基于Q-learning 算法的多天線無線攜能通信安全傳輸方案研究

陳森基

（中國聯合網絡通信有限公司肇慶市分公司，廣東 肇慶 526000）

0 引 言

隨著無線通信技術的不斷發展和應用的不斷推廣，保障通信的安全性成為了一個重要的研究方向。特別是在多天線無線攜能通信中，由于信道的復雜性和可能存在的攻擊威脅，傳輸的安全性面臨著許多挑戰。因此，設計一種有效的安全傳輸方案，提高傳輸的安全性和可靠性，具有重要的理論和實際意義。

1 多天線技術的原理與優勢

在無線通信領域，多天線技術被廣泛應用于提高通信性能和擴大覆蓋范圍。通過利用多個天線進行信號傳輸和接收，可以有效抑制信號衰減和干擾，提高通信質量與容量。多天線技術還可以支持多用戶同時傳輸和接收數據，提供更高的通信效率和可靠性。此外，在攜能通信中，多天線無線傳輸系統具有重要的應用潛力，可以同時支持多用戶進行數據傳輸，實現多用戶之間的同時通信，提高通信效率和頻譜利用率[1]。

2 安全傳輸方案的特點和應用場景

通信安全是保護通信過程中數據完整性、機密性以及可用性的重要問題。在無線通信中，特別是攜能通信中，保護通信數據的安全性對于保護用戶隱私和防止信息泄露至關重要。傳統的通信安全方案通常采用加密技術和身份驗證來保護數據的機密性與合法性，然而隨著技術的發展和攻擊手段的進化，傳統的安全方案面臨著新的挑戰與威脅[2]。

3 無線通信安全問題

盡管已經有一些安全傳輸方案被提出和應用于攜能通信領域，但仍然存在一些問題需要解決。首先，傳統的加密技術在面對高計算能力的攻擊者時可能不安全，容易受到密碼破解和竊聽等攻擊。其次，身份驗證的準確性和可靠性也是一個挑戰，攻擊者可以冒充合法用戶進行非法訪問和數據篡改。最后，現有的安全傳輸方案往往忽視了能源效率的考慮，無法充分利用攜能通信中的能源傳輸特性[3]。

盡管多天線無線攜能通信和通信安全方案已經得到廣泛研究與應用，但現有的安全傳輸方案仍面臨著諸多挑戰和問題。為了提高攜能通信的安全性和性能，需要進一步研究與開發基于新技術和算法的安全傳輸方案。本研究將基于Q-learning 算法，探索多天線無線攜能通信安全傳輸方案的設計和優化。

4 Q-learning 算法的基本原理

Q-learning 算法是一種強化學習算法，用于解決馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process，MDP）問題。它是一種基于值迭代的學習算法，用于學習在不同狀態下采取不同動作的最優策略。

在Q-learning 算法中，定義一個Q函數（也稱為Q值函數），表示在給定狀態下采取某個動作所獲得的累積獎勵的期望值。Q函數更新遵循的迭代公式為

式中：Q(s,a)為狀態s下采取動作a的Q值；α為學習率（用于控制新舊經驗的權重）；r為狀態s下采取動作a后獲得的即時獎勵；γ為折扣因子（用于權衡即時獎勵和未來獎勵的重要性）；s'為轉移到的下一個狀態；a'為狀態s'下采取的最優動作。

5 多天線無線攜能通信安全傳輸方案設計

5.1 系統模型和假設

在設計多天線無線攜能通信安全傳輸方案時，建立了以下系統模型和假設來指導方案的設計和分析。一是多天線通信系統結構。假設使用多天線系統進行通信，其中包括一個發射天線陣列和一個接收天線陣列，二者之間通過無線信道進行數據傳輸。二是通信環境模型?？紤]了通信環境中的多徑衰落、噪聲和干擾等因素，假設通信信道具有時變和頻率選擇的特性，并且受到多徑衰落和陰影衰落的影響。三是攻擊威脅模型?？紤]潛在的攻擊威脅，包括竊聽、篡改和攔截等攻擊，假設攻擊者具有一定的能力和資源，并嘗試利用漏洞和弱點對通信進行攻擊。四是傳輸過程安全需求。假設在傳輸過程中存在安全需求，包括數據的機密性、完整性以及可靠性，要求設計的安全傳輸方案能夠保護數據的隱私，防止數據被篡改和竊取，并提供可靠的數據傳輸服務。

在基于以上系統模型和假設的基礎上，可以建立數學模型和算法來優化傳輸方案。以下是一些相關的公式，用于描述系統模型和方案設計。

天線陣列信號模型中，發射信號為

接收信號為

式中：H為信道矩陣；n為噪聲向量。

傳輸速率模型中，傳輸速率R可以通過信道容量計算得到，計算公式為

式中：P為發射功率；N0為噪聲功率譜密度。

安全性指標模型中，安全性指標可以通過信道安全容量計算得到，計算公式為

式中：C為信道容量，Ce為攻擊者對信道的等效容量。

5.2 Q-learning 算法在安全傳輸方案設計中的應用

（1）狀態定義。將通信環境的特征和攻擊狀態作為系統的狀態。例如，通信環境的特征可以包括信道質量、信噪比以及干擾水平等，攻擊狀態則包括是否存在竊聽（黑客試圖截獲通信數據等）或篡改攻擊（惡意篡改傳輸數據等）。

（2）行動定義。將通信節點的操作和反應策略作為系統的行動。例如，通信節點可以選擇不同的通信方式、信道分配以及功率控制策略來應對不同的通信環境和攻擊威脅。

（3）獎勵函數。定義獎勵函數評估每個狀態下行動的好壞。獎勵可以基于傳輸速率、誤碼率和安全性指標等進行定義。例如，當傳輸速率高、誤碼率低且安全性指標滿足要求時，給予正向獎勵；當傳輸速率低、誤碼率高或安全性指標不滿足要求時，給予負向獎勵[4,5]。

（4）Q-learning 算法更新。通過使用Q-learning算法，可以在每個時間步更新Q值函數，以學習最佳的安全傳輸策略。Q值函數表示在每個狀態下采取每個行動的預期累積獎勵。通過不斷與環境交互，更新Q值函數，使其收斂到最優的傳輸策略。Q-learning算法的Q值函數更新為

通過不斷迭代和學習，Q-learning 算法可以找到最優的傳輸策略，以提高安全傳輸方案的性能，并且可以適應不同的通信環境和攻擊威脅，根據實時的狀態信息做出最佳的決策。基于Q-learning 算法的非信任雙向中繼網絡模型如圖1 所示。

圖1 基于Q-learning 算法的非信任雙向中繼網絡模型

6 實驗與結果分析

6.1 數據集來源和組成

數據集是進行實驗和評估安全傳輸方案的基礎，描述如下。

（1）信號數據。采集了多種不同條件下的信號數據，包括不同信道狀態、不同信噪比以及不同傳輸策略。這些數據用于評估傳輸方案在不同情況下的性能。

（2）攻擊模擬數據。為了評估安全傳輸方案對于攻擊的健壯性，使用了攻擊模擬數據。這些數據模擬了各種常見的通信攻擊，如干擾、竊聽和數據篡改等。通過實驗設置和數據集的詳細描述，能夠確保實驗環境的可重復性和數據的可靠性，為后續的實驗結果分析和安全傳輸方案的驗證提供了基礎。

6.2 實驗結果分析和討論

（1）傳輸速率。首先分析了實驗結果中的傳輸速率，根據實驗數據，觀察到在良好的信道條件下，多天線無線攜能通信安全傳輸方案實現了較高的傳輸速率。這表明該方案能夠有效利用多天線技術提高數據傳輸效率。

（2）誤碼率。對實驗結果中的誤碼率進行了分析，根據實驗數據，發現在各種信道狀態下，該安全傳輸方案能夠有效降低誤碼率，增強了數據傳輸的可靠性。這表明該方案具備較好的抗干擾和糾錯能力。

（3）安全性指標。評估實驗結果中的安全性指標，如抗竊聽和抗數據篡改能力。根據實驗數據，觀察到該安全傳輸方案在面對不同類型攻擊時能夠保持較高的安全性。這表明該方案采用了有效的加密和認證機制，能夠抵御通信攻擊。

（4）條件比較和解釋。對不同條件下的實驗結果進行了比較和解釋，通過比較實驗數據，發現在不同的通信環境、攻擊威脅以及傳輸策略下，該安全傳輸方案的性能可能會有所變化。對這些變化進行了解釋，并提出了改進方案來進一步提高傳輸效果和安全性。

通過對實驗結果的分析和討論，能夠深入理解多天線無線攜能通信安全傳輸方案的性能和特點?？梢园l現該方案的優勢和潛在的改進空間，從而為進一步的研究和應用提供指導與建議。

6.3 實驗驗證安全傳輸方案的有效性

（1）傳輸速率對比。首先比較了安全傳輸方案與傳統傳輸方案在傳輸速率方面的表現。通過實驗數據分析，發現安全傳輸方案在相同的通信環境下能夠實現更高的傳輸速率。這驗證了安全傳輸方案在利用多天線技術和優化傳輸策略方面的有效性。

（2）誤碼率對比。對安全傳輸方案和傳統傳輸方案的誤碼率進行了對比分析。實驗結果顯示，安全傳輸方案在面對不同干擾和攻擊情況下表現出較低的誤碼率。這說明該方案采用的安全機制和糾錯技術能夠有效提高數據傳輸的可靠性。

（3）安全性評估。對安全傳輸方案的安全性進行了評估。通過引入各種攻擊威脅和干擾情況，測試了該方案在保護數據隱私和抵御惡意攻擊方面的效果。實驗結果表明，安全傳輸方案能夠有效抵御竊聽、篡改和攔截等攻擊，確保數據傳輸的機密性和完整性。

（4）系統健壯性和適應性。對安全傳輸方案的健壯性和適應性進行驗證，通過在實驗中引入不同的通信環境和攻擊場景，評估了該方案在各種情況下的性能和穩定性。實驗結果顯示，安全傳輸方案能夠適應不同的通信條件與攻擊威脅，具備較強的健壯性和適應性。

通過實驗驗證，證明了基于Q-learning 算法的安全傳輸方案在傳輸速率、誤碼率以及安全性方面的有效性和性能優勢。該方案在傳輸速率、誤碼率以及安全性等方面表現出明顯的改進，并展現了在不同環境和攻擊威脅下的穩定性和可靠性，為進一步應用和推廣安全傳輸方案提供了科學依據與實證支持。然而，也要注意實驗條件的限制，并在實際應用中進行充分驗證與調優。

7 結 論

本研究通過基于Q-learning 算法的多天線無線攜能通信安全傳輸方案設計，為提高傳輸的安全性和可靠性提供了一種新的解決方案。這項研究的成果將對未來無線通信安全領域的研究和實踐產生積極影響，并為構建更加安全可靠的通信系統提供有力支持。