[논문 리뷰] Artificial Noise Aided Secure Cognitive Beamforming for Cooperative MISO-NOMA Using SWIPT

Fuhui Zhou, Zheng Chu외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 20.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 32인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 동시 무선 정보 및 전력 전송(SWIPT)을 이용한 보안성 있는 인지 무선 MISO-NOMA 네트워크를 위한 인공노이즈 보조 협동 beamforming 기법을 제안한다. 비선형 에너지 수확 모델을 사용하여 전송 전력의 최소화를 위해 SDR 및 비용 함수 기반 알고리즘을 활용하며, 비밀성 비율 및 에너지 수확 제약 조건을 만족시키는 조건에서, NOMA가 OMA를 능가하고, 비용 함수 기반 접근 방식이 SDR보다 더 낮은 전력 소비를 달성함을 입증한다.

ABSTRACT

Cognitive radio (CR) and non-orthogonal multiple access (NOMA) have been deemed two promising technologies due to their potential to achieve high spectral efficiency and massive connectivity. This paper studies a multiple-input single-output NOMA CR network relying on simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) conceived for supporting a massive population of power limited battery-driven devices. In contrast to most of the existing works, which use an ideally linear energy harvesting model, this study applies a more practical non-linear energy harvesting model. In order to improve the security of the primary network, an artificial-noise-aided cooperative jamming scheme is proposed. The artificial-noise-aided beamforming design problems are investigated subject to the practical secrecy rate and energy harvesting constraints. Specifically, the transmission power minimization problems are formulated under both perfect channel state information (CSI) and the bounded CSI error model. The problems formulated are non-convex, hence they are challenging to solve. A pair of algorithms either using semidefinite relaxation (SDR) or a cost function are proposed for solving these problems. Our simulation results show that the proposed cooperative jamming scheme succeeds in establishing secure communications and NOMA is capable of outperforming the conventional orthogonal multiple access in terms of its power efficiency. Finally, we demonstrate that the cost function algorithm outperforms the SDR-based algorithm.

연구 동기 및 목표

• RF 신호의 방송 특성으로 인해 도청자가 신호를 가로챌 수 있는, SWIPT에 기반한 NOMA 기반 인지 무선 네트워크의 보안 취약성을 해결하기 위해.
• 에너지 수확 수신기(EHRs)의 에너지 수확 제약 조건을 만족시키면서도 주 사용자 및 부 사용자에 대한 비밀성 비율을 보장하는 보안 beamforming 전략을 설계하기 위해.
• 실제 비선형 에너지 수확 및 불완전한 채널 상태 정보(CSI) 조건 하에서, 다중 입력 단일 출력(MISO) NOMA 인지 무선 네트워크의 총 전송 전력 최소화를 위해.
• 비밀성 비율 및 에너지 수확 제약 조건으로 인해 발생하는 어려운 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘 개발을 위해.

제안 방법

• 기본 사용자 비밀성 보장을 위해 도청자 채널 품질을 악화시키는 인공노이즈 보조 협동 잡음 방식을 제안하여 물리계층 보안을 향상시킨다.
• 이전 연구에서 흔히 사용되는 이상적인 선형 모델이 아닌 실용적인 비선형 에너지 수확 모델을 사용하여 EHRs의 에너지 수확을 모델링한다.
• 주 사용자 및 부 사용자에 대한 비밀성 비율 제약 조건과 EHRs에서 최소 수확 에너지 제약 조건을 만족시키는 전송 전력 최소화 문제를 수립한다.
• 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 반정형여유(SDR) 및 비용 함수 기반 알고리즘의 두 가지 접근 방식을 사용한다. 이는 수렴성 및 성능 향상을 위해 고려된다.
• 채널 불확실성 하에서의 강건성을 평가하기 위해 완전한 CSI 및 유한한 CSI 오차 모델을 모두 고려한다.
• 전력 도메인 다중 사용자 multiplexing 를 가능하게 하기 위해 수신기에서 순차적 인터패턴 제거(SIC)를 적용하여 중첩된 NOMA 신호를 디코딩한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 SWIPT 기반 MISO-NOMA 인지 무선 네트워크에서 인공노이즈 보조 협동 잡음 방식이 주 사용자의 비밀성 비율 향상에 효과적으로 기여하는가?
• RQ2 비선형 에너지 수확 모델의 사용이 SWIPT 기반 NOMA CRNs에서 보안 beamforming의 설계 및 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 에너지 및 비밀성 제약 조건을 동시에 고려할 때, 전력 효율성 및 비밀성 비율 측면에서 NOMA는 기존의 오рogonal 다중접근(OMA)에 비해 어떤 성능 향상을 보이는가?
• RQ4 완전한 CSI 및 불완전한 CSI 조건 하에서 SDR 기반 알고리즘과 비용 함수 기반 알고리즘이 비볼록 beamforming 최적화 문제를 해결하는 데 있어 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 인공노이즈 보조 협동 잡음 방식은 비협동적 기법 대비 목표 비밀성 비율을 달성하기 위한 전송 전력 요구량을 크게 감소시킨다.
• TDMA 대비 NOMA는 전력 효율성 측면에서 뛰어나 동일한 비밀성 비율 및 에너지 수확 제약 조건을 충족시키기 위해 더 낮은 전송 전력을 요구한다.
• 비용 함수 기반 알고리즘이 SDR 기반 알고리즘보다 더 낮은 최소 전송 전력을 달성하여 전력 최소화 측면에서 뛰어난 성능을 보인다.
• 불완전한 CSI 조건에서는 완전한 CSI 조건 대비 전송 전력 요구량이 증가하지만, 제안된 방식은 여전히 비밀성 및 에너지 수확 제약 조건을 유지하는 데 효과적이다.
• 두 알고리즘 모두 수렴에 필요한 반복 횟수가 낮아 계산 효율성이 높은 편이나, 더 높은 복잡도로 인해 비용 함수 기반 알고리즘이 더 많은 반복 횟수를 필요로 한다.
• EHRs의 에너지 수확 요구량이 높아질수록 최소 전송 전력이 증가함을 확인하여, 에너지 전달과 스펙트럼 효율성 사이의 상충 관계를 입증한다.