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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利一种智能超表面辅助的上行非正交多址隐蔽通信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：CN116388827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310471025.9，技术领域涉及：H04B7/145；该发明授权一种智能超表面辅助的上行非正交多址隐蔽通信方法是由张佳;刘金发;李静;孙建德设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能超表面辅助的上行非正交多址隐蔽通信方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能超表面辅助的上行非正交多址隐蔽通信方法，属于隐蔽通信安全领域。为了提高频谱效率，在公共用户以变化的功率向基站发送公共信息的过程中，隐蔽用户不定时地向基站发送隐蔽信息。本发明借助智能超表面的辅助，不仅可以干扰监听者的检测，同时能够提高隐蔽信息传输速率。基于本发明中的系统模型，本发明提出了一种联合优化隐蔽用户发送功率和智能超表面相移矩阵的方法，该方法能够在实现隐蔽通信的同时提高隐蔽信息传输速率。

本发明授权一种智能超表面辅助的上行非正交多址隐蔽通信方法在权利要求书中公布了：1.一种智能超表面辅助的上行非正交多址隐蔽通信方法，其特征在于：联合利用公共用户发送功率和智能超表面相移的不确定性，降低监听者检测性能的同时提高隐蔽信息的传输速率；本方法步骤如下： 步骤一：构建系统模型，具体为： 1在一个上行通信场景中，公共用户一直向基站发送公共信息xc，而隐蔽用户在智能超表面辅助下不时地向基站发送隐蔽信息xa；同时，监听者通过检测通信环境判断隐蔽用户是否发送了信息；由于隐蔽用户是远用户，隐蔽用户到基站和监听者的直传链路不予考虑； 2采用基于距离路径损耗的类静态块衰落信道模型，即har、hrb、hrw分别代表隐蔽用户、基站和监听者与RIS之间的信道衰落系数，对应的距离分别为dar、drb和drw；hcw和hcb分别表示公共用户和监听者到基站之间的信道衰落系数，对应的距离分别为dcw和dcb；所有的信道衰落系数都独立同分布于均值为0、方差为1的复高斯分布；基站和监听者都受到均值为0、方差为的加性高斯白噪声的影响； 步骤二：引入智能超表面辅助隐蔽通信，具体为： 1根据步骤一中的系统模型和信道模型，基站的接收信号为： 其中yb[i]表示基站在第i个符号周期的接收信号，Θ表示智能超表面的相移矩阵，xa[i]和xc[i]分别表示隐蔽用户和公共用户在第i个符号周期的发送信号，Pa和Pc分别表示隐蔽用户和公共用户的发送功率，rb[i]表示基站端在第i个符号周期的加性高斯白噪声，Ldar、Ldrb、Ldcb分别表示隐蔽用户、基站和监听者与RIS之间的路径损耗，H表示向量的共轭转置运算； 2基站使用串行干扰消除方法解码信息；其首先解码公共用户的信息，然后解码隐蔽用户的信息；基站解码公共用户信息的信干噪比γc为： 其中|gcb|2和|gab|2分别表示公共用户与基站之间、隐蔽用户与基站之间的信道增益；当公共用户的信息被解码后，基站解码隐蔽用户信息的信噪比γa为： 因此，公共用户可实现的速率Rc和隐蔽用户可实现的速率Ra分别为： Rc＝log21+γc4 Ra＝log21+γa5 步骤三：利用公共用户变化的发送功率和智能超表面相移的统计特性干扰监听者的检测，具体为： 1为了判断隐蔽用户是否发送了信息，监听者采用二元假设检验原理进行判决；根据步骤一中的系统模型和信道模型，监听者的接收信号为： 其中yw[i]表示监听者在第i个符号周期的接收信号，rw[i]表示监听者端在第i个符号周期的加性高斯白噪声，Ldcw、Ldrw分别表示公共用户、智能超表面与监听者之间的路径损耗，H0和H1分别表示零假设和非零假设； 2监听者使用辐射计检测其接收到的信号，并根据其判决准则，即对其接收信号的平均功率Tw与判决阈值τ进行对比，最终确定隐蔽用户是发送了信息还是未发送信息；其中，监听者的判决准则和接收信号的平均功率Tw分别表示为： 和 其中，D0和D1分别是监听者确定隐蔽用户是否已传输信息的二元决策； 3监听者用总错误检测概率ξ来表示其检测性能，ξ定义为： ξ＝α+β9 其中，α＝PrD1|H0是虚警概率，β＝PrD0|H1是漏检概率；利用公共用户发送功率的不确定性和智能超表面相移的不确定性共同干扰监听者的检测； 步骤四：使用变量分解迭代优化方法提升隐蔽信息传输速率，具体为： 1为了实现隐蔽通信的同时提升隐蔽信息的传输速率，基于该系统模型，在隐蔽用户最大发射功率、隐蔽性需求以及智能超表面各单元反射相位的共同约束下最大化隐蔽信息传输速率，该优化问题表示为： ξ*≥1-ε10d θn∈[0,2π,n＝1,2,...,N10e 其中代表隐蔽用户的最大发送功率，θn为智能超表面的第n个单元的相位，N表示智能超表面的数量，ε是一个确定的足够小的正数； 2将上述优化问题分解为两个子问题，在每个子问题中固定一变量，并对另一变量进行优化，具体为： 2.1首先固定Θ，关于Pa的优化问题表示为： ξ*≥1-ε11d 由公式11c可知，令由公式11d可知，ξ*是关于变量Pa的单调递减函数；因此，当公式11d等号成立时，隐蔽用户的发送功率最大，该最大值记为由于该目标函数是关于变量Pa的单调递增函数，因此，隐蔽用户的最大发送功率为 2.2固定Pa，优化变量Θ，该优化问题可以表示为： s.t.θn∈[0,2π,n＝1,2,...,N12b 其中han和hnb分别表示智能超表面的第n个单元与隐蔽用户和基站之间的信道衰落系数；同理，该目标函数是关于变量Θ的单调递增函数，因此，当取得最大值，目标函数也取得最大值；根据智能超表面的相位优化原则，当θ＝2π-arghan-arghnb时，取得最大值；确定P和Θ的最优值之后，便可得到最优的隐蔽信息传输速率。

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