在无线通信网络中,节能设计和安全通信至关重要。无线充电网络（Wireless Powered Communication Network,WPCN）可以为网络中的设备持续工作提供能量,实现超高频谱和能源效率。但日益复杂的通信环境,使得用户信息存在信息安全传输问题。利用物理层安全特性既不需要为安全密钥产生额外开销又能实现安全通信。其中,协同干扰（Cooperative Jamming,CJ）技术被用来解决合法用户和窃听用户之间的互信息差异所达到的保密率有限的问题。然而,协同干扰机需要消耗自身大量能量干扰窃听用户。智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）可以在不消耗功率的同时抑制干扰信号,既提高能源利用率又实现通信安全。然而,大部分针对保障通信安全的WPCN中资源优化技术的研究,忽略了现实中设备间动态的制约和博弈关系。本文提出了一种多领导者单追随者（Multi-Leader Single-follower,MLSF）的双寡头博弈Stackelberg模型来描述我们提出的系统中多设备间动态的交互作用。研究了在WPCN中利用独立协同干扰机提升合法用户安全保密率的资源分配优化策略。并在前一个研究的基础上,引入IRS辅助独立协同干扰机,共同提升通信安全。具体研究内容如下:1.协同干扰机制下WPCN的资源分配策略针对协同干扰机自身干扰资源有限的问题,研究了在具有窃听用户的WPCN中,基于Stackelberg博弈的资源分配模型,建立了最大化系统资源利用率的优化框架。利用双寡头的Stackelberg博弈模型和最大化效用函数算法,实现了最优的资源分配策略,在节约系统资源的同时,达到了优于基准模型的保密率。仿真结果验证了所提出的博弈模型能达到最佳Stackelberg平衡点,获得优于基准方案的安全速率且节约了协同干扰机需要发射的干扰能量。除此之外,仿真结果还验证了得到的全局最优闭式解的正确性。2.IRS增强协同干扰机制下WPCN的资源分配策略针对上述协同干扰机需要消耗自身资源提升系统安全性的局限性,研究了在WPCN中,引入IRS辅助协同干扰机,减少协同干扰资源的消耗,从而实现提高能源利用率和实现通信安全的系统模型。建立了基于Stackelberg博弈模型的资源分配框架。利用交替优化（Alternating Optimization,AO）、非凸优化、半正定松弛（Semidefinite Relaxation,SDR）和凸优化理论进行分析推导,提出了最佳资源分配策略。通过引入IRS,达到了比前两个基准方案更加优越的安全速率。仿真结果表明在引入IRS的WPCN中,合法用户的保密率得到了提高,且验证了本文所提出的优化算法的有效性,表明了窃听用户干扰功率分配比的节能效果。