[논문 리뷰] Physical Layer Security Enhancement With Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Networks

Jiayi Zhang, Hongyang Du외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 01.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 59인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 랜덤하게 위치한 다중 안테나 사용자와 다중 안테나 탈취자와 함께 재구성 가능한 지능형 표 superfice(RIS) 기반의 다운링크 MIMO 네트워크에서 물리계층 보안을 분석하기 위한 확률적 기하학 기반 프레임워크를 제안한다. Fisher-Snedecor F-분포 모델링을 사용하여 신호 대 인터페어런스 더하기 잡음비(SINR) 분포에 대한 정확한 폐형 표현을 유도함으로써, 연구는 RIS가 반사 요소 수가 많을수록 특히 보안 성능을 크게 향상시키며, 기밀성 탈락 확률, 기밀 용량, 평균 기밀 속도 측면에서 기존 MIMO 시스템을 능가함을 입증한다.

ABSTRACT

Reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided wireless communications have drawn significant attention recently. We study the physical layer security of the downlink RIS-aided transmission framework for randomly located users in the presence of a multi-antenna eavesdropper. To show the advantages of RIS-aided networks, we consider two practical scenarios: Communication with and without RIS. In both cases, we apply the stochastic geometry theory to derive exact probability density function (PDF) and cumulative distribution function (CDF) of the received signal-to-interference-plus-noise ratio. Furthermore, the obtained PDF and CDF are exploited to evaluate important security performance of wireless communication including the secrecy outage probability, the probability of nonzero secrecy capacity, and the average secrecy rate. Monte-Carlo simulations are subsequently conducted to validate the accuracy of our analytical results. Compared with traditional MIMO systems, the RIS-aided system offers better performance in terms of physical layer security. In particular, the security performance is improved significantly by increasing the number of reflecting elements equipped in a RIS. However, adopting RIS equipped with a small number of reflecting elements cannot improve the system performance when the path loss of NLoS is small.

연구 동기 및 목표

• 랜덤하게 위치한 사용자와 다중 안테나 탈취자를 포함한 현실적인 환경에서 RIS-보조 다운링크 MIMO 네트워크의 물리계층 보안(PLS) 성능을 평가하는 것.
• 사용자 위치와 채널 조건의 위상 랜덤성을 모델링하기 위한 새로운 분석 프레임워크를 확률적 기하학 기반으로 수립하는 것.
• 기존 MIMO 시스템 대비 RIS가 제공하는 기밀 성능 향상, 특히 기밀성 탈락 확률, 비영인 기밀 용량, 평균 기밀 속도 측면에서의 향상을 정량화하는 것.
• 다양한 전파 조건에서 RIS 구성, 특히 반사 요소 수가 보안 향상에 미치는 영향을 조사하는 것.

제안 방법

• 사용자와 탈취자의 랜덤한 공간 분포를 반영하기 위해 다운링크 RIS-보조 MIMO 시스템을 확률적 기하학으로 모델링한다.
• Fisher-Snedecor F-분포를 사용하여 수신 SINR의 확률밀도함수(PDF)와 누적분포함수(CDF)에 대한 정확한 폐형 표현을 유도한다.
• Mellin-Barnes 적분 표현과 Meijer의 G-함수를 사용하여 CDF 및 탈락 확률을 분석적으로 다룰 수 있는 형태로 표현한다.
• RIS 배치 유무에 따라 두 가지 시나리오를 고려하여 기밀 성능를 비교 분석할 수 있도록 한다.
• 유도된 SINR 분포를 기반으로 기밀 탈락 확률, 비영인 기밀 용량 확률, 평균 기밀 속도와 같은 핵심 기밀 성능 지표를 계산한다.
• 다양한 경로 손실 및 배치 조건에서 정확성을 검증하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한다.

Figure 1: Two practical scenarios: Communication without (left hand side) and with RIS (right hand side).

실험 결과

연구 질문

• RQ1 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)의 도입은 랜덤하게 위치한 사용자가 있는 다운링크 MIMO 네트워크에서 물리계층 기밀 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 RIS의 반사 요소 수는 기밀 탈락 확률과 평균 기밀 속도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 비선형 시각(NLoS) 경로 손실이 작을 경우, RIS가 보안 향상에 실패하는 조건는 무엇인가? 특별히 NLoS 경로 손실이 작은 경우에 대해 설명한다.
• RQ4 SINR의 통계적 성질—특히 그 PDF와 CDF—는 RIS-보조 시스템과 비-RIS-보조 시스템 간에 어떻게 다를까?
• RQ5 다중 안테나 탈취자와 사용자 이동성을 고려할 때, 확률적 기하학은 RIS-보조 네트워크의 기밀 성능를 효과적으로 모델링할 수 있는가?

주요 결과

• RIS-보조 시스템은 기존 MIMO 시스템에 비해 물리계층 보안에서 뚜렷한 성능 향상을 보이며, 특히 기밀성 탈락 확률 감소에 기여한다.
• RIS의 반사 요소 수가 증가할수록 기밀 성능이 크게 향상되며, 이는 직접적인 스케일링 이득을 보여준다.
• 비선형 시각(NLoS) 링크의 경로 손실이 작을 경우, 반사 요소 수가 적은 RIS는 보안 향상에 실패하며, 이는 임계 효과를 나타낸다.
• 유도된 SINR의 PDF와 CDF는 Meijer의 G-함수로 표현되어 기밀 성능 지표의 정확한 분석적 평가를 가능하게 한다.
• 비영인 기밀 용량 확률과 평균 기밀 속도는 분석적으로 유도되었으며 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 검증되어 확률적 기하학 프레임워크의 정확성을 확인한다.
• 제안된 프레임워크는 사용자 위치의 랜덤성과 다중 안테나 탈취자의 영향을 효과적으로 반영하여, 안정적인 RIS 네트워크 설계를 위한 실용적인 도구를 제공한다.

Figure 3: Outage probability versus the transmit power for user $n$ .