针对具有收发器硬件缺陷的STAR-RIS辅助安全语义通信系统的波束成形优化

《Digital Signal Processing》：Beamforming Optimization for STAR-RIS Assisted Secure Semantic Communication Systems with Transceiver Hardware Impairments

语义通信中硬件损伤的联合波束成形优化与安全增强研究。针对无线语义通信中硬件损伤导致的信号失真和知识共享安全风险，提出基于STAR-RIS的联合波束成形框架，通过优化发射天线、STAR-RIS相位偏移和时间切换参数，在保障语义提取精度的同时提升保密速率。采用交替优化、逐次凸逼近和半定松驰的混合算法解决非凸优化难题，仿真验证了算法在硬件损伤场景下的有效性。

　　
在无线通信技术快速发展的背景下，语义通信作为新兴通信范式正逐步受到学术界和工业界的重视。该技术通过利用通信双方共享的背景知识来大幅减少数据传输量，已在工业互联网、智能交通、虚拟现实等领域展现出显著优势。然而，实际部署中硬件损伤带来的信号失真与语义泄露风险，使得传统安全通信策略面临严峻挑战。本文聚焦于可重构智能表面（STAR-RIS）辅助的语义安全通信系统，针对硬件损伤问题提出了一套创新性的波束成形优化框架，为高维语义信息的安全传输提供了新的解决方案。

研究团队通过深入分析发现，当前STAR-RIS在安全通信中的应用存在两大技术瓶颈：首先，传统硬件损伤分析主要针对基础RIS系统，缺乏对STAR-RIS这种同时具备发射与反射功能的智能表面的研究，特别是硬件失真与语义安全之间的耦合效应尚未明确；其次，现有优化方案普遍假设硬件性能理想，而实际部署中的相位噪声、非线性失真等硬件缺陷会导致语义特征向量严重畸变，进而引发语义歧义和 catastrophic decoding 失败。这种双重威胁使得单纯依赖物理层加密难以满足实际需求，必须构建跨层优化的安全体系。

基于此，研究团队提出了首个面向硬件损伤场景的STAR-RIS联合优化框架。该框架创新性地将物理层波束成形与语义层特征提取进行深度融合，构建了物理-语义双维度的协同优化模型。具体而言，研究团队通过建立动态反馈机制，将基站主动波束成形、STAR-RIS的相位调控与时间切换参数纳入统一优化体系，同时引入语义保真度约束来平衡安全性与传输效率。这种跨层优化策略突破了传统分层设计的局限，实现了物理层参数与语义层压缩率的实时协同调整。

在算法设计方面，研究团队创造性采用了四阶段交替优化策略。首先将高度耦合的优化问题分解为波束权重优化、反射相位调整、时间分配策略和语义压缩率四个独立子问题，通过交替优化（AO）机制逐步逼近全局最优解。针对每个子问题，研究团队分别引入了凸近似（SCA）方法和半定松驰（SDR）技术，其中SCA方法通过逐次线性化非凸约束将问题转化为凸优化序列，SDR技术则通过矩阵形式将复杂约束条件转化为半定规划问题。这种混合算法框架不仅保证了理论收敛性，更通过实验验证了其快速迭代特性——在典型网络配置下，算法可在15步迭代内达到收敛状态，计算效率较传统方法提升超过40%。

硬件损伤建模方面，研究团队构建了具有物理意义的通用失真模型。该模型将相位噪声、量化误差和非线性失真统一表征为广义失真系数，有效避免了传统研究中对硬件缺陷进行理想化假设带来的偏差。实验数据表明，当硬件损伤系数超过0.3时，未采用本方案的传统波束成形策略会导致语义安全速率下降达67%，而本研究的优化框架可将该跌幅控制在12%以内，同时保持98%以上的语义保真度。

研究团队通过仿真实验构建了多维度验证体系。在典型网络拓扑中，基站配置4个天线单元，STAR-RIS采用10个耦合单元阵列，部署场景覆盖室内外多种环境。实验对比了不同硬件损伤水平下的系统性能，包括：当硬件失真系数为0.15时，本方案实现的安全速率较传统方法提升42%；在SNR低于8dB的极端弱信号条件下，仍能维持75%以上的语义正确率；针对具有相同背景知识的窃听者，本方案构建的语义安全距离较现有方案增加1.8倍。

研究突破主要体现在三个关键维度：在物理层设计上，提出主动-被动波束协同优化机制，通过动态调整传输功率与反射相位，有效抑制硬件失真引入的噪声；在语义层构建，开发了基于BLEU指标的语义保真度评估体系，实现了语义压缩率与传输安全性的量化平衡；在算法架构上，创新性地将四阶段交替优化与混合凸优化技术结合，既保证了理论收敛性，又提升了实际计算效率。

特别值得关注的是时间切换参数的优化策略。研究团队发现，当硬件损伤导致信道时变特性增强时，传统固定时间分配方案会使安全性能下降30%以上。为此，算法引入自适应时间分配机制，通过实时监测信道状态变化，动态调整发送与反射时间窗口的比例，在实验环境中使系统吞吐量提升25%，同时将误码率控制在10^-5以下。

该研究成果为智能表面技术在实际通信场景中的应用奠定了重要基础。仿真数据显示，在典型硬件损伤水平（平均相位噪声8%，量化误差0.5bit）下，系统可实现142bps/Hz的语义安全速率，较现有方案提升约60%。在更严苛的损伤环境下（如SNR<5dB时），仍能维持65%以上的语义保真度，这为在复杂工业环境、地下隧道等极端通信场景中的应用提供了可行性验证。

研究团队还建立了硬件损伤与系统性能的量化关系模型，发现当损伤系数超过临界值0.25时，单纯依赖传统纠错技术将导致系统性能急剧恶化。而本方案通过物理-语义协同优化，成功将该临界值提升至0.35，有效拓展了硬件损伤的容忍范围。这一发现对智能表面硬件设计具有重要指导意义，为后续开发低失真反射元件提供了理论依据。

当前研究仍存在若干待拓展方向。首先，在动态网络拓扑场景中，如何实现波束参数的快速重构尚未深入探讨；其次，多用户同时接入时的资源分配优化仍需进一步研究；最后，针对量子计算等新兴威胁的跨层安全增强机制值得后续探索。研究团队已初步开展相关研究，计划在接下来的工作中完善这一技术体系。

该成果的工程价值体现在三个方面：其一，提出的硬件感知波束成形技术可直接应用于5G/6G智能基站和卫星通信系统；其二，建立的语义安全评估模型为语义通信系统的性能验证提供了标准化方法；其三，开发的四阶段交替优化算法框架具有通用性，可扩展至其他智能表面辅助通信场景。据行业专家评估，该技术可使智慧城市中的语义通信网络部署成本降低约35%，同时将安全事件发生率降低90%以上。

总体而言，本研究通过构建物理-语义协同优化框架，有效解决了STAR-RIS在硬件损伤场景下的安全通信难题。其提出的四阶段交替优化算法兼具理论深度与实践价值，为智能表面技术从实验室走向产业化提供了重要技术支撑。相关研究成果已通过IEEE通信协会会议评审，并正在与三大通信设备制造商开展技术合作，预计将在2025年前后实现商用部署。