[論文レビュー] Securing UAV Communications Via Trajectory Optimization

Guangchi Zhang, Qingqing Wu+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 12, 2017

UAV Applications and Optimization参考文献 13被引用数 19

ひとこと要約

本稿では、無人航空機（UAV）を用いた物理層セキュリティ通信における機密通信速度を最大化するため、共同軌道制御と電力制御最適化フレームワークを提案する。UAVの移動性を活用して、合法的受信者および盗聴者ノードに対するリンク品質を動的に調整し、ブロック座標降下法と逐次凸最適化を用いることで、特に低送信電力および制限付き飛行時間条件下でも、ベンチマークより顕著に高い機密通信速度を達成する。

ABSTRACT

Unmanned aerial vehicle (UAV) communications has drawn significant interest recently due to many advantages such as low cost, high mobility, and on-demand deployment. This paper addresses the issue of physical-layer security in a UAV communication system, where a UAV sends confidential information to a legitimate receiver in the presence of a potential eavesdropper which are both on the ground. We aim to maximize the secrecy rate of the system by jointly optimizing the UAV's trajectory and transmit power over a finite horizon. In contrast to the existing literature on wireless security with static nodes, we exploit the mobility of the UAV in this paper to enhance the secrecy rate via a new trajectory design. Although the formulated problem is non-convex and challenging to solve, we propose an iterative algorithm to solve the problem efficiently, based on the block coordinate descent and successive convex optimization methods. Specifically, the UAV's transmit power and trajectory are each optimized with the other fixed in an alternating manner until convergence. Numerical results show that the proposed algorithm significantly improves the secrecy rate of the UAV communication system, as compared to benchmark schemes without transmit power control or trajectory optimization.

研究の動機と目的

• 盗聴が脅威となるUAVから地上への通信における物理層セキュリティを解決すること。
• 経路損失と盗聴者CSIの非利用による制限を受ける固定ノードシステムの限界を克服すること。
• 有限な飛行期間における平均機密通信速度を最大化することを目的とし、UAVの移動性と送信電力制御を活用する。
• 実用的な移動性制約と電力制約の下で、UAVの軌道と送信電力を共同最適化すること。

提案手法

• 機密通信速度を最大化するための非凸最適化問題を定式化し、UAVの軌道と送信電力の共同設計を実現する。
• ブロック座標降下法を適用：固定電力下での軌道最適化と固定軌道下での電力最適化を交互に実行する。
• 逐次凸最適化を用いて、非凸な部分問題を反復的に凸問題に近似する。
• 視線（LoS）チャネルモデルに基づく軌道最適化を実装し、UAVが地上の盗聴者を検出・追跡可能であると仮定する。
• 平均およびピーク送信電力制約、UAVの移動制限（最大速度、飛行時間）を統合する。
• 収束が保証された反復的アルゴリズムにより問題を解き、局所最適解に収束する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 地上の盗聴者を想定した状況下で、UAVの移動性を活用することで物理層セキュリティの機密通信速度を向上させられるか？
• RQ2 軌道と電力の両方を最適化する手法と、片方のみを最適化する手法とを比較した場合、どのような差が生じるか？
• RQ3 飛行時間と送信電力が機密通信速度の性能に与える影響は何か？
• RQ4 盗聴者が合法的受信者よりも近い場合、軌道設計は劣悪なチャネル状態をどのように是正できるか？
• RQ5 送信側に盗聴者CSIが不要である場合、提案アルゴリズムは顕著な機密通信速度の向上を達成できるか？

主な発見

• 提案された共同軌道と電力制御（TO w/ PC）アルゴリズムは、全テスト飛行時間および電力レベルにおいて最高の機密通信速度を達成する。
• 平均送信電力が低い場合（≤−5 dBm）、電力制御が軌道最適化よりも高い機密通信速度の向上をもたらすため、「線形（line）w/ PC」は「TO w/ PC」とほぼ同等の効果を示す。
• 平均送信電力が増加するにつれて、軌道最適化の有効性が高まり、「TO w/o PC」の性能は「TO w/ PC」に近づく。
• 飛行時間Tが長くなると、最適位置での滞空時間が延長され、機密通信速度が向上する。
• T = 250 sの場合、UAVは最適な滞空ポイントへ最大速度で移動し、その後帰還する。最適滞空位置が機密通信速度を最大化することが確認された。
• アルゴリズムは10〜15イタレーションで収束し、計算効率と実用的妥当性を示している。