[논문 리뷰] Joint Beamforming and Location Optimization for Secure Data Collection in Wireless Sensor Networks with UAV-Carried Intelligent Reflecting Surface

Christantus O. Nnamani, Muhammad R. A. Khandaker외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 16.

Advanced Wireless Communication TechnologiesEngineering인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 무선 센서 네트워크에서 UAV에 탑재된 지능형 반사 표면(IRS)을 위한 공동 최적화 프레임워크를 제안하여, 복소수 가중치, UAV 항로, IRS 반사 계수를 공동으로 설계함으로써 기밀성 비율을 최대화한다. 비반복적이고 부분 최적의 해를 도출하여 물리계층 보안을 크게 향상시키며, 특히 도청자에 대한 불확실성과 무작위 센서 노드 분포 상황에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

This paper considers unmanned aerial vehicle (UAV)-carried intelligent reflecting surface (IRS) for secure data collection in wireless sensor networks. An eavesdropper (Eve) lurks within the vicinity of the main receiver (Bob) while several randomly placed sensor nodes beamform collaboratively to the UAV-carried IRS that reflects the signal to the main receiver (Bob). The design objective is to maximise the achievable secrecy rate in the noisy communication channel by jointly optimizing the collaborative beamforming weights of the sensor nodes, the trajectory of the UAV and the reflection coefficients of the IRS elements. By designing the IRS reflection coefficients with and without the knowledge of the eavesdropper's channel, we develop a non-iterative sub-optimal solution for the secrecy rate maximization problem. It has been shown analytically that the UAV flight time and the randomness in the distribution of the sensor nodes, obtained by varying the sensor distribution area, can greatly affect secrecy performance. In addition, the maximum allowable number of IRS elements as well as a bound on the attainable average secrecy rate of the IRS aided noisy communication channel have also been derived. Extensive simulation results demonstrate the superior performance of the proposed algorithms compared to the existing schemes.

연구 동기 및 목표

• 고속 이동성과 잠재적 도청 위협이 존재하는 무선 센서 네트워크(WSNs)에서의 안전한 데이터 수집 문제를 해결한다.
• 기존의 IRS 및 UAV 시스템의 한계를 극복하기 위해 동적이고 적응형 채널 제어를 가능하게 하는 UAV에 탑재된 IRS를 통합한다.
• 무작위 노드 분포와 알려지지 않은 도청자 채널을 가진 노이즈가 많은 다중 센서 환경에서의 실현 가능한 기밀성 비율을 최대화한다.
• 반복적 방법에 비해 계산 복잡도를 감소시키기 위해 비반복적 부분 최적 해를 개발한다.
• UAV 비행 시간, 센서 노드 분포의 무작위성, IRS 요소 수가 기밀성 성능에 미치는 영향을 분석한다.

제안 방법

• 센서 노드의 협동 beamforming, UAV 항로 제어, IRS 반사 계수 최적화를 포함하는 기밀성 비율 최대화 문제를 수립한다.
• 역삼각부등식과 변수 치환을 활용하여 거리 곱의 하한을 도출하고, 비볼록 문제를 해결 가능한 형태로 변환한다.
• 변환된 문제에 카루쉬-쿤-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건을 적용하여 삼차 방정식을 하나의 실근을 가진 문제로 축소한다.
• 삼차 방정식의 실근을 통해 각 시간 단계에서 최적의 UAV 위치를 유도함으로써 비반복적 계산을 가능하게 한다.
• UAV 이동 제약 조건과 반사 계수 설계 제약 조건을 모두 고려하며, 도청자 채널 상태 정보(CSI)가 있는지 여부에 따라 설계를 조정한다.
• 각 시간 단계에서 독립적으로 최적값을 구하고 그 결과를 합산함으로써 시간 단계에 걸친 최적화를 스케일링한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 UAV에 장착된 IRS를 갖는 WSN에서 beamfoming, UAV 항로, IRS 반사 계수의 공동 최적화는 기밀성 비율에 어떻게 기여하는가?
• RQ2 UAV 비행 시간과 센서 노드 분포의 무작위성은 실현 가능한 기밀성 비율에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 IRS 요소의 수는 최대 달성 가능한 평균 기밀성 비율에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 비반복적 부분 최적 해는 기존의 반복적 방법에 비해 기밀성 비율과 계산 효율성 측면에서 뛰어나게 성능을 발휘할 수 있는가?
• RQ5 도청자 CSI가 없는 경우 시스템의 기밀성 성능과 설계의 강건성은 어떻게 영향을 받는가?

주요 결과

• 제안된 비반복적 알고리즘은 기존의 방법에 비해 뛰어난 기밀성 비율 성능을 달성하며, 계산 복잡도가 크게 감소한다.
• UAV 항로 최적화를 통해 IRS를 유연하게 위치시킴으로써 지속적인 기밀성 성능 향상을 달성한다.
• 센서 노드 분포의 무작위성은 기밀성 비율을 저하시키지만, 제안된 설계를 통해 적응형 beamfoming과 IRS 제어로 이를 완화한다.
• IRS 요소의 최대 수는 시스템 하드웨어와 채널 조건에 의해 제한되며, 최적의 기밀성 비율을 확보하기 위해 유도된 상한선이 존재한다.
• IRS 보조 시스템의 평균 기밀성 비율은 상한선이 존재하며, 제안된 설계는 이 이론적 한계의 높은 비율을 달성한다.
• IRS beamfoming을 통해 도청자에서의 위상 불일치를 증가시켜 정상 수신자에서는 간섭을 최소화하고 도청자에서는 간섭을 증폭시켜 기밀성 성능을 향상시킨다.