[論文レビュー] Robust Max-Min Fairness Energy Harvesting in Secure MISO Cognitive Radio With SWIPT

Fuhui Zhou, Zan Li+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2016

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 16被引用数 3

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想定し、ロバストな最大最小公平性のビームフォーミングおよびパワースプリッティング設計を提案する。S-Procedureおよび半定値緩和（SDR）を活用することで、最小収率エネルギーを最大化するとともに、機密性レートおよび干渉制約を満たす最適な人工ノイズ支援ビームフォーミングを実現し、機密性レートとエネルギー収率の公平性のトレードオフを示している。

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. Specifically, the max-min fairness energy harvesting problem is formulated under the bounded channel state information error model. A one-dimensional search algorithm based on ${\cal S} ext{-Procedure} $ is proposed to solve the problem. It is shown that the optimal robust secure beamforming can be achieved. 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

• スペクトル共有型認知無線ネットワークにおけるエネルギー不足とセキュリティ課題に対処すること。
• 不完全なチャネル状態情報（CSI）下でも、安全な通信と効率的なエネルギー収率を保証するロバストなビームフォーミング方式の設計。
• 最大最小公平性の下で、すべてのエネルギー収率受信機間の最小収率エネルギーを最適化すること。同時に、機密性レートおよび主ユーザーへの干渉制約を維持すること。
• 人工ノイズ支援ビームフォーミングとパワースプリッティング比を共同で設計し、機密性レートとエネルギー収率の公平性のバランスをとること。

提案手法

• すべてのエネルギー収率受信機における最小収率エネルギーを最大化する目的で、境界付きCSI誤差モデルに基づく非凸最適化問題を定式化する。
• 半定値緩和（SDR）およびS-Procedureを適用し、非凸問題を扱いやすい形に変換する。
• カールシュ＝クーン＝タッカー（KKT）最適性条件を用いて必要な条件を導出し、最適な人工ノイズ共分散行列のランクが1であることを証明する。
• 緩和された問題を効率的に解くために、1つの変数における1次元探索アルゴリズムを用いる。これにより、最適なビームフォーミング解を回復する。
• セキュリティレート、主ユーザーへの干渉、および二次ユーザー受信機におけるパワースプリッティング比に関する制約を統合する。
• 行列分解および不等式緩和技術を用いて、チャネル推定値の不確実性に対処する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 不完全なCSI下で、SWIPTを備えたMISO認知無線システムにおいて、どのようにしてロバストなビームフォーミングを設計できるか？ これにより、安全な通信とエネルギー収率を両立できるか？
• RQ2 最大最小公平性の下で、二次ユーザーの機密性レートとすべてのエネルギー収率受信機における最小収率エネルギーとの最適なトレードオフは何か？
• RQ3 チャネル推定誤差が存在する状況でも、最適な人工ノイズ支援ビームフォーミングを達成可能か？ また、最適な人工ノイズ共分散行列のランクは何か？
• RQ4 S-ProcedureおよびSDRに基づく1次元探索アルゴリズムは、どのようにして非凸問題の最適解を効率的に達成するか？

主な発見

• 最適なロバストセキュアビームフォーミング解は常に達成可能であり、最適な人工ノイズ共分散行列のランクが1であることが証明されている。
• S-ProcedureおよびSDRに基づく1次元探索アルゴリズムは、非凸問題のグローバル最適解に効率的に収束する。
• 最大最小公平性の下で、二次ユーザーの機密性レートとすべてのエネルギー収率受信機における最小収率エネルギーとの間には、根本的なトレードオフが存在することが明らかになった。
• 境界付きCSI誤差下でも、安全な通信を保証するセキュリティレートを達成するとともに、エネルギー収率の公平性を確保する。
• シミュレーション結果は、提案手法が、チャネル不確実性下でも従来のビームフォーミング設計に比べ、公平性およびロバスト性の面で優れていることを確認している。