陈森基

（中国联合网络通信有限公司肇庆市分公司，广东 肇庆 526000）

0 引 言

随着无线通信技术的不断发展和应用的不断推广，保障通信的安全性成为了一个重要的研究方向。特别是在多天线无线携能通信中，由于信道的复杂性和可能存在的攻击威胁，传输的安全性面临着许多挑战。因此，设计一种有效的安全传输方案，提高传输的安全性和可靠性，具有重要的理论和实际意义。

1 多天线技术的原理与优势

在无线通信领域，多天线技术被广泛应用于提高通信性能和扩大覆盖范围。通过利用多个天线进行信号传输和接收，可以有效抑制信号衰减和干扰，提高通信质量与容量。多天线技术还可以支持多用户同时传输和接收数据，提供更高的通信效率和可靠性。此外，在携能通信中，多天线无线传输系统具有重要的应用潜力，可以同时支持多用户进行数据传输，实现多用户之间的同时通信，提高通信效率和频谱利用率[1]。

2 安全传输方案的特点和应用场景

通信安全是保护通信过程中数据完整性、机密性以及可用性的重要问题。在无线通信中，特别是携能通信中，保护通信数据的安全性对于保护用户隐私和防止信息泄露至关重要。传统的通信安全方案通常采用加密技术和身份验证来保护数据的机密性与合法性，然而随着技术的发展和攻击手段的进化，传统的安全方案面临着新的挑战与威胁[2]。

3 无线通信安全问题

尽管已经有一些安全传输方案被提出和应用于携能通信领域，但仍然存在一些问题需要解决。首先，传统的加密技术在面对高计算能力的攻击者时可能不安全，容易受到密码破解和窃听等攻击。其次，身份验证的准确性和可靠性也是一个挑战，攻击者可以冒充合法用户进行非法访问和数据篡改。最后，现有的安全传输方案往往忽视了能源效率的考虑，无法充分利用携能通信中的能源传输特性[3]。

尽管多天线无线携能通信和通信安全方案已经得到广泛研究与应用，但现有的安全传输方案仍面临着诸多挑战和问题。为了提高携能通信的安全性和性能，需要进一步研究与开发基于新技术和算法的安全传输方案。本研究将基于Q-learning 算法，探索多天线无线携能通信安全传输方案的设计和优化。

4 Q-learning 算法的基本原理

Q-learning 算法是一种强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）问题。它是一种基于值迭代的学习算法，用于学习在不同状态下采取不同动作的最优策略。

在Q-learning 算法中，定义一个Q函数（也称为Q值函数），表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励的期望值。Q函数更新遵循的迭代公式为

式中：Q(s,a)为状态s下采取动作a的Q值；α为学习率（用于控制新旧经验的权重）；r为状态s下采取动作a后获得的即时奖励；γ为折扣因子（用于权衡即时奖励和未来奖励的重要性）；s'为转移到的下一个状态；a'为状态s'下采取的最优动作。

5 多天线无线携能通信安全传输方案设计

5.1 系统模型和假设

在设计多天线无线携能通信安全传输方案时，建立了以下系统模型和假设来指导方案的设计和分析。一是多天线通信系统结构。假设使用多天线系统进行通信，其中包括一个发射天线阵列和一个接收天线阵列，二者之间通过无线信道进行数据传输。二是通信环境模型。考虑了通信环境中的多径衰落、噪声和干扰等因素，假设通信信道具有时变和频率选择的特性，并且受到多径衰落和阴影衰落的影响。三是攻击威胁模型。考虑潜在的攻击威胁，包括窃听、篡改和拦截等攻击，假设攻击者具有一定的能力和资源，并尝试利用漏洞和弱点对通信进行攻击。四是传输过程安全需求。假设在传输过程中存在安全需求，包括数据的机密性、完整性以及可靠性，要求设计的安全传输方案能够保护数据的隐私，防止数据被篡改和窃取，并提供可靠的数据传输服务。

在基于以上系统模型和假设的基础上，可以建立数学模型和算法来优化传输方案。以下是一些相关的公式，用于描述系统模型和方案设计。

天线阵列信号模型中，发射信号为

接收信号为

式中：H为信道矩阵；n为噪声向量。

传输速率模型中，传输速率R可以通过信道容量计算得到，计算公式为

式中：P为发射功率；N0为噪声功率谱密度。

安全性指标模型中，安全性指标可以通过信道安全容量计算得到，计算公式为

式中：C为信道容量，Ce为攻击者对信道的等效容量。

5.2 Q-learning 算法在安全传输方案设计中的应用

（1）状态定义。将通信环境的特征和攻击状态作为系统的状态。例如，通信环境的特征可以包括信道质量、信噪比以及干扰水平等，攻击状态则包括是否存在窃听（黑客试图截获通信数据等）或篡改攻击（恶意篡改传输数据等）。

（2）行动定义。将通信节点的操作和反应策略作为系统的行动。例如，通信节点可以选择不同的通信方式、信道分配以及功率控制策略来应对不同的通信环境和攻击威胁。

（3）奖励函数。定义奖励函数评估每个状态下行动的好坏。奖励可以基于传输速率、误码率和安全性指标等进行定义。例如，当传输速率高、误码率低且安全性指标满足要求时，给予正向奖励；当传输速率低、误码率高或安全性指标不满足要求时，给予负向奖励[4,5]。

（4）Q-learning 算法更新。通过使用Q-learning算法，可以在每个时间步更新Q值函数，以学习最佳的安全传输策略。Q值函数表示在每个状态下采取每个行动的预期累积奖励。通过不断与环境交互，更新Q值函数，使其收敛到最优的传输策略。Q-learning算法的Q值函数更新为

通过不断迭代和学习，Q-learning 算法可以找到最优的传输策略，以提高安全传输方案的性能，并且可以适应不同的通信环境和攻击威胁，根据实时的状态信息做出最佳的决策。基于Q-learning 算法的非信任双向中继网络模型如图1 所示。

图1 基于Q-learning 算法的非信任双向中继网络模型

6 实验与结果分析

6.1 数据集来源和组成

数据集是进行实验和评估安全传输方案的基础，描述如下。

（1）信号数据。采集了多种不同条件下的信号数据，包括不同信道状态、不同信噪比以及不同传输策略。这些数据用于评估传输方案在不同情况下的性能。

（2）攻击模拟数据。为了评估安全传输方案对于攻击的健壮性，使用了攻击模拟数据。这些数据模拟了各种常见的通信攻击，如干扰、窃听和数据篡改等。通过实验设置和数据集的详细描述，能够确保实验环境的可重复性和数据的可靠性，为后续的实验结果分析和安全传输方案的验证提供了基础。

6.2 实验结果分析和讨论

（1）传输速率。首先分析了实验结果中的传输速率，根据实验数据，观察到在良好的信道条件下，多天线无线携能通信安全传输方案实现了较高的传输速率。这表明该方案能够有效利用多天线技术提高数据传输效率。

（2）误码率。对实验结果中的误码率进行了分析，根据实验数据，发现在各种信道状态下，该安全传输方案能够有效降低误码率，增强了数据传输的可靠性。这表明该方案具备较好的抗干扰和纠错能力。

（3）安全性指标。评估实验结果中的安全性指标，如抗窃听和抗数据篡改能力。根据实验数据，观察到该安全传输方案在面对不同类型攻击时能够保持较高的安全性。这表明该方案采用了有效的加密和认证机制，能够抵御通信攻击。

（4）条件比较和解释。对不同条件下的实验结果进行了比较和解释，通过比较实验数据，发现在不同的通信环境、攻击威胁以及传输策略下，该安全传输方案的性能可能会有所变化。对这些变化进行了解释，并提出了改进方案来进一步提高传输效果和安全性。

通过对实验结果的分析和讨论，能够深入理解多天线无线携能通信安全传输方案的性能和特点。可以发现该方案的优势和潜在的改进空间，从而为进一步的研究和应用提供指导与建议。

6.3 实验验证安全传输方案的有效性

（1）传输速率对比。首先比较了安全传输方案与传统传输方案在传输速率方面的表现。通过实验数据分析，发现安全传输方案在相同的通信环境下能够实现更高的传输速率。这验证了安全传输方案在利用多天线技术和优化传输策略方面的有效性。

（2）误码率对比。对安全传输方案和传统传输方案的误码率进行了对比分析。实验结果显示，安全传输方案在面对不同干扰和攻击情况下表现出较低的误码率。这说明该方案采用的安全机制和纠错技术能够有效提高数据传输的可靠性。

（3）安全性评估。对安全传输方案的安全性进行了评估。通过引入各种攻击威胁和干扰情况，测试了该方案在保护数据隐私和抵御恶意攻击方面的效果。实验结果表明，安全传输方案能够有效抵御窃听、篡改和拦截等攻击，确保数据传输的机密性和完整性。

（4）系统健壮性和适应性。对安全传输方案的健壮性和适应性进行验证，通过在实验中引入不同的通信环境和攻击场景，评估了该方案在各种情况下的性能和稳定性。实验结果显示，安全传输方案能够适应不同的通信条件与攻击威胁，具备较强的健壮性和适应性。

通过实验验证，证明了基于Q-learning 算法的安全传输方案在传输速率、误码率以及安全性方面的有效性和性能优势。该方案在传输速率、误码率以及安全性等方面表现出明显的改进，并展现了在不同环境和攻击威胁下的稳定性和可靠性，为进一步应用和推广安全传输方案提供了科学依据与实证支持。然而，也要注意实验条件的限制，并在实际应用中进行充分验证与调优。

7 结 论

本研究通过基于Q-learning 算法的多天线无线携能通信安全传输方案设计，为提高传输的安全性和可靠性提供了一种新的解决方案。这项研究的成果将对未来无线通信安全领域的研究和实践产生积极影响，并为构建更加安全可靠的通信系统提供有力支持。