[논문 리뷰] Resource Allocation for Secure MISO-NOMA Cognitive Radios Relying on SWIPT

Fuhui Zhou, Zheng Chu외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 12.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 17인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 비정렬 다중 입력 단일 출력(MISO) 인지 무선 네트워크에서 비정렬 다중접근(NOMA) 및 동시 무선 정보 및 전력 전송(SWIPT)을 사용하여 물리계층 보안을 향상시키기 위해 인공 노이즈 보조 협동 잡음 방식을 제안한다. 실용적인 비선형 에너지 수확 모델을 고려한 전력 최소화 문제를 설정하고, 정수형 완화 및 순차적 볼록 근사화를 통해 해결함으로써 기존 방법보다 낮은 전송 전력으로 안정된 통신을 달성하며, 에너지 효율성에서 NOMA가 OMA보다 뛰어남을 입증한다.

ABSTRACT

Cognitive radio (CR) and non-orthogonal multiple access (NOMA) are two promising technologies in the next generation wireless communication systems. The security of a NOMA CR network (CRN) is important but lacks of study. In this paper, a multiple-input single-output NOMA CRN relying on simultaneous wireless information and power transfer is studied. In order to improve the security of both the primary and secondary network, an artificial noise-aided cooperative jamming scheme is proposed. Different from the most existing works, a power minimization problem is formulated under a practical non-linear energy harvesting model. A suboptimal scheme is proposed to solve this problem based on semidefinite relaxation and successive convex approximation. Simulation results show that the proposed cooperative jamming scheme is efficient to achieve secure communication and NOMA outperforms the conventional orthogonal multiple access in terms of the power consumption.

연구 동기 및 목표

• SWIPT에 의존하는 NOMA 기반 인지 무선 네트워크에서 보안 연구의 부족을 보완한다.
• RF 신호의 방송 성격으로 인해 악성 에너지 수확 수신기(EHR)에 의한 도청 공격에 취약한 NOMA CRN 문제를 해결한다.
• 주요 사용자 및 부수적 사용자의 기밀성 비율을 확보하고 에너지 수확 제약 조건을 충족시키면서 총 전송 전력을 최소화한다.
• 실제 시스템 설계를 위한 자원 배분에 실용적인 비선형 에너지 수확 모델을 통합한다.
• MISO-NOMA CRN에서 물리계층 보안을 향상시키기 위해 복합 비음형 및 인공 노이즈 공분산 최적화 프레임워크를 개발한다.

제안 방법

• 도청 채널을 악화시키면서도 정상 사용자 간 통신을 유지하기 위해 인공 노이즈 보조 협동 잡음 방식을 제안한다.
• 주요 사용자 및 부수적 사용자의 품질보증(QoS) 제약 조건과 기밀성 비율 요구 조건을 고려한 비볼록 전력 최소화 문제를 설정한다.
• 실제 RF-DC 변환 비효율성을 반영하기 위해 실용적인 비선형 에너지 수확 모델을 통합한다.
• 비음형 설계에서의 랭크 제약 조건을 처리하기 위해 정수형 완화(SDR)를 적용하고 문제를 해석 가능한 형태로 변환한다.
• 비볼록 최적화 문제를 반복적으로 해결하기 위해 순차적 볼록 근사화(СА)를 사용하며, 부분 최적 해로 수렴한다.
• 해결 행렬의 랭크가 1을 초과할 경우, 부분 최적 비음형 벡터를 복구하기 위해 가우시안 랜덤화를 적용한다.

Figure 1: The system model.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 SWIPT를 사용하는 MISO-NOMA 인지 무선 네트워크에서 물리계층 보안은 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 비선형 에너지 수확 모델을 사용할 경우 NOMA CRN의 보안 자원 배분 설계에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 SWIPT 기반 NOMA CRN에서 인공 노이즈를 활용한 협동 잡음이 기밀성 비율을 향상시키면서도 총 전송 전력을 최소화할 수 있는가?
• RQ4 동일한 SWIPT 및 보안 제약 조건 하에서 NOMA는 기존 OMA(특히 시간분할다중접근)에 비해 전력 효율성과 보안 성능에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 제안된 복합 비음형 및 인공 노이즈 최적화 알고리즘의 수렴 특성과 계산 효율성은 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 협동 잡음 방식은 잡음이 없는 경우에 비해 요구 전송 전력을 크게 감소시켜 도청 채널을 악화시켜 보안성을 향상시킨다.
• 알고리즘은 몇 번의 반복 내에 수렴함(그림 2b 참조)으로써 높은 계산 효율성과 실용적 타당성을 보여준다.
• NOMA는 전력 소비 측면에서 OMA(특히 시간분할다중접근)를 능가하며 스펙트럼 효율성과 에너지 효율성의 우수성을 입증한다.
• 비선형 에너지 수확 모델을 사용할 경우 더 정확하고 현실적인 전력 제약 조건을 도출하여 선형 모델에 비해 더 나은 시스템 성능을 달성한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방식이 모든 QoS 및 기밀성 비율 제약 조건을 충족하고 EHR의 최소 에너지 수확 요구 조건도 충족함을 확인한다.
• SCA와 가우시안 랜덤화를 통한 부분 최적 해는 거의 최적 성능에 도달하여 제안된 최적화 프레임워크의 효과성을 입증한다.

(a) The minimum transmission power versus the number of EHRs.