[論文レビュー] Enhancing Secure MIMO Transmission via Intelligent Reflecting Surface

Limeng Dong, Hui‐Ming Wang|arXiv (Cornell University)|Jul 28, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 36被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、完全な盗聴者CSIと非存在の盗聴者CSIの両状況下で、MIMOワイヤテイプチャネルにおけるセキュリティレートを最大化するため、送信ビームフォーミングと知能反射汎用表面（IRS）の位相シフトの共同最適化を提案する。人工ノイズを用いたバリア関数およびバイセクションベースの交互最適化アルゴリズムを導入し、特に完全なCSI下で、ベンチマークと比較して顕著なセキュリティレート向上を達成する。

ABSTRACT

In this paper, we consider an intelligent reflecting surface (IRS) assisted Guassian multiple-input multiple-output (MIMO) wiretap channel (WTC), and focus on enhancing its secrecy rate. Due to MIMO setting, all the existing solutions for enhancing the secrecy rate over multiple-input single-output WTC completely fall to this work. Furthermore, all the existing studies are simply based on an ideal assumption that full channel state information (CSI) of eavesdropper (Ev) is available. Therefore, we propose numerical solutions to enhance the secrecy rate of this channel under both full and no Ev's CSI cases. For the full CSI case, we propose a barrier method and one-by-one (OBO) optimization combined alternating optimization (AO) algorithm to jointly optimize the transmit covariance R at transmitter (Tx) and phase shift coefficient Q at IRS. For the case of no Ev's CSI, we develop an artificial noise (AN) aided joint transmission scheme to enhance the secrecy rate. In this scheme, a bisection search (BS) and OBO optimization combined AO algorithm is proposed to jointly optimize R and Q. Such scheme is also applied to enhance the secrecy rate under a special scenario in which the direct link between Tx and receiver/Ev is blocked due to obstacles. In particular, we propose a BS and minorization-maximization (MM) combined AO algorithm with slightly faster convergence to optimize R and Q for this scenario. Simulation results have validated the monotonic convergence of the proposed algorithms, and it is shown that the proposed algorithms for the IRS-assisted design achieve significantly larger secrecy rate than the other benchmark schemes under full CSI. When Ev's CSI is unknown, the secrecy performance of this channel also can be enhanced by the proposed AN aided scheme, and there is a trade-off between increasing the quality of service at Rx and enhancing the secrecy rate.

研究の動機と目的

• IRS支援システムにおける、盗聴者チャネル状態情報（CSI）が不完全または未知である状況下での安全なMIMO伝送ソリューションの不足に対処すること。
• MISOベースのセキュリティ設計がMIMO環境に拡張できないという既存手法の制限を克服すること。
• 盗聴者CSIが完全に把握されている場合と完全に未知である場合の両状況下で、セキュリティレート最大化のためのロバストな最適化アルゴリズムを開発すること。
• 人工ノイズ precoding を用いて、送信共分散とIRS位相シフトを共同最適化することで、物理層セキュリティを強化すること。
• 送信機と受信機／盗聴者間の直接リンクが遮断されるような困難な状況下での性能を評価すること。

提案手法

• 完全な盗聴者CSI状況下では、バリア法と1つずつ最適化（OBO）を組み合わせた交互最適化（AO）フレームワークを提案する。
• 盗聴者CSIが存在しない状況下では、バイセクション探索とOBO最適化を組み合わせた人工ノイズ（AN）支援連合送信方式を導入する。
• 直接リンクが遮断された状況下では、バイセクション探索と最小化最大化（MM）を組み合わせたAOアルゴリズムを適用し、収束速度を向上させる。
• 非凸性を扱うために、行列分数関数の近似とサロゲート関数を用いる。
• Lemma 4 を用いた主要化最小化アプローチにより、位相シフト最適化における非凸二次項のための凸サロゲート関数を構築する。
• ビームフォーミングベクトルの位相を有効チャネル勾配の複素共役と一致させることで、位相シフトベクトルの閉形式解を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 完全な盗聴者CSIが利用可能な状況下で、IRS支援MIMOワイヤテイプチャネルにおけるセキュリティレートをどのように最大化できるか？
• RQ2 盗聴者CSIが不明な状況下で、セキュリティレートを効果的に向上させるにはどのようなアプローチが有効か？また、人工ノイズはどのように最適に設計できるか？
• RQ3 提案されたアルゴリズムは、ベンチマーク手法と比較して単調収束を達成し、顕著なセキュリティレート向上を実現できるか？
• RQ4 送信機と受信機／盗聴者間の直接リンクが遮断された場合、IRS支援システムの性能はどのように変化するか？
• RQ5 盗聴者CSIが存在しない状況下で、正当な受信機におけるサービス品質とセキュリティレート向上の間にはどのようなトレードオフが生じるか？

主な発見

• 完全な盗聴者CSI下で、OBO最適化を組み合わせたバリア法は単調収束を達成し、ベンチマーク手法と比較して顕著なセキュリティレート向上を実現する。
• バイセクションとOBO最適化を組み合わせたAN支援方式は、盗聴者CSIが不明な状況下でもセキュリティレートを向上させ、CSI不確実性に対してロバストであることを示す。
• 直接リンクが遮断された状況下では、バイセクションとMMを組み合わせたAOアルゴリズムが、標準的なバイセクション-OBO手法よりも高速な収束を達成する。
• シミュレーション結果から、提案されたアルゴリズムが単調収束を維持することが確認され、最適化フレームワークの理論的設計の妥当性が裏付けられる。
• 盗聴者CSIが不明な状況下では、正当な受信機における高いサービス品質とセキュリティレートの最大化の間にトレードオフが存在する。
• 特に、直接リンクが不安定な高移動度環境や遮断環境では、従来の手法と比較して顕著なセキュリティレート向上が達成される。