[논문 리뷰] Resource Allocation for Secure Full-Duplex Radio Systems.

Yan Sun, Derrick Wing Kwan Ng외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 15.

Wireless Communication Security Techniques인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 다운링크 beamforming, 인공 노이즈 공분산, 업링크 전력의 공동 최적화를 위해 연속적인 볼록 근사( Successive Convex Approximation, SCA) 기반의 부분 최적 반복 알고리즘을 제안하며, 인공 간섭을 통해 도청을 억제함으로써 기준 대비 상당한 기밀 전송률 향상을 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate resource allocation for a multiuser communication system employing a full-duplex base station for serving multiple half-duplex downlink and uplink users simultaneously. The considered system enables secure simultaneous downlink and uplink communication via artificial noise (AN) generation causing interference to potential eavesdroppers. The system design objective is to maximize the system secrecy throughput by jointly optimizing the downlink beamformer, the AN covariance matrix, and the uplink transmit power. The algorithm design leads to a non-convex optimization problem and obtaining the globally optimal solution entails a prohibitively high computational complexity. Therefore, an efficient suboptimal iterative algorithm based on successive convex approximation is proposed. Our simulation results confirm that the proposed suboptimal algorithm achieves a substantial system secrecy throughput gain compared to two baseline schemes.

연구 동기 및 목표

• 전방향 및 업링크 동시 통신을 위한 기밀 보장 문제를 해결한다. 전방향 및 업링크 동시 통신을 위한 기밀 보장 문제를 해결한다.
• 최적 자원 배분을 위한 비볼록 최적화 문제를 해결하는 높은 계산 복잡도 문제를 극복한다.
• 다운링크 beamformer, 인공 노이즈 공분산 행렬, 업링크 전송 전력의 공동 최적화를 통해 시스템 기밀 전송률을 극대화한다.
• 낮은 복잡도로 근사 최적 성능를 달성하는 효율적인 부분 최적 알고리즘을 개발한다.
• 합법 사용자 링크의 품질을 떨어뜨리지 않으면서 도청자에 대한 간섭을 유도하는 인공 노이즈를 통해 안전한 통신을 보장한다.

제안 방법

• 서비스 품질 및 전력 제약 조건 하에 기밀 전송률을 극대화하기 위한 비볼록 최적화 문제를 수립한다.
• 연속적인 볼록 근사( Successive Convex Approximation, SCA)를 적용하여 비볼록 문제를 볼록 하위문제의 시퀀스로 반복적으로 근사한다.
• 각 SCA 반복 단계에서 다운링크 beamformer, 인공 노이즈 공분산 행렬, 업링크 전송 전력을 번갈아 가며 최적화한다.
• 볼록 완화 및 반복 정밀화를 사용하여 국소 최적 해로 수렴함을 보장한다.
• 합법 사용자 통신을 유지하면서 잠재적 도청자에 특별히 간섭을 유도하는 인공 노이즈를 설계함으로써 기밀성을 유지한다.
• 기밀 성능와 계산 가능성을 균형 잡는 반복 알고리즘을 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전방향 다중 사용자 시스템에서 자원 할당을 공동 최적화하여 기밀 전송률을 극대화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 기밀 보장 다중 사용자 시스템에서 기밀 성능와 계산 복잡도 사이의 상호 교환 관계는 무엇인가?
• RQ3 연속적인 볼록 근사 기반 부분 최적 알고리즘이 상당히 감소된 복잡도로 근사 최적 기밀 전송률을 달성할 수 있는가?
• RQ4 전방향 다중 사용자 시스템에서 합법 사용자 링크의 품질을 떨어뜨리지 않으면서 도청자를 효과적으로 방해하는 인공 노이즈의 효과는 어떠한가?
• RQ5 제안된 공동 최적화 프레임워크를 통해 기준 대비 어떤 성능 향상을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 부분 최적 반복 알고리즘은 두 기준 대비 상당한 시스템 기밀 전송률 향상을 달성한다.
• 전역 최적 문제를 해결하는 것에 비해 상당히 감소된 계산 복잡도로 국소 최적 해로 수렴한다.
• 다운링크 beamforming, 인공 노이즈, 업링크 전력의 공동 최적화가 도청자를 효과적으로 방해함으로써 기밀 성능 향상을 높인다.
• 인공 노이즈 생성이 합법 사용자에 대한 서비스 품질을 유지하면서 도청자에 간섭을 효과적으로 유도한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 현실적인 시스템 제약 조건 하에서 기밀 전송률 향상에 효과적임을 확인한다.
• SCA 기반 접근법은 실시간 구현에 적합하고 효율적인 실용적 솔루션을 제공한다.