一种基于深度学习的智能反射面辅助太赫兹安全通信方法及系统

本发明提供了一种基于深度学习的智能反射面辅助太赫兹安全通信方法及系统，属于无线通信技术领域，包括构建反射波束；智能反射面将接收的由信源发送的携带隐私信号的信息，直接反射至合法接收端，窃听用户在基站到智能反射面链路处窃听该信息；计算非完美窃听信道状态下的保密率下界；构建最大化保密率的优化目标函数，在深度学习网络训练大量信道数据的基础上，将保密率目标函数作为无监督学习的损失函数，预测最优的智能反射面相移矩阵，再求取最优的发射波束成形矩阵，以最优解下获得的最优保密率进行信息保密传输；本发明考虑了窃听信道状态信息获取非完美性对信息安全传输的影响，实现了深度学习神经网络提高太赫兹系统安全通信的目的。