[논문 리뷰] UAV-Enabled Confidential Data Collection in Wireless Networks

Xiaobo Zhou, Shihao Yan외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 03.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 33인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 UAV가 완전 이중성 통신과 인공 노이즈(AN)를 사용하여 예약된 지상 센서 노드에서 UAV로의 기밀 데이터 전송을 보호하는 UAV 기반 기밀 데이터 수집 기법을 제안한다. 퇀장, 전력 할당 및 AN beamforming을 보상 기반 순차적 볼록 근사(P-SCA)를 통해 공동 최적화함으로써, 기준 대비 상당한 기밀 속도 향상을 달성하며, 계산 복잡도를 줄이기 위해 두 번째 차수 원형 프로그래밍(SOCP) 근사를 통해 성능이 향상된다.

ABSTRACT

This work, for the first time, considers confidential data collection in the context of unmanned aerial vehicle (UAV) wireless networks, where the scheduled ground sensor node (SN) intends to transmit confidential information to the UAV without being intercepted by other unscheduled ground SNs. Specifically, a full-duplex (FD) UAV collects data from each scheduled SN on the ground and generates artificial noise (AN) to prevent the scheduled SN's confidential information from being wiretapped by other unscheduled SNs. We first derive the reliability outage probability (ROP) and secrecy outage probability (SOP) of a considered fixed-rate transmission, based on which we formulate an optimization problem that maximizes the minimum average secrecy rate (ASR) subject to some specific constraints. We then transform the formulated optimization problem into a convex problem with the aid of first-order restrictive approximation technique and penalty method. The resultant problem is a generalized nonlinear convex programming (GNCP) and solving it directly still leads to a high complexity, which motivates us to further approximate this problem as a second-order cone program (SOCP) in order to reduce the computational complexity. Finally, we develop an iteration procedure based on penalty successive convex approximation (P-SCA) algorithm to pursue the solution to the formulated optimization problem. Our examination shows that the developed joint design achieves a significant performance gain compared to a benchmark scheme.

연구 동기 및 목표

• 예약된 지상 센서가 UAV로 기밀 데이터를 전송하는 UAV 보조 무선 센서 네트워크에서 물리계층 보안을 해결한다.
• 완전 이중성 UAV 전송 및 인공 노이즈 생성을 통해 예약되지 않은 지상 탐지 센서 노드의 도청을 방지한다.
• 서비스 품질 및 하드웨어 제약 조건 하에서 최소 평균 기밀 속도(ASR)를 최대화한다.
• 순차적 볼록 근사를 통해 비볼록 최적화 문제를 두 번째 차수 원형 프로그램(SOCP)으로 변환하여 계산 복잡도를 감소시킨다.
• 장경, 전력, 그리고 비음향 설계 문제를 해결하기 위한 보상 기반 순차적 볼록 근사(P-SCA) 알고리즘을 개발한다.

제안 방법

• 신뢰성 장애 확률(ROP) 및 기밀 장애 확률(SOP) 제약 조건 하에서 기밀 속도 최대화 문제를 수립한다.
• 일阶 근사 및 보상 방법을 적용하여 비볼록 문제를 일반화된 비선형 볼록 프로그램(GNCP)으로 변환한다.
• GNCP를 두 번째 차수 원형 프로그램(SOCP)으로 근사함으로써 계산 복잡도를 감소시키면서도 최적성 유지한다.
• 슬랙 변수를 도입하고 두 번째 차수 원형 표현을 사용하여 채널 이득, 전력, 도청 확률을 포함하는 제약 조건을 재구성한다.
• 비볼록 최적화 문제를 반복적으로 해결하기 위한 보상 기반 순차적 볼록 근사(P-SCA) 알고리즘을 개발한다.
• 예약된 센서에 대한 신뢰성 있는 통신을 유지하면서도 예약되지 않은 도청 센서의 채널 품질을 떨어뜨리기 위해 UAV에서 인공 노이즈 비음향 설계를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 완전 이중성 UAV는 예약된 지상 센서 노드로부터 기밀 데이터를 안전하게 수집하면서도 예약되지 않은 노드의 도청을 어떻게 방지할 수 있는가?
• RQ2 평균 기밀 속도(ASR)를 최대화하기 위해 UAV 경로, 전송 전력, 인공 노이즈 비음향 설계를 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ3 고복잡도의 비볼록 최적화 문제는 실용적으로 어떻게 효율적으로 근사하고 해결할 수 있는가?
• RQ4 제안된 공동 최적화 기법은 기준 대비 어떤 성능 향상을 달성할 수 있는가?
• RQ5 신뢰성 장애 확률(ROP) 및 기밀 장애 확률(SOP) 제약 조건은 시스템의 기밀 속도와 내구성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 P-SCA 알고리즘은 높은 정확도로 실현 가능한 해로 수렴하여 공동 최적화 프레임워크의 실용적 구현을 가능하게 한다.
• SOCP 근사는 계산 복잡도를 상당히 감소시키면서도 근사 최적 기밀 속도 성능을 유지한다.
• 인공 노이즈나 최적 경로 없이 제안된 기준 대비 상당한 평균 기밀 속도(ASR) 향상을 달성한다.
• UAV 경로 및 인공 노이즈 비음향 설계의 공동 설계를 통해 기밀 장애 확률(SOP)이 효과적으로 제한된다.
• 전력 및 경로 최적화를 통해 신뢰성 장애 확률(ROP)이 최소화되어 예약된 센서로의 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장한다.
• ROP 및 SOP에 대한 유도된 해석적 표현은 최적화 프레임워크 내에서 정확한 시스템 수준의 성능 평가 및 제약 조건 처리를 가능하게 한다.