[論文レビュー] Physical Layer Security of Intelligent Reflective Surface Aided NOMA Networks

Zhiqing Tang, Tianwei Hou+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 6, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 11

ひとこと要約

本稿は、Nakagami-m fading下での秘密劣化確率（SOP）および平均秘密容量（ASC）の閉形式表現を導出し、インテリジェント反射表面（IRS）支援非直交多重アクセス（NOMA）ネットワークにおける物理層セキュリティを調査する。IRSの導入により、秘密分岐と高SNRスロープの向上が実現され、結果としてIRS要素数が増加するにつれてSOPは1に近づく。

ABSTRACT

Intelligent reflective surface (IRS) technology is emerging as a promising performance enhancement technique for next-generation wireless networks. Hence, we investigate the physical layer security of the downlink in IRS-aided non-orthogonal multiple access networks in the presence of an eavesdropper, where an IRS is deployed for enhancing the quality by assisting the cell-edge user to communicate with the base station. To characterize the network's performance, the expected value of the new channel statistics is derived for the reflected links in the case of Nakagami-m fading. Furthermore, the performance of the proposed network is evaluated both in terms of the secrecy outage probability (SOP) and the average secrecy capacity (ASC). The closed-form expressions of the SOP and the ASC are derived. We also study the impact of various network parameters on the overall performance of the network considered. To obtain further insights, the secrecy diversity orders and the high signal-to-noise ratio slopes are obtained. We finally show that: 1) the expectation of the channel gain in the reflected links is determined both by the number of IRSs and by the Nakagami-m fading parameters; 2) The SOP of both receiver 1 and receiver 2 becomes unity, when the number of IRSs is sufficiently high; 3) The secrecy diversity orders are affected both by the number of IRSs and by the Nakagami-m fading parameters, whereas the high-SNR slopes are not affected by these parameters. Our Monte-Carlo simulations perfectly demonstrate the analytical results.

研究の動機と目的

• 盗聴者が信号を傍受する可能性があるIRS支援NOMAネットワークにおける物理層セキュリティの課題に対処すること。
• セルエッジユーザーのチャネル品質の向上によって、IRS導入がどのように秘密性能を改善するかを分析すること。
• Nakagami-mフェーディング下で、秘密劣化確率（SOP）および平均秘密容量（ASC）といった主要な秘密指標の閉形式表現を導出すること。
• IRSパラメータ（反射要素数）およびフェーディングの激しさが、秘密分岐および高SNR動作に与える影響を調査すること。

提案手法

• Nakagami-mフェーディング下でのIRS支援NOMAシステムにおける反射リンクの期待チャネルゲインを導出し、IRS要素数およびフェーディングパラメータに依存することを示す。
• 統計的チャネル状態情報（CSI）を用いて、合法ユーザーおよび盗聴者におけるエンドツーエンドの信号対インタークッションプラスノイズ比（SINR）をモデル化する。
• ラプラス変換技術および超幾何関数を用いて、モーメント生成関数解析を活用し、SOPおよびASCの閉形式表現を導出する。
• ガウス＝ラゲール求積法を用いて盗聴者の確立的秘密レートを数値的に近似し、正確な秘密性能評価を可能にする。
• 秘密分岐次数および高SNRスロープを分析し、漸近的秘匿性能を特徴付ける。
• モンテカルロシミュレーションを用いて解析的結果を検証し、理論的導出と完全に一致することを確認する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Nakagami-mフェーディング下で、IRS反射要素数が反射リンクの期待チャネルゲインにどのように影響するか？
• RQ2 IRS導入がNOMAネットワークにおける秘密劣化確率（SOP）および平均秘密容量（ASC）に与える影響は何か？
• RQ3 Nakagami-mフェーディングパラメータは、IRS支援NOMAシステムにおける秘密分岐次数および高SNRスロープにどのように影響するか？
• RQ4 IRS要素数が増加する際、SOPおよびASCの漸近的挙動はいかなるものか？
• RQ5 不完全なチャネル知識下で、IRS導入がNOMAネットワークにおける物理層セキュリティをどの程度向上できるか？

主な発見

• 反射リンクにおける期待チャネルゲインは、IRS要素数およびNakagami-mフェーディングパラメータに依存し、より多くのIRS要素数がチャネル品質の向上に寄与する。
• IRS要素数が増加するにつれて、両ユーザーのSOPは1に近づく。これは、過剰なIRS導入が盗聴機会の増加により逆に秘密信頼性を低下させる可能性があることを示唆する。
• 秘密分岐次数は、IRS要素数およびNakagami-mフェーディングパラメータの両方に影響を受ける。これは、秘密性能におけるフェーディング耐性の度合いを反映している。
• 秘密容量の高SNRスロープは、IRS要素数やフェーディングパラメータに影響を受けず、高SNRにおけるスペクトル効率向上の根本的限界を示している。
• モンテカルロシミュレーションにより、SOPおよびASCの導出された閉形式表現の正確性が確認され、解析フレームワークの妥当性が裏付けられた。
• 盗聴者の確立的秘密レートは、ガウス＝ラゲール求積法を用いて解析的に近似可能であり、低SNR条件下での秘密性能評価を高精度で可能にする。