【摘 要】
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未来移动通信研究的关键挑战之一是如何在无线网络的频谱效率和能量效率之间取得具有吸引力的折衷。多天线技术是现代无线通信的关键技术之一,它以系统的复杂度和成本为代价,获得了更好的误码率性能和更高的数据速率。在众多利用发射机、接收机或两者的多天线的传输原理中,空间调制能够利用天线索引作为传统的幅度相位调制之外的空间维度来传输信息,是一种极富前景的多天线技术。与单输入单输出系统相比,它能以极低的系统复杂度
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未来移动通信研究的关键挑战之一是如何在无线网络的频谱效率和能量效率之间取得具有吸引力的折衷。多天线技术是现代无线通信的关键技术之一,它以系统的复杂度和成本为代价,获得了更好的误码率性能和更高的数据速率。在众多利用发射机、接收机或两者的多天线的传输原理中,空间调制能够利用天线索引作为传统的幅度相位调制之外的空间维度来传输信息,是一种极富前景的多天线技术。与单输入单输出系统相比,它能以极低的系统复杂度,提供更高的数据速率,与其他多天线系统相比有着更低的硬件成本和复杂度。然而由于无线电传输的开放性和广播特性,保密信息容易被非法用户窃听,因此如何确保空间调制系统的安全传输显得至关重要。本文围绕空间调制系统的物理层安全技术展开研究,主要研究内容与创新点如下:（1）在空间调制系统中,人为噪声辅助是保证安全传输的一项关键技术。针对功率受限的发射机,如何合理的分配有用信号和人为噪声信号的功率对提升空间调制系统的安全性能至关重要。首先推导空间调制系统的安全速率,但由于安全速率是一个复杂的函数,无法获得功率分配因子的闭式解。若通过穷尽搜索方法求解出最优的功率分配因子会导致其复杂度偏高,进而提出基于深度学习的功率分配方法。仿真结果表明,基于深度学习的功率分配方案的安全速率性能接近最优的功率分配方法,并且实现复杂度远低于穷尽搜索方法。（2）针对预编码辅助的空间调制系统中的天线选择问题,为了提高安全速率性能,首先分析了最大化安全速率的天线选择算法,但是其复杂度较高,随后推导其安全速率的近似表达式,进而提出了低信噪比下最大化安全速率方法和高信噪比下最大化安全速率,此两种方法分别在低信噪比和高信噪比条件下获得了逼近最优方法的安全速率。此外根据空间调制符号的特殊形式,提出了在全局信噪比下最大化安全速率的方法。仿真结果表明,所提的三种天线选择方法不仅能大幅度降低天线选择的复杂度,而且获得了逼近最优解的安全速率性能。
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