[논문 리뷰] Enhancing Secure MIMO Transmission via Intelligent Reflecting Surface

Limeng Dong, Hui‐Ming Wang|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 28.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 36인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 MIMO 웨이트랩 채널에서 비밀성 비율을 최대화하기 위해 송신 beamforming과 지능형 반사 표면(IUS)의 위상 보정을 공동 최적화하는 방법을 제안한다. 이는 완전한 및 완전히 알려지지 않은 도청자 채널 상태 정보(CSI) 조건 하에서 모두 적용 가능하다. 인공 노이즈를 활용한 장벽 및 이분법 기반의 교대 최적화 알고리즘을 도입하여 기준 대비 상당한 비밀성 비율 향상을 달성하였으며, 특히 완전한 CSI 조건에서 두드러진 성능 향상을 보였다.

ABSTRACT

In this paper, we consider an intelligent reflecting surface (IRS) assisted Guassian multiple-input multiple-output (MIMO) wiretap channel (WTC), and focus on enhancing its secrecy rate. Due to MIMO setting, all the existing solutions for enhancing the secrecy rate over multiple-input single-output WTC completely fall to this work. Furthermore, all the existing studies are simply based on an ideal assumption that full channel state information (CSI) of eavesdropper (Ev) is available. Therefore, we propose numerical solutions to enhance the secrecy rate of this channel under both full and no Ev's CSI cases. For the full CSI case, we propose a barrier method and one-by-one (OBO) optimization combined alternating optimization (AO) algorithm to jointly optimize the transmit covariance R at transmitter (Tx) and phase shift coefficient Q at IRS. For the case of no Ev's CSI, we develop an artificial noise (AN) aided joint transmission scheme to enhance the secrecy rate. In this scheme, a bisection search (BS) and OBO optimization combined AO algorithm is proposed to jointly optimize R and Q. Such scheme is also applied to enhance the secrecy rate under a special scenario in which the direct link between Tx and receiver/Ev is blocked due to obstacles. In particular, we propose a BS and minorization-maximization (MM) combined AO algorithm with slightly faster convergence to optimize R and Q for this scenario. Simulation results have validated the monotonic convergence of the proposed algorithms, and it is shown that the proposed algorithms for the IRS-assisted design achieve significantly larger secrecy rate than the other benchmark schemes under full CSI. When Ev's CSI is unknown, the secrecy performance of this channel also can be enhanced by the proposed AN aided scheme, and there is a trade-off between increasing the quality of service at Rx and enhancing the secrecy rate.

연구 동기 및 목표

• IRS 보조 시스템에서 도청자 채널 상태 정보(CSI)가 불완전하거나 알려지지 않은 상황에서도 안정적인 MIMO 전송 솔루션이 부족한 문제를 해결한다.
• 기존의 MISO 기반 비밀성 설계가 MIMO 환경로로 확장되지 않는 한계를 극복한다.
• 도청자 CSI가 완전히 알려져 있거나 전혀 알려지지 않은 경우에도 비밀성 비율 최대화를 위한 강건한 최적화 알고리즘을 개발한다.
• 인공 노이즈 프리코딩을 활용해 송신 공분산과 IRS 위상 보정을 공동으로 최적화하여 물리계층 보안을 향상시킨다.
• 송신기와 수신기/도청자 간 직접 링크가 차단된 어려운 상황에서도 성능을 평가한다.

제안 방법

• 완전한 도청자 CSI 경우를 대비해, 교대 최적화(AO) 프레임워크 내에서 일련의 최적화(OBO)와 결합된 장벽 방법을 제안한다.
• 도청자 CSI가 없는 경우를 대비해, 이분법 검색과 OBO 최적화를 활용한 인공 노이즈(AN) 보조 공동 전송 방식을 도입한다.
• 직접 링크가 차단된 상황에서 수렴 속도를 향상시키기 위해 이분법 검색과 미니멀라이제이션-최대화(MM)를 결합한 AO 알고리즘을 적용한다.
• IRS 위상 보정 최적화 문제의 비볼록성 처리를 위해 행렬 분수 함수 근사와 대체 함수를 활용한다.
• 비볼록 제곱 항을 위한 볼록 대체 함수를 구성하기 위해 레마 4를 활용한 주도-최소화(Majorization-Minimization) 접근법을 사용한다.
• 빔포밍 벡터의 위상과 효과적 채널 기울기의 코너저트를 일치시킴으로써 위상 보정 벡터에 대한 닫힌 형태의 해를 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 완전한 도청자 CSI가 가용할 때, IRS 보조 MIMO 웨이트랩 채널에서 비밀성 비율을 어떻게 최대화할 수 있는가?
• RQ2 도청자 CSI가 알려지지 않은 상황에서 비밀성 비율을 향상시키기 위한 효과적인 접근법은 무엇이며, 어떻게 인공 노이즈를 최적화할 수 있는가?
• RQ3 제안된 알고리즘은 기준 대비 단조 수렴 성질을 보이며 상당한 비밀성 비율 향상을 달성할 수 있는가?
• RQ4 송신기와 수신기/도청자 간 직접 링크가 차단된 경우, IRS 보조 시스템의 성능은 어떻게 변화하는가?
• RQ5 도청자 CSI가 없는 상황에서, 정상 수신자의 품질 보증과 비밀성 비율 향상 사이의 상호 교환 관계는 어떠한가?

주요 결과

• 완전한 도청자 CSI 조건에서, OBO 최적화와 함께 장벽 방법을 적용한 알고리즘이 단조 수렴을 보이며 기준 대비 상당한 비밀성 비율 향상을 달성한다.
• 이분법과 OBO 최적화를 활용한 AN 보조 방식은 도청자 CSI가 알려지지 않은 상황에서도 비밀성 비율 향상을 높이며, CSI 불확실성에 대한 강건성을 입증한다.
• 직접 링크가 차단된 상황에서, 이분법과 MM을 결합한 AO 알고리즘이 표준 이분법-OBO 방법보다 더 빠른 수렴 속도를 보였다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 단조 수렴을 유지함으로써 최적화 프레임워크의 이론적 설계가 타당함을 확인한다.
• 도청자 CSI가 알려지지 않은 상황에서, 정상 수신자의 높은 품질 보증과 비밀성 비율 최대화 사이에 상호 교환 관계가 존재한다.
• 기존의 전통적 방법 대비 상당한 비밀성 비율 향상이 이루어졌으며, 특히 직접 링크가 불안정한 고속 이동성 또는 장애 환경에서 두드러진 성능 향상을 보였다.