[논문 리뷰] Secure and Energy Efficient Transmission for IRS-Assisted Cognitive Radio Networks

Xuewen Wu, Jingxiao Ma외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 08.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 55인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 간섭 제약 조건과 물리계층 보안을 고려하여 비밀 에너지 효율성(SEE)을 최대화하기 위해 IRS를 활용한 인지 무선 네트워크에서 동시 전송 및 반사 beamforming 설계를 제안한다. 페널티 함수와 D.C. 프로그래밍을 조합한 반복 알고리즘을 사용함으로써, 비밀 비율과 에너지 효율성이 향상되며, 시뮬레이션 결과 기존 방법 대비 스펙트럼 효율성과 보안 성능에서 뚜렷한 향상이 나타난다.

ABSTRACT

The spectrum efficiency (SE) and security of the secondary users (SUs) in the cognitive radio networks (CRNs) have become two main issues due to the limitation interference to the primary users (PUs) and the shared spectrum with the PUs. Intelligent reflecting surface (IRS) has been recently proposed as a revolutionary technique which can help to enhance the SE and physical layer security of wireless communications. This paper investigates the application of IRS in an underlay CRN, where a multi-antenna cognitive base station (CBS) utilizes spectrum assigned to the PU to communicate with a SU via IRS in the presence of multiple coordinated eavesdroppers (Eves). To achieve the trade-off between the secrecy rate (SR) and energy consumption, we investigate the secrecy energy efficiency (SEE) maximization problem by jointly designing the transmit beamforming at the CBS and the reflect beamforming at the IRS. To solve the non-convex problem with coupled variables, we propose an iterative alternating optimization algorithm to solve the sub-problems alternately, by utilizing an iterative penalty function based algorithm for sub-problem 1 and the difference of two-convex functions method for sub-problem 2. Furthermore, we provide a second-order-cone-programming (SOCP) approximation approach to reduce the computational complexity. Finally, the simulation results demonstrate that IRS can help significantly improve the SE and enhance the physical layer security in the CRNs. Moreover, the effectiveness and superiority of our proposed algorithm in achieving the trade-off between the SR and energy consumption are verified.

연구 동기 및 목표

• 기본 사용자 간섭 제약 조건이 존재하는 언더레이 인지 무선 네트워크에서 비밀 비율과 에너지 소비 간의 상충 관계를 해결하기 위해.
• 지능형 반사 표면(IRS)을 통해 도청을 완화시켜 CRN에서 물리계층 보안을 향상시키기 위해.
• 비밀 에너지 효율성 최대화를 위해 인지 기지국의 전송 beamforming과 IRS의 반사 beamforming을 공동으로 최적화하기 위해.
• 성능을 유지하면서 계산 복잡도를 낮추기 위해 두 번째 차수 원형 프로그래밍(SOCP) 근사를 통해 복잡도를 감소시키기 위해.

제안 방법

• 전송 beamforming과 반사 beamforming의 결합 변수를 포함한 비볼록 비밀 에너지 효율성(SEE) 최대화 문제를 수립한다.
• 반복적 번갈아 최적화 알고리즘을 사용하여 하위 문제를 번갈아가며 해결한다: 전송 beamforming에는 페널티 함수 방법을, 반사 beamforming에는 D.C. 프로그래밍을 적용한다.
• 계산 복잡도를 감소시키면서도 해 품질을 유지하기 위해 두 번째 차수 원형 프로그래밍(SOCP) 근사를 적용한다.
• 주기지 사용자를 보호하기 위해 간섭 온도 제약 조건을 도입하고, 도청자에게의 전력 누설 제어를 통해 비밀 비율을 확보한다.
• 카루시-쿤-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건을 유도하고, 라그랑주 이중성과 행렬 질적 분석을 통해 랭크-1 최적 beamforming을 증명한다.
• 수렴을 보장하기 위해 반복적 정밀 조정을 수행하여 목적 함수가 국소 최적해로 수렴하도록 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기본 사용자 간섭 제약 조건 하에 IRS를 활용한 인지 무선 네트워크에서 비밀 에너지 효율성을 어떻게 최대화할 수 있는가?
• RQ2 인지 기지국과 IRS에서의 공동 beamforming 전략은 비밀 비율과 에너지 효율성을 어떻게 균형 잡을 수 있는가?
• RQ3 여러 협동 도청자 존재 시 CRN에서 IRS 배치는 물리계층 보안을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 기존의 beamforming 및 비-IRS 기반 기법 대비 제안된 알고리즘의 성능 향상은 어떠한가?
• RQ5 저복잡도 SOCP 근사는 계산 비용을 감소시키면서도 근사 최적 SEE를 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 기존의 beamforming 및 비-IRS 기반 기법 대비 비밀 비율과 에너지 효율성에서 뚜렷한 향상을 달성한다.
• IRS 도입은 스펙트럼 효율성을 향상시키고, 부가 사용자에서 신호의 건설적 합성을 가능하게 하며, 동시에 주기지 사용자 및 도청자에서 간섭을 억제한다.
• 시뮬레이션 결과, 반복 알고리즘이 단조롭게 수렴함을 확인하였으며, 목적 함수가 반복 과정에서 증가하는 경향을 보였다.
• SOCP 근사는 계산 복잡도를 감소시키면서도 높은 성능를 유지하여 실시간 구현에 실용적인 솔루션을 제공한다.
• 최적 beamforming 해는 랭크-1이므로, 주어진 제약 조건 하에서 단일 스트림 전송으로도 비밀 비율 최대화가 충분히 달성됨을 확인하였다.
• 비밀 에너지 효율성이 크게 향상되어, IRS가 스펙트럼 공유 통신의 보안성과 최적화에 효과적임을 입증하였다.