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該文提出一種新的移位序列集的構(gòu)造方法，并基于這些新的移位序列，通過(guò)交織周期為N的完備高斯整數(shù)序列，得到一類具有靈活相關(guān)區(qū)長(zhǎng)度的周期為2N的高斯整數(shù)零相關(guān)區(qū)序列集。這類新的序列集的參數(shù)能接近甚至達(dá)到Tang-Fan-Matsuji界，所以序列集的性能是最佳的或者幾乎最佳的。高斯整數(shù)零相關(guān)區(qū)序列集可為高速準(zhǔn)同步擴(kuò)頻系統(tǒng)提供更多的地址選擇空間。

能量效率(EE)是5G+/6G無(wú)線通信的重要設(shè)計(jì)指標(biāo)，而智能反射面(RIS)被普遍認(rèn)為是改善EE的潛在手段。不同于被動(dòng)RIS，混合RIS由有源和無(wú)源元件組成，對(duì)來(lái)波移相的同時(shí)可放大信號(hào)強(qiáng)度，能夠有效克服被動(dòng)RIS引起的“乘性衰落”效應(yīng)。鑒于此，該文提出一種混合RIS輔助通信感知一體化(ISAC)的下行鏈路傳輸系統(tǒng)。為探究數(shù)據(jù)傳輸速率與能耗之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，該文以RIS輔助ISAC網(wǎng)絡(luò)能量效率最大化為目標(biāo)，在滿足基站(BS)發(fā)射功率、波束圖增益以及混合RIS功率和幅值約束的條件下，聯(lián)合優(yōu)化基站端的波束賦形和混合RIS的相移。為解決該復(fù)雜的分?jǐn)?shù)規(guī)劃問(wèn)題，提出基于交替優(yōu)化(AO)的算法來(lái)求解。為克服AO算法中引入輔助變量造成算法復(fù)雜度高的難題，利用耦合優(yōu)化變量的關(guān)聯(lián)，提出一種基于級(jí)聯(lián)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的求解算法。仿真結(jié)果表明，提出的混合RIS輔助ISAC方案在和速率、能效方面皆優(yōu)于現(xiàn)有方案，且算法收斂速度快。

為了分析ZUC序列密碼算法在相關(guān)性能量分析攻擊方面的免疫能力，該文進(jìn)行了相關(guān)研究。為了提高攻擊的針對(duì)性，該文提出了攻擊方案的快速評(píng)估方法，并據(jù)此給出了ZUC相關(guān)性能量分析攻擊方案。最后基于ASIC開(kāi)發(fā)環(huán)境構(gòu)建仿真驗(yàn)證平臺(tái)，對(duì)攻擊方案進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案可成功恢復(fù)48 bit密鑰，說(shuō)明ZUC并不具備相關(guān)性能量分析攻擊的免疫力，同時(shí)也證實(shí)了攻擊方案快速評(píng)估方法的有效性。相比Tang Ming等采用隨機(jī)初始向量進(jìn)行差分能量攻擊，初始向量樣本數(shù)達(dá)到5000時(shí)才能觀察到明顯的差分功耗尖峰，該文的攻擊方案只需256個(gè)初始向量，且攻擊效果更為顯著。

2000年, Tang, Fan和Matsufuji給出(L,M,Zcz)-ZCZ序列簇的理論界為ZczL/M-1 。給定正整數(shù)n和L，本文給出一個(gè)交織ZCZ序列簇的構(gòu)造算法，該算法由L條周期為L(zhǎng)的正交序列簇生成一類(2n+1L,2L,2n-1)-ZCZ序列簇。若n2且4 |, 該類ZCZ序列簇中編號(hào)為奇數(shù)的序列與編號(hào)為偶數(shù)的序列在移位為時(shí)相關(guān)值為零。此外，選擇不同的正交序列簇或不同的移位序列, 經(jīng)構(gòu)造算法可以生成不同的ZCZ序列簇。

帶內(nèi)全雙工技術(shù)可以緩解無(wú)線通信系統(tǒng)中頻譜資源緊張的問(wèn)題。為有效保障全雙工通信系統(tǒng)的信息安全，針對(duì)全雙工接入點(diǎn)(FD-AP)與上行用戶、下行用戶同時(shí)同頻通信的系統(tǒng)模型，該文提出一種智能反射表面(IRS)輔助的物理層安全方案?？紤]以最大化下行用戶的安全速率為目標(biāo)，在滿足AP發(fā)射功率、AP信干噪比(SINR)以及IRS反射相移單位模的約束下，構(gòu)建一個(gè)AP發(fā)射波束賦型和IRS反射相移聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題。針對(duì)該變量耦合的非凸優(yōu)化問(wèn)題，該文采用交替優(yōu)化(AO)算法迭代優(yōu)化AP發(fā)射波束賦型和IRS反射相移，并提出一種基于精確罰函數(shù)法的黎曼流形優(yōu)化算法，將反射相移優(yōu)化子問(wèn)題轉(zhuǎn)換成黎曼流形上的無(wú)約束最小化問(wèn)題進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明，所提方案可以明顯提升全雙工通信系統(tǒng)的安全性能；并且相較于當(dāng)前常用的半正定松弛(SDR)算法，所提算法有更低的計(jì)算復(fù)雜度。

針對(duì)可重構(gòu)智能表面(Reconfigurable Intelligent Reflecting Surface, RIS)輔助的物理層安全通信，該文設(shè)計(jì)了基于混合有源-無(wú)源RIS和人工噪聲(Artificial Noise, AN)輔助的安全傳輸方案。考慮基站和RIS的功率約束以及RIS無(wú)源反射元件的反射系數(shù)恒模約束，以最大化系統(tǒng)安全傳輸速率為目標(biāo)，構(gòu)建基站發(fā)射波束成形、AN波束向量、RIS反射系數(shù)矩陣聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題。使用交替優(yōu)化(Alternating Optimization, AO)、權(quán)值最小均方誤差(Weighted Minimum Mean Square Error, WMMSE)和半定松弛(Semi-definite Relaxation, SDR)算法，求解所構(gòu)建的變量高度耦合的非凸優(yōu)化問(wèn)題。仿真結(jié)果表明，混合RIS輔助安全傳輸方案，能夠有效提高系統(tǒng)的安全速率，與無(wú)源RIS相比，能夠有效克服“雙衰落”效應(yīng)導(dǎo)致的安全速率降低，與有源RIS相比，具有更高的能量效率。

近年來(lái)，有源可重構(gòu)智能表面(ARIS)技術(shù)獲得了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。然而，ARIS在多RIS輔助無(wú)線通信系統(tǒng)中的應(yīng)用還缺乏相關(guān)研究。針對(duì)此問(wèn)題，該文提出基于雙RIS輔助的無(wú)線通信系統(tǒng)模型。模型假設(shè)基站(BS)和用戶之間的直連鏈路受阻，僅通過(guò)RIS形成的反射鏈路進(jìn)行通信。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)ARIS與被動(dòng)RIS(PRIS)的不同組合情況，提出4種RIS組合模型。模型的目標(biāo)是優(yōu)化基站波束賦形、RIS的相移矩陣和功率分配因子，以最大化系統(tǒng)通信容量。由于該優(yōu)化問(wèn)題為非凸問(wèn)題，該文采用了交替優(yōu)化算法(AO)與連續(xù)凸逼近(SCA)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行處理。仿真結(jié)果表明，無(wú)論基站發(fā)射功率高或低，TAAR組合模型的性能均顯著優(yōu)于傳統(tǒng)單ARIS配置。

為了解決感知與通信一體化(ISAC)系統(tǒng)中的信息安全傳輸問(wèn)題，該文研究智能反射面(IRS)輔助的感知與隱蔽通信一體化(ISACC)系統(tǒng)中的資源分配算法。首先，分析監(jiān)測(cè)者Willie的最優(yōu)檢測(cè)性能，并推導(dǎo)了其最小檢測(cè)錯(cuò)誤概率的下界表達(dá)式。隨后，推導(dǎo)目標(biāo)估計(jì)的平均克拉美羅下界(CRLB)的解析表達(dá)式。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建以最小化平均CRLB為目標(biāo)函數(shù)，以隱蔽需求、通信速率需求、IRS相移等為約束的優(yōu)化問(wèn)題。提出基于交替優(yōu)化(AO)的懲罰連續(xù)凸近似(PSCA)的算法聯(lián)合設(shè)計(jì)了感知信號(hào)協(xié)方差矩陣、通信信號(hào)波束成形以及IRS相移。仿真結(jié)果表明，所提IRS輔助的ISACC系統(tǒng)方案可以較好地均衡目標(biāo)感知性能和隱蔽無(wú)線通信性能。