督学习方法：通过利用贝塞尔曲线、正弦谐波扰动、窃听者避让、合法者吸引等规则生成大量“场景–参考轨迹–参考功率”样本，然后送入神经网络中进行训练。实验结果表明方法的有效性。

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第【11】期--基于智能反射面的MIMO安全速率最大化研究-maltab完整代码+完整报告随着无线通信技术的快速发展，物理层安全面临窃听威胁日益严峻。智能反射面作为一种可编程电磁环境调控技术，能够通过无源反射单元调整信号相位，有效提升多天线系统的安全传输能力。本文针对智能反射面辅助的多输入多输出窃听信道，研究安全速率最大化问题。由于目标函数非凸、反射系数受恒模约束，且变量高度耦合，直接求解极其困难。论文采用交替优化框架，将原问题分解为发射协方差优化和反射系数优化两个子问题。在反射系数优化中，通过巧妙的矩阵变换将问题转化为线性分式形式，并利用坐标下降法逐个更新反射单元。仿真结果表明：在智能反射面

UWB论文：Introduction to Impulse Radio UWB Seamless Access Systems（2）：脉冲；超宽带；测距；定位像全球定位系统（GPS）这样的系统依赖于单向测距One Way Ranging（OWR），其中多个卫星（代表固定节点，称为锚点anchors）定期传输同步的无线电数据包集合，这允许接收单元（代表移动节点，称为标签tag）通过标签侧tag-side到达时间差（TS-TDOA）评估来计算其位置。

遍历衰落，快衰落，拟静态衰落信道目录一. 信道模型二. 参数模型三. 遍历衰落信道模型四. 块衰落信道模型五. 拟静态衰落信道模型六. 小结

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