[논문 리뷰] Artificial-noise-aided Secure Multicast Precoding for Directional Modulation Systems

Feng Shu, Ling Xu외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 12. 27.

Wireless Communication Security Techniques참고 문헌 10인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 방향성 변조 시스템에서 안전한 멀티캐스트 전송을 위해 두 가지 인공노이즈 보조 조정 방식—Max-GRP + NSP 및 Max-SLNR + Max-ANLNR—을 제안한다. 비밀성 합산율과 비트 오류율 성능을 향상시키기 위해 빔포밍과 인공노이즈 투영을 최적화함으로써, Max-SLNR + Max-ANLNR 방식은 특히 방향 측정 오차 상황에서도 기존 방법보다 뛰어난 성능를 보이며, 낮은 복잡도를 유지한다.

ABSTRACT

In multi-cast scenario, all desired users are divided into $K$ groups. Each group receives its own individual confidential message stream. Eavesdropper group aims to intercept $K$ confidential-message streams. To achieve a secure transmission, two secure schemes are proposed: maximum group receive power plus null-space (NS) projection (Max-GRP plus NSP) and leakage. The former obtains its precoding vector per group by maximizing its own group receive power subject to the orthogonal constraint, and its AN projection matrix consist of all bases of NS of all desired steering vectors from all groups. The latter attains its desired precoding vector per group by driving the current confidential message power to its group steering space and reducing its power leakage to eavesdropper group and other $K-1$ desired ones by maximizing signal to leakage and noise ratio (Max-SLNR). And its AN projection matrix is designed by forcing AN power into the eavesdropper steering space by viewing AN as a useful signal for eavesdropper group and maximizing AN to leakage-and-noise ratio (Max-ANLNR). Simulation results show that the proposed two methods are better than conventional method in terms of both bit-error-rate (BER) and secrecy sum-rate per group. Also, the leakage scheme performs better than Max-GRP-NSP , especially in the presence of direction measurement errors. However, the latter requires no channel statistical parameters and thus is simpler compared to the former.

연구 동기 및 목표

• 동일한 채널에서 도청자가 존재하는 다중 기밀 메시지 스트림을 포함한 멀티캐스트 방향성 변조 시스템에서의 보안 문제를 해결한다.
• 도청자가 K개의 독립된 메시지 스트림 중 어느 것도 가로채지 못하도록 그룹 내 비밀성과 그룹 간 비밀성을 모두 확보한다.
• 통계적 채널 상태 정보가 필요 없는 저복잡도이자 강건한 조정 방식을 설계한다.
• 기존 빔포밍 방법에 비해 그룹당 비트 오류율(BER)과 비밀성 합산율(SSR) 측면에서 시스템 성능을 향상시킨다.

제안 방법

• Max-GRP + NSP 방식을 제안한다: 수직성 제약 조건 하에 각 그룹의 수신 전력 최대화를 위해 인공노이즈(AN)를 모든 원하는 스티어링 벡터의 영공간에 투영한다.
• Max-SLNR + Max-ANLNR 방식을 도입한다: 원하는 그룹의 신호 대 누설 및 노이즈 비율(SLNR)을 최대화하고, AN 대 누설 및 노이즈 비율(ANLNR)을 최대화하여 AN 전력을 도청자의 스티어링 공간으로 유도한다.
• 기밀 데이터 스트림과 AN을 통합한 동일한 전송 신호 모델을 사용하며, 전력 스케일링에 α1, α2 및 조정 벡터 v_k와 AN 투영 행렬 T_AN를 적용한다.
• 균일 선형 어레이 기하학에 기반한 스티어링 벡터 h(θ)를 사용하며, 위상 이동은 방향 각도, 파장 및 안테나 간격에 따라 달라진다.
• 최적화를 통해 조정 벡터를 유도한다: Max-GRP는 영공간 투영을 통한 전력 최대화를 사용하고, Max-SLNR는 SLNR 최대화와 ANLNR 최적화를 통한 최적화를 사용한다.
• 완벽한 CSI를 가정하며, 방향 측정 오차는 대역폭 제한된 간격 내에서 균일 분포를 갖는 랜덤 변수로 모델링한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다수의 원하는 사용자 그룹과 단일 도청자 그룹이 존재하는 방향성 변조 시스템에서 어떻게 안전한 멀티캐스트 전송을 달성할 수 있는가?
• RQ2 완벽하고 불완전한 채널 지식 하에서 비밀성 합산율을 최대화하고 BER를 최소화하는 데 최적의 조정 및 인공노이즈 투영 전략은 무엇인가?
• RQ3 방향 측정 오차 상황에서 기존 빔포밍(BD)과 비교해 제안된 방식의 BER 및 SSR 성능은 어떻게 다른가?
• RQ4 Max-GRP + NSP와 Max-SLNR + Max-ANLNR 간 성능 향상와 계산 복잡도 간의 상충 관계는 어떠한가?
• RQ5 제안된 방식은 통계적 CSI에 의존하지 않으면서도 방향 추정 오차에 대해 강건성을 유지할 수 있는가?

주요 결과

• Max-SLNR + Max-ANLNR 방식은 Max-GRP + NSP 및 기존 BD보다 뚜렷이 우수한 BER 성능를 보이며, 고 SNR에서 특히 두각을 나타낸다.
• SNR = 14 dB일 때, Max-SLNR + Max-ANLNR 방법은 그룹 1의 원하는 방향(30°, 45°) 주변에 두 개의 명확한 메인 로브를 형성하며, BER은 0.01 이하로 유지되지만, 이 로브 외부에서는 BER이 0.1을 초과한다.
• Max-SLNR + Max-ANLNR의 비밀성 합산율-SSR은 SNR가 증가할수록 Max-GRP + NSP보다 점점 더 큰 격차를 보이며, 중간에서 고 SNR 영역에서 뚜렷한 성능 향상을 보인다.
• 방향 측정 오차(±5°) 상황에서 모든 방법의 BER은 약 한 계급 수준으로 악화되지만, 제안된 방식은 기존 BD보다 훨씬 더 강건한 성능를 유지한다.
• Max-GRP + NSP 방식은 노이즈 분산에 대한 지식이 필요 없으며, 사용자 수에 따라 선형적으로 증가하는 낮은 계산 복잡도를 가지며, 반면 Max-SLNR + Max-ANLNR는 세제곱적으로 증가한다.
• Max-SLNR + Max-ANLNR 방식은 도청자가 메인 빔 외부에 위치해 있어도 여전히 뛰어난 성능를 유지하며, 공간적 비밀성과 방향 추정 오차에 대한 강건성을 입증한다.