[논문 리뷰] Robust AN-Aided Beamforming and Power Splitting Design for Secure MISO Cognitive Radio With SWIPT

Fuhui Zhou, Zan Li외 3명|arXiv (Cornell University)|2016. 02. 22.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 35인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 불완전한 채널 상태 정보(CSI) 하에서 동시 무선 정보 및 전력 전송(SWIPT)을 지원하는 안정적인 MISO 인지 방식 무선 네트워크를 위한 강건한 인공 노이즈 보조 비컨포밍 및 전력 분할 설계를 제안한다. 경계 및 확률적 CSI 오차 모델 하에서 전송 전력 최소화 및 최소 최대 공정성 에너지 수확 문제를 수립하고, S-절차와 베르슈타인 유형 부등식을 사용하여 각각 최적 및 준최적 해를 도출한다. 이는 기밀성 비율과 에너지 수확 성능 간의 균형을 맞추는 데 기여한다.

ABSTRACT

A multiple-input single-output cognitive radio downlink network is studied with simultaneous wireless information and power transfer. In this network, a secondary user coexists with multiple primary users and multiple energy harvesting receivers. In order to guarantee secure communication and energy harvesting, the problem of robust secure artificial noise-aided beamforming and power splitting design is investigated under imperfect channel state information (CSI). Specifically, the transmit power minimization problem and the max-min fairness energy harvesting problem are formulated for both the bounded CSI error model and the probabilistic CSI error model. These problems are non-convex and challenging to solve. A one-dimensional search algorithm is proposed to solve these problems based on ${\cal S} ext{-Procedure} $ under the bounded CSI error model and based on Bernstein-type inequalities under the probabilistic CSI error model. It is shown that the optimal robust secure beamforming can be achieved under the bounded CSI error model, whereas a suboptimal beamforming solution can be obtained under the probabilistic CSI error model. A tradeoff is elucidated between the secrecy rate of the secondary user receiver and the energy harvested by the energy harvesting receivers under a max-min fairness criterion.

연구 동기 및 목표

• 에너지 제약을 가진 수신기들을 갖는 인지 방식 무선 네트워크에서 부가 사용자 통신의 보안 문제를 해결하기 위해.
• 불완전한 CSI 하에서 안정적인 비컨포밍 및 전력 분할 전략을 설계하여 기밀 정보 전송과 효율적인 에너지 수확을 보장하기 위해.
• 부가 사용자에 대한 기밀성 비율과 다수의 에너지 수확 수신기 간의 에너지 수확 공정성 사이의 트레이드오프를 균형 잡기 위해.
• 경계 및 확률적 CSI 오차 모델 하에서 비볼록 최적화 문제를 수립하고 해결하기 위해.
• 각각 S-절차와 베르슈타인 유형 부등식을 사용하여 최적 및 준최적 해를 제공하기 위해.

제안 방법

• S-절차를 사용하여 경계 CSI 오차 모델 하에서 전송 전력 최소화 문제와 최소 최대 공정성 에너지 수확 문제를 수립하여 강건성을 확보한다.
• 베르슈타인 유형 부등식을 적용하여 확률적 CSI 오차 모델을 처리하고, 해를 유도하는 데 있어 실용적인 접근을 가능하게 한다.
• 정수형 프로그래밍 완화와 쌍대 이론을 사용하여 라그랑주 이중 분해를 통해 비볼록 문제를 해결 가능한 형태로 변환한다.
• 부분 KKT 조건을 사용하여 필요 조건을 유도하고, 타당 조건 하에서 최적 비컨포밍 해가 랭크-1 구조를 가짐을 증명한다.
• 비볼록 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위해 일차원 검색 알고리즘을 활용한다.
• 다중 수신기에서 에너지 수확을 지원하면서 물리계층 기반 기밀성을 향상시키기 위해 인공 노이즈 비컨포밍을 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 경계 CSI 오차 하에서 MISO 인지 방식 무선 네트워크에서 SWIPT를 지원하는 강건한 비컨포밍을 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 불완전한 CSI 하에서 기밀성 비율과 에너지 수확 공정성 간의 성능 트레이드오프는 어떻게 나타나는가?
• RQ3 확률적 CSI 오차 모델은 SWIPT 기반 CR 시스템에서 안정적인 비컨포밍 및 전력 분할 설계에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 방법은 다양한 CSI 오차 모델 하에서 최적 또는 준최적 해를 달성할 수 있는가?
• RQ5 다수의 에너지 수확 수신기가 존재할 경우 인공 노이즈가 기밀성 비율과 에너지 수확 효율성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• S-절차를 사용하여 경계 CSI 오차 모델 하에서 최적의 강건한 기밀성 비컨포밍을 달성한다.
• 확률적 CSI 오차 모델 하에서는 베르슈타인 유형 부등식을 사용하여 준최적 비컨포밍 해를 확보함으로써 낮은 계산 복잡도로 강건성을 확보한다.
• 최소 최대 공정성 기준 하에서 부가 사용자의 기밀성 비율과 에너지 수확 수신기가 수확하는 에너지 간의 트레이드오프가 명확하게 드러난다.
• 타당 조건 하에서 비컨포밍 행렬의 랭크가 1임을 증명하여 최적 해의 효율적 구현이 가능하다.
• 일차원 검색 알고리즘이 비볼록 최적화 문제를 효과적으로 해결하여 최적 또는 준최적 해로 수렴함을 보장한다.
• 수치 결과는 제안된 방식이 기존 비컨포밍 설계 대비 기밀성 비율 향상과 에너지 수확 공정성 향상을 동시에 달성함을 확인한다.