[論文レビュー] Robust AN-Aided Beamforming and Power Splitting Design for Secure MISO Cognitive Radio With SWIPT

Fuhui Zhou, Zan Li+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 22, 2016

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 35被引用数 12

ひとこと要約

本稿は、不完全なチャネル状態情報（CSI）下での同時無線情報・電力伝送（SWIPT）を備えたセキュアなMISO認知無線ネットワークを対象とし、ロバストな人工ノイズ補助ビームフォーミングとパワースプリッティング設計を提案する。境界付きおよび確率的CSI誤差モデルの下で、送信パワー最小化およびマックスミニ公平性エネルギー回収問題を定式化し、Sプロシージャーとバーレンシュタイン型不等式を用いてそれぞれ最適および準最適解を導出する。この際、セキュリティレートとエネルギー回収性能のバランスをとる。

ABSTRACT

A multiple-input single-output cognitive radio downlink network is studied with simultaneous wireless information and power transfer. In this network, a secondary user coexists with multiple primary users and multiple energy harvesting receivers. In order to guarantee secure communication and energy harvesting, the problem of robust secure artificial noise-aided beamforming and power splitting design is investigated under imperfect channel state information (CSI). Specifically, the transmit power minimization problem and the max-min fairness energy harvesting problem are formulated for both the bounded CSI error model and the probabilistic CSI error model. These problems are non-convex and challenging to solve. A one-dimensional search algorithm is proposed to solve these problems based on ${\cal S} ext{-Procedure} $ under the bounded CSI error model and based on Bernstein-type inequalities under the probabilistic CSI error model. It is shown that the optimal robust secure beamforming can be achieved under the bounded CSI error model, whereas a suboptimal beamforming solution can be obtained under the probabilistic CSI error model. A tradeoff is elucidated between the secrecy rate of the secondary user receiver and the energy harvested by the energy harvesting receivers under a max-min fairness criterion.

研究の動機と目的

• エネルギー制約を受ける受信機を備えた認知無線ネットワークにおけるセカンダリユーザー通信のセキュリティ課題に対処すること。
• 不完全なCSI下でも、セキュアな情報伝送と効率的なエネルギー回収を保証するロバストなビームフォーミングおよびパワースプリッティング戦略の設計。
• セカンダリユーザーのセキュリティレートと、複数のエネルギー回収受信機間のエネルギー回収の公平性のトレードオフをバランスさせること。
• 境界付きおよび確率的CSI誤差モデルの下で非凸最適化問題を定式化し、解法を提示すること。
• Sプロシージャーとバーレンシュタイン型不等式をそれぞれ用いて最適および準最適解を提供すること。

提案手法

• 境界付きCSI誤差モデルの下で、Sプロシージャーを用いてロバスト性を確保する送信パワー最小化問題とマックスミニ公平性エネルギー回収問題を定式化する。
• 確率的CSI誤差モデルを扱うためにバーレンシュタイン型不等式を適用し、解の導出を容易にする。
• 半定値緩和と双対性理論を用いて、ラグランジュ双対分解を介して非凸問題を解ける形に変換する。
• 部分的KKT条件を用いて必要条件を導出し、実行可能条件下で最適ビームフォーミング解がランク1構造を有することを証明する。
• 非凸最適化問題を効率的に解くために1次元探索アルゴリズムを採用する。
• 複数の受信機でのエネルギー回収を支援しつつ、物理層セキュリティを向上させるために人工ノイズビームフォーミングを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 境界付きCSI誤差下でのMISO認知無線ネットワークにおけるセキュアな通信を確保するためのロバストビームフォーミングは、どのように設計可能か？
• RQ2 不完全なCSI下で、セキュリティレートとエネルギー回収の公平性の間にはどのような性能トレードオフが生じるか？
• RQ3 確率的CSI誤差モデルは、SWIPT対応CRシステムにおけるセキュアビームフォーミングおよびパワースプリッティングの設計にどのように影響を与えるか？
• RQ4 提案手法は、異なるCSI誤差モデル下で最適または準最適解を達成できるか？
• RQ5 複数のエネルギー回収受信機が存在する状況下で、人工ノイズの影響はセキュリティレートおよびエネルギー回収効率にどのように及ぶか？

主な発見

• Sプロシージャーを用いることで、境界付きCSI誤差モデル下で最適なロバストなセキュアビームフォーミングが達成される。
• 確率的CSI誤差モデル下では、バーレンシュタイン型不等式を用いた準最適ビームフォーミング解が得られ、計算複雑度を低く抑えつつロバスト性を確保できる。
• マックスミニ公平性基準下で、セカンダリユーザーのセキュリティレートとエネルギー回収受信機が回収するエネルギーの間で明示的なトレードオフが明らかにされた。
• 実行可能条件下でビームフォーミング行列のランクが1であることが証明され、最適解の効率的実装が可能となった。
• 1次元探索アルゴリズムにより、非凸最適化問題が効果的に解かれ、最適または準最適解への収束が保証された。
• 数値結果により、従来のビームフォーミング設計と比較して、提案手法がセキュリティレートとエネルギー回収の公平性の両方を向上させることを確認した。