[論文レビュー] Achievable Physical-Layer Secrecy in Multi-Mode Fiber Channels using Artificial Noise

Eduard A. Jorswieck, Andrew Lonnstrom+3 more|arXiv (Cornell University)|May 7, 2021

Wireless Communication Security Techniques参考文献 23被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、盗聴者チャネル状態情報が不完全なマルチモード光ファイバ（MMF）チャネルにおける人工ノイズ（AN）ベースの物理層セキュリティ方式を提案する。測定されたMMFチャネルを用いてモード選択とパワー割り当てをグリーディアルゴリズムで最適化することで、正の平均秘匿レートを達成した。55モードのファイバーシステムにおいて15 dB SNRで従来のウォーター・フィリング手法に比べ2倍の利得を示した。

ABSTRACT

Reliable and secure communication is an important aspect of modern fiber optic communication. In this work we consider a multi-mode fiber (MMF) channel wiretapped by an eavesdropper. We assume the transmitter knows the legitimate channel, but statistical knowledge of the eavesdropper's channel only. We propose a transmission scheme with artificial noise (AN) for such a channel. In particular, we formulate the corresponding optimization problem which aims to maximize the average secrecy rate and develop an algorithm to solve it. We apply this algorithm to actual measured MMF channels. As real fiber measurements show, for a 55 mode MMF we can achieve positive average secrecy rates with the proper use of AN. Furthermore, the gain compared to standard precoding and power allocation schemes is illustrated.

研究の動機と目的

• 盗聴者のチャネル状態を送信者が不完全に把握するマルチモード光ファイバ（MMF）チャネルにおける物理層セキュリティを解決すること。
• 送信者のチャネル状態の統計的知識とパワー制約のもとで、平均秘匿レートを最大化すること。
• 合法受信者と盗聴者チャネル間のモード依存損失（MDL）の差を活用する人工ノイズ（AN）を用いた実用的な伝送方式を開発すること。
• 実測されたMMFチャネル行列を用いて、実用的状況での実現可能性を検証すること。

提案手法

• 全パワー制約のもとで平均確率的秘匿レートを最大化する最適化問題を定式化する。
• 合法チャネル行列Hの特異値分解（SVD）を用いて、モード別プレコーディングを可能にする。
• チャネル固有値に基づき、強いモードには主信号パワーを、弱いモードには人工ノイズ（AN）を割り当てるグリーディアルゴリズムを適用する。
• 盗聴者チャネルGを、モード依存損失（MDL）行列Lを用いたHのトレース保存型変種としてモデル化し、全受信パワーが等しくなるように保証する。
• 平均秘匿レートの推定と性能評価のため、20,000回のチャネル実現を用いたモンテカルロシミュレーションを実施する。
• 提案手法をウォーター・フィリングプレコーディング、下界・上界秘匿レート、および最悪ケース性能と比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 不完全な盗聴者CSIを有する実際のマルチモード光ファイバーチャネルにおいて、人工ノイズを効果的に用いて正の秘匿レートを達成できるか？
• RQ2 提案されたANベースプレコーディング方式は、従来のウォーター・フィリングと比較してどの程度の秘匿レート向上を達成するか？
• RQ3 ANを用いる場合、モード依存損失（MDL）は達成可能な秘匿レートにどのような影響を与えるか？
• RQ4 チャネル不確実性に対して本手法はどの程度のロバスト性を示し、最悪ケースでの秘匿レート性能はいかなるものか？
• RQ5 合法チャネルの優位性が少数のモードに限定される状況でも、本アルゴリズムは正の秘匿レートを達成できるか？

主な発見

• 提案されたANベース方式は、実測55モードMMFチャネルにおいて、わずか一部のモードにのみ伝送優位性がある状況でも、正の平均秘匿レートを達成した。
• 15 dB SNRにおいて、グリーディANアルゴリズムは従来のウォーター・フィリングプレコーディングに比べ、平均秘匿レートが2倍に向上した。
• 本手法は悲観的下界秘匿レートを上回っており、最悪ケースの盗聴者チャネル実現においても強いロバスト性を示した。
• 20,000回のチャネル実現において、グリーディANアルゴリズムの最悪ケース秘匿レートは常に正であり、実用的実現可能性を裏付けた。
• 秘匿レートの向上はSNRに比例して増大し、高信号レベルでもスケーラブルで効果的であることが示された。
• アルゴリズムの性能は安定的かつ収束的であり、ANパワーとモード選択の反復最適化により、秘匿レートが向上した。