1.一种基于智能反射面的物联网隐蔽波束成形设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，建立隐蔽通信环境；

步骤2，在理想隐蔽约束条件下，进行隐蔽波束成形设计。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：用Alice表示基站，Willie表示窃听者，Bob表示隐蔽用户，Alice将私有数据流xb发送给Bob，用 表示零假设，即Alice没有向Bob发送私有数据流；用 表示另一种假设，即Alice向Bob发送私有数据流；同时，Willie作为窃听者在观察通信环境，并尝试识别Alice是否正在向Bob传输；为保护机密信号不被窃听，采用带智能控制器的IRS智能反射面协助隐蔽传输。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1中，设定Alice配备了N根天线，Bob和Willie各有一条天线；令 表示信号xb的功率，xb为Alice给Bob发送的信号；使 其中， 表示复数矩阵的集合；hAB是一个N×1的复矩阵，是指Alice到Bob信道系数；hAW是一个N×1的复矩阵，是指Alice到Willie信道系数；hIB是一个M×1的复矩阵，是指IRS到Bob信道系数；hIW是一个M×1的复矩阵，是指IRS到Willie信道系数；

用 表示Alice到IRS的信道系数；

用 表示Alice向Bob发送信息的事件，用 表示Alice不向Bob发送信息的事件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤1中，从Willie的角度来看，Alice的传输信号x如下：

其中wb为xb的发射波束形成向量；

设定Alice在 下不传输信号，且波束形成器wb在 下满足以下约束：2

||wb||≤Ptotal   (2)式中Ptotal为Alice的最大发射功率；

在IRS时相移矩阵Q由 给出，Q表示一个对角矩阵，其对角元素为向量的对应元素q；

使用 为IRS单位的反射建模，其中 qm表示第m个单位的反射建模，当m＝1,…M时，θm∈[0,2π)和βm∈[0,1]分别表示第m个单位引入的可控相移和振幅反射系数；

设 以达到最大的反射功率增益，则q应满足：|qm|＝1,m＝1,…M   (3)在Bob处接收的信号yb写成：其中zb为Bob处的接收噪声； 表示Bob处的信号噪声zb服从均值为0方差为 的复高斯分布；hIB是从IRS到Bob的信道系数， 为hIB的共轭转置；hAB为Alice到Bob信道系数， 为hAB的共轭转置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤1中，Willie收到的信号yw写成：其中zw是Willie处接收到的噪声， 表示Willie处接收到的噪声zw服从均值为0方差为 的复高斯分布；hIW是从IRS到Willie的信道系数， 为hIW的共轭转置；

hAW为Alice到Willie信道系数， 为hAW的共轭转置。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤1中，设定Rb是假设为 时Bob的瞬时速率，写成：

Willie在 和 下接收信号的似然函数分别表示为p0(yw)和p1(yw)，根据式(5)，p0(yw)和p1(yw)分别为：

其中 表示Willie的信号噪声zw的噪声方差，λ0和λ1表示辅助变量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤1中，Willie希望通过应用最佳检测器来最小化检测错误概率ξ，设定：ξ＝1‑VT(p0,p1)   (8)其中VT(p0,p1)是p0(yw)和p1(yw)之间的总变化，采用Pinsker不等式，得到：其中D(p0||p1)表示从p0(yw)到p1(yw)的KL发散，D(p1||p0)是从p1(yw)到p0(yw)的KL发散；

D(p0||p1)和D(p1||p0)分别为：dy表示对y求积分；

为了实现与给定ξ的隐式通信，即ξ≥1‑ε，似然函数的KL散度需要满足以下约束之一：2

D(p0||p1)≤2ε,    (11a)2

D(p1||p0)≤2ε    (11b)。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤2包括：所述理想的隐蔽约束条件下是指：Willie是合法用户，并且想要获取Bob的个人信息，在这种情况下，Alice知道hIW和hAW频道的完整CSI信道状态信息，然后用完整信道信息状态帮助Bob避免Willie监视；

建立问题(12)：

s.t.D(p0||p1)＝0,    (12b)2

||wb||≤Ptotal，     (12c)为解决问题(12)，问题(12)重新表述为以下等价形式的问题(13)：2

||wb||≤Ptotal，     (13c)在这种情况下，需要迭代地解决以下两个子问题：修复wb优化q，然后修复q优化wb，具体如下两个子部分：

子问题1：用给定的q优化wb，如下所示：修复q，定义辅助变量 和 问题(13)重新表述为以下等效形式的问题(14)：应用SDR半正定松弛技术来放宽问题(14)，即， 忽略秩1的约束，得到问题(14)的宽松形式，即如下问题(15)：H

s.t Tr(tWWbtW)＝0，    (15b)Tr(Wb)≤Ptotal,     (15c)Wb≥0      (15d)设 表示问题(15)的最优解；由于松弛， 的秩可能不等于1，因此，如果是问题(15)的最优解，并且通过SVD奇异值分解得到最优波束形成器wb，即 否则，如果 采用高斯随机化过程来产生问题(15)的高质量秩

1的解；

子问题2：在给定wb条件下优化q，如下所示：问题(13)转换为以下问题(16)：因为：

下面的等式成立：

其中 和

GB和GW在公式(20)和(21)中给出：将(18)(19)代入问题(16)中，改写为如下问题(22)：其中Em是一个M+1维矩阵，Em中第(i,j)个元素记为[Em]i,j，满足：为了解决问题(22)，采用SDR技术来克服非凸性，使用 并且去掉 的约束，将问题(22)重新表示为松弛形式，即问题(24)：问题(24)是一个凸半正定规划问题，用内点法进行优化求解。