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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利抗内外部窃听的IRS-NOMA通信资源优化分配方法、系统、设备及介质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：CN119767429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411976016.6，技术领域涉及：H04W72/50；该发明授权抗内外部窃听的IRS-NOMA通信资源优化分配方法、系统、设备及介质是由梁琳琳;李笑嫣;张妮娜;尹志胜;齐佩汉;李晖;张跃宇;李玥;赵宏伟;张德华;耿朋设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本抗内外部窃听的IRS-NOMA通信资源优化分配方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种抗内外部窃听的IRS‑NOMA通信资源优化分配方法、系统、设备及介质，其方法包括：基站先发送信号，通过直接链路及间接链路由合法用户接收，并计算合法用户信号的传输速率，再计算IRS辅助的NOMA安全通信系统中的外部窃听者或者内部窃听者对信号进行窃听接收的窃听速率，然后通过分析、推导通信过程得到的保密速率公式，进而明确IRS辅助的NOMA安全通信系统的资源优化目标，最后针对资源优化目标，通过交替优化方法对波束赋形、IRS相移矩阵及功率分配因子进行性能优化，得到优化结果；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明具有通信成本较低、设计复杂度低、设计全面、优化简单易实现、优化效率高，优化适应性强、保密速率高的效果。

本发明授权抗内外部窃听的IRS-NOMA通信资源优化分配方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.抗内外部窃听的智能反射面-非正交多址接入IRS-NOMA通信资源优化分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基站发送需传输的信号，信号通过直接链路及间接链路由合法用户接收，并计算合法用户信号的传输速率，其中，直接链路为基站直接广播到用户，间接链路为基站发射到IRS，IRS解码后再广播到用户； 步骤1具体包括：设置所有信道系数均呈现具有路径损耗的小尺度衰落，遵循瑞利衰落模型，基站至IRS的信道的系数为基站至用户k的信道的系数为基站至外部窃听者的信道的系数为基站至内部窃听者的信道的系数为IRS至用户k的信道的系数为IRS至外部窃听者的信道的系数为IRS至内部窃听者的信道的系数为 步骤2：计算IRS辅助的NOMA安全通信系统中的外部窃听者或者内部窃听者对步骤1广播的信号进行窃听接收的窃听速率； 步骤3：通过分析、推导步骤1～步骤2通信过程得到的保密速率公式，明确IRS辅助的NOMA安全通信系统的资源优化目标，步骤3具体包括： IRS辅助的NOMA安全通信系统计算保密速率的公式表示为： 其中，Rk为第k个用户的传输速率，Rδ→k为窃听者窃听用户k的窃听速率，e为外部窃听者，f为内部窃听者； 通过交替优化按顺序分别对波束赋形、IRS相移矩阵和功率分配因子进行优化，IRS辅助的NOMA安全通信系统的资源优化目标函数写为： 其中，a及ak为NOMA功率分配因子，w及wk为波束赋形矩阵，Φ为IRS相移矩阵，K为用户数量，k为用户，hbk为基站至用户k的信道的系数，hrk为IRS至用户k的信道的系数，Pt为基站的发射功率，为IRS相移矩阵中的元素，其中是相移矩阵的第n个反射系数； 步骤4：针对步骤3分析、推导出的资源优化目标，通过交替优化方法对波束赋形、IRS相移矩阵以及功率分配因子进行性能优化，得到优化结果，步骤4具体包括： 步骤4.1：波束赋形优化； 当IRS相移矩阵固定时，对波束赋形的优化问题退化成了多用户系统的保密速率最大化问题，通过WMMSE算法对波束赋形进行优化得到如下公式： hk＝hb,k+GΦhr,k4-1 其中，K为合法用户个数，k为第k个用户序号；基站至IRS的信道的系数为基站至用户k的信道的系数为IRS至用户k的信道的系数为hk为用户k的综合信道条件；T为矩阵转置操作；Φ为IRS相移矩阵；ak为NOMA功率分配因子，σk为用户k处的噪声；IM是M×M的单位矩阵；χi及χk为用户k的预编码矩阵；κi及κk为中间矩阵；wi及wk为波束赋形矩阵； 步骤4.2：IRS相移矩阵优化； 通过结合步骤4.1优化后的波束赋形，将直接链路合法信道矩阵和间接链路合法信道矩阵重新定义为： ai,k＝hr,kwi4-5 bi,k＝hb,kwi4-6 其中，为基站至用户k的信道系数；为IRS至用户k的信道系数；wi为波束赋形矩阵；ai,k及bi,k分别为间接链路信道矩阵及直接链路信道矩阵； 将直接链路窃听信道矩阵和间接链路窃听信道矩阵重新定义为： ai,δ＝hr,δwi4-7 bi,δ＝hb,δwi4-8 其中，为基站至窃听者δ的信道系数；为IRS至窃听者δ的信道系数；ai,δ及bi,δ分别为间接链路窃听信道矩阵及直接链路窃听信道矩阵； 则原优化问题转变为凸优化，且优化子问题写为： 其中，PC表示优化子问题，n及N分别为IRS元素下标及IRS元素个数，Φ为IRS相移矩阵，φn为IRS相移矩阵中的元素，fCΦ为优化子问题的表达式，具体可表示为： 其中，K为合法用户个数，k为第k个用户序号，ak,k、ai,k为间接链路信道矩阵，bk,k、bi,k为直接链路信道矩阵，ak,δ、ai,δ为间接链路窃听信道矩阵，bk,δ、bi,δ为直接链路窃听信道矩阵，ηk及ηi为功率分配因子与功率的乘积，σk与σδ分别为用户k及窃听者δ处的噪声； 由于fCΦ连续可微，且Φ的约束集形成一个复数圆，因此，对PC的求解通过黎曼共轭梯度Riemannianconjugategradient,RCG得到，黎曼共轭梯度RCG的迭代的第一阶段为计算黎曼梯度，黎曼梯度是欧几里得梯度到复数圆上的正交投影： 其中，欧几里得梯度为： 其中，K为合法用户个数，k为第k个用户序号，Ak写为： 选择与梯度方向共轭的切线向量为搜索方向： 其中，d是搜索方向，gradfC是黎曼梯度，τ1是共轭梯度更新参数，是原来的搜索方向，并定义向量传输函数为： 最后确定更新的缩进长度，通过将切线向量投影至复数圆中得到缩进长度： 其中，τ2是阿米霍步长，φn为IRS相移矩阵中的元素； 步骤4.3：功率分配因子优化； 随着步骤4.1～步骤4.2对波束赋形与IRS相移矩阵优化完成，通过优化算法对功率分配因子进行优化，此处采用遗传算法： 步骤4.3.1：选用目标函数并设置限制条件为其中，K为合法用户个数，k为第k个用户序号，ak为NOMA功率分配因子； 步骤4.3.2：使用步骤4.3.1中选用的目标函数及限制条件，调用遗传算法GA进行求解，得到优化后的功率分配因子。

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