[論文レビュー] Robust and Secure Resource Allocation for Full-Duplex MISO Multicarrier NOMA Systems

Yan Sun, Derrick Wing Kwan Ng+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2017

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 33被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、不完全な盗聴者CSIとQoS制約のもとで、重み付き合計スループットを最大化するために、ビームフォーミング、人工ノイズ、サブキャリア割り当て、パワー制御を統合的に最適化する、フルデュプレックスMISOマルチキャリアNOMAシステムにおける最適なロバストで安全なリソース割り当てフレームワークを提案する。この手法は高い機密性レートを達成し、従来のOMAおよびベースラインNOMA方式を上回る性能を示す。また、低複雑度の部分最適アルゴリズムにより、最適性能に非常に近い性能が得られる。

ABSTRACT

In this paper, we study the resource allocation algorithm design for multiple-input single-output (MISO) multicarrier non-orthogonal multiple access (MC-NOMA) systems, in which a full-duplex base station serves multiple half-duplex uplink and downlink users on the same subcarrier simultaneously. The resource allocation is optimized for maximization of the weighted system throughput while the information leakage is constrained and artificial noise is injected to guarantee secure communication in the presence of multiple potential eavesdroppers. To this end, we formulate a robust non-convex optimization problem taking into account the imperfect channel state information (CSI) of the eavesdropping channels and the quality-of-service (QoS) requirements of the legitimate users. Despite the non-convexity of the optimization problem, we solve it optimally by applying monotonic optimization which yields the optimal beamforming, artificial noise design, subcarrier allocation, and power allocation policy. The optimal resource allocation policy serves as a performance benchmark since the corresponding monotonic optimization based algorithm entails a high computational complexity. Hence, we also develop a low-complexity suboptimal resource allocation algorithm which converges to a locally optimal solution. Our simulation results reveal that the performance of the suboptimal algorithm closely approaches that of the optimal algorithm. Besides, the proposed optimal MISO NOMA system can not only ensure downlink and uplink communication security simultaneously but also provides a significant system secrecy rate improvement compared to traditional MISO orthogonal multiple access (OMA) systems and two other baseline schemes.

研究の動機と目的

• 盗聴者のチャネル状態情報（CSI）が不完全な状態下でも、フルデュプレックスMISOマルチキャリアNOMAシステムのロバストで安全なリソース割り当て戦略を設計すること。
• 正当なユーザーのQoS要件を満たしつつ、情報漏洩を制約する条件下で、重み付きシステムスループットを最大化すること。
• 非凸的かつ組み合わせ的で、ロバスト最適化制約を伴うビームフォーミング、人工ノイズ、サブキャリア割り当て、パワー割り当てを統合的に最適化すること。
• 計算コストを著しく削減した低複雑度の部分最適アルゴリズムを構築し、最適解に非常に近い性能を達成すること。

提案手法

• 不完全なCSIと機密性制約のもとで、ビームフォーミング、人工ノイズ、サブキャリア、パワー割り当てを統合的に最適化する非凸最適化問題を定式化する。
• ラグランジュ双対問題の構造とKKT条件を活用して、単調最適化を適用し、問題を最適に解く。
• 導出された正定値行列の主固有ベクトルに一致するランク1のビームフォーマーとして、最適ビームフォーミング解を導出する。
• カールシュ＝クーン＝タッカー（KKT）条件を用いて、最適ビームフォーミングおよび双対変数を特徴づけ、実行可能性と最適性を保証する。
• 反復的最適化により局所最適解に収束する低複雑度の部分最適アルゴリズムを提案する。
• 正当なユーザーに影響を与えることなく、盗聴者チャネルを劣化させるために人工ノイズを組み込む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フルデュプレックスMISOマルチキャリアNOMAシステムにおいて、盗聴者のCSIが不完全な状態でも、リソース割り当てをどのように統合的に最適化すれば、システムスループットを最大化できるか？
• RQ2 上行リンクおよび下行リンクユーザーの両方のQoS制約を満たしつつ、安全な通信を保証する最適なビームフォーミングおよび人工ノイズ設計は何か？
• RQ3 提案されたロバスト最適化フレームワークは、サブキャリアおよびユーザー対の割り当てにおける非凸性と組み合わせ的性質をどのように処理するか？
• RQ4 従来のOMAおよびベースラインNOMA方式と比較して、提案手法はどの程度機密性レートを向上させるか？
• RQ5 低複雑度の部分最適アルゴリズムの性能は、スループットおよび機密性レートの観点で、最適解にどの程度近いか？

主な発見

• 最適リソース割り当てポリシーは、従来のMISO OMAおよび2つの他のベースライン方式と比較して、システムの機密性レートを顕著に向上させる。
• 提案された部分最適アルゴリズムは最適アルゴリズムの性能に非常に近く、著しく低い計算コストでほぼ最適なスループットを達成する。
• 最適ビームフォーミング解は常にランク1であり、導出された行列の主固有ベクトルに一致しており、エネルギー効率と干渉管理を確保する。
• 人工ノイズは、正当なユーザーのQoSを保ちながら、盗聴者チャネルを劣化させるように効果的に設計されている。
• フルデュプレックス動作とNOMA多重利得を活用して、同時に安全な上行リンクおよび下行リンク伝送を実現する。
• 不完全なCSIのもとでのロバスト設計により、盗聴者チャネル推定値が不正確であっても、信頼性の高い性能が保証される。