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基于可重构智能表面（RIS, reconfigurable intelligent surface）的安全认知无线电（SCR, secure cognitive radio）系统均假设次用户（SU, secondary user）和主用户（PU, primary user）在基站（BS, base station）的同一侧，仅能够实现通信区域的部分覆盖，限制了RIS部署的灵活性和有效性。为了解决上述问题，提出了一种新的基于同时透射和反射表面（STARS, simultaneously transmitting and reflecting surface）的SCR系统。在该系统中， STARS能够实现通信区域的全覆盖，利用透射波束成形向量提高SU的接收信号强度，同时利用反射波束成形向量降低SU对PU的干扰，为SCR系统的设计提供了新的优化自由度（DoF, degree of freedom）。考虑SU保密率约束、PU干扰功率约束（IPC, interference power constraint）和STARS透射/反射参数约束，从降低系统总功耗角度出发，以最小化BS发射功率为目标，构建BS主动波束成形向量和STARS透射/反射波束成形向量联合优化问题。这一最小化问题是变量耦合非凸问题，很难直接求解，提出了基于凸差松弛（DCR, difference-of-convex relaxation）方法和顺序秩一约束松弛（SROCR, sequential rank-one constraint relaxation）方法的交替优化（AO, alternating optimization）算法，联合设计BS主动波束成形向量和STARS透射/反射波束成形向量。仿真结果表明，所提算法具有良好的收敛性能，能够有效降低SU对PU的干扰，且与传统RIS、随机相位、最大比传输（MRT, maximum-ratio transmission）和等能量分裂（Equal ES, equal energy splitting）方案相比，BS发射功率分别降低了8.3%、15.4%、5.9%和5.3%。
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