[논문 리뷰] Physical Layer Security of Intelligent Reflective Surface Aided NOMA Networks

Zhiqing Tang, Tianwei Hou외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 06.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 나카가미-m fading 하에서 지능형 반사면(IR)을 활용한 비정규 다중접속(NOMA) 네트워크에서 물리계층 보안을 조사하며, 비밀성 중단 확률(SOP)과 평균 비밀성 용량(ASC)에 대한 폐쇄형 표현식을 유도한다. IRS 배치가 비밀성 다각도를 향상시키고 고신호대잡음비(SNR) 기울기를 달성함으로써 보안을 향상시킨다는 것을 보여주며, IRS 요소 수가 증가함에 따라 SOP는 점점 1에 수렴한다.

ABSTRACT

Intelligent reflective surface (IRS) technology is emerging as a promising performance enhancement technique for next-generation wireless networks. Hence, we investigate the physical layer security of the downlink in IRS-aided non-orthogonal multiple access networks in the presence of an eavesdropper, where an IRS is deployed for enhancing the quality by assisting the cell-edge user to communicate with the base station. To characterize the network's performance, the expected value of the new channel statistics is derived for the reflected links in the case of Nakagami-m fading. Furthermore, the performance of the proposed network is evaluated both in terms of the secrecy outage probability (SOP) and the average secrecy capacity (ASC). The closed-form expressions of the SOP and the ASC are derived. We also study the impact of various network parameters on the overall performance of the network considered. To obtain further insights, the secrecy diversity orders and the high signal-to-noise ratio slopes are obtained. We finally show that: 1) the expectation of the channel gain in the reflected links is determined both by the number of IRSs and by the Nakagami-m fading parameters; 2) The SOP of both receiver 1 and receiver 2 becomes unity, when the number of IRSs is sufficiently high; 3) The secrecy diversity orders are affected both by the number of IRSs and by the Nakagami-m fading parameters, whereas the high-SNR slopes are not affected by these parameters. Our Monte-Carlo simulations perfectly demonstrate the analytical results.

연구 동기 및 목표

• 암호해독자가 신호를 가로챌 수 있는 IRS를 활용한 NOMA 네트워크에서 물리계층 보안 도전 과제를 해결하기 위해.
• 셀 엔드 사용자에 대한 채널 품질 향상으로 인해 IRS 배치가 비밀성 성능을 어떻게 향상시키는지 분석하기 위해.
• 나카가미-m 흐림 하에서 비밀성 중단 확률(SOP)과 평균 비밀성 용량(ASC)과 같은 핵심 비밀성 지표에 대한 폐쇄형 표현식을 유도하기 위해.
• IRS 매개변수(반사 요소 수)와 흐림 심각도가 비밀성 다각도와 고신호대잡음비(SNR) 행동에 미치는 영향을 조사하기 위해.

제안 방법

• 나카가미-m 흐림 하에서 IRS를 활용한 NOMA 시스템의 반사 링크에 대한 기대 채널 이득을 유도하며, 이는 반사 요소 수와 흐림 매개변수에 의존함을 보여준다.
• 통계적 채널 상태 정보(CSI)를 사용하여 정상 사용자와 암호해독자에 대한 종단 간 신호대간섭더블잡음비(SINR)를 모델링한다.
• 라플라스 변환 기법과 고유함수를 활용하여, 모멘트 생성 함수 분석을 통해 SOP와 ASC에 대한 폐쇄형 표현식을 도출한다.
• 에르고딕 비밀성 용량을 수치적으로 근사하기 위해 가우스-라거르 천연법을 활용하며, 정확한 비밀성 성능 평가를 가능하게 한다.
• 비밀성 다각도 순서와 고신호대잡음비(SNR) 기울기를 분석하여 점점 더 큰 비밀성 성능을 특성화한다.
• 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 분석 결과를 검증하며, 이론적 유도와 완벽한 일치를 확인한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 나카가미-m 흐림 하에서 반사 링크의 기대 채널 이득은 IRS 반사 요소 수에 어떻게 영향을 받는가?
• RQ2 IRS 배치는 NOMA 네트워크에서 비밀성 중단 확률(SOP)과 평균 비밀성 용량(ASC)에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 나카가미-m 흐림 매개변수는 IRS를 활용한 NOMA 시스템에서 비밀성 다각도 순서와 고신호대잡음비(SNR) 기울기에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 IRS 요소 수가 증가함에 따라 SOP와 ASC의 점점 더 큰 행동은 어떻게 되는가?
• RQ5 부정확한 채널 지식 하에서 IRS 배치는 NOMA 네트워크에서 물리계층 보안을 어느 정도 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 반사 링크의 기대 채널 이득은 IRS 요소 수와 나카가미-m 흐림 매개변수에 모두 의존하며, 더 많은 IRS 요소 수가 채널 품질을 향상시킨다.
• IRS 요소 수가 증가함에 따라 두 사용자 모두의 SOP는 점점 1에 수렴하며, 이는 과도한 IRS 배치가 암호해독 기회 증가로 인해 오히려 비밀성 신뢰도를 감소시킬 수 있음을 시사한다.
• 비밀성 다각도 순서는 IRS 요소 수와 나카가미-m 흐림 매개변수에 의해 영향을 받으며, 이는 비밀성 성능에서 흐림을 억제하는 시스템의 능력을 반영한다.
• 비밀성 용량의 고신호대잡음비(SNR) 기울기는 IRS 요소 수나 흐림 매개변수에 영향을 받지 않으며, 이는 고신호대잡음비에서 스펙트럼 효율 향상의 기본 한계를 나타낸다.
• 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 유도된 SOP와 ASC에 대한 폐쇄형 표현식의 정확성이 확인되었으며, 분석 프레임워크의 타당성이 검증되었다.
• 에르고딕 비밀성 용량은 가우스-라거르 천연법을 사용하여 분석적으로 근사되었으며, 이는 저신호대잡음비 조건 하에서 비밀성 성능을 정밀하게 평가하는 데 기여한다.