[論文レビュー] Joint Power and Trajectory Design for Physical-Layer Secrecy in the UAV-Aided Mobile Relaying System

Qian Wang, Zhi Chen+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 21, 2018

Wireless Communication Security Techniques参考文献 9被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、盗聴者を伴う非視線距離環境下で物理層の秘匿性スループットを最大化するため、UAV支援の移動リレーシステムにおける連合的パワーおよび軌道最適化フレームワークを提案する。逐次凸プログラミング（SCP）を用いた交互最適化（AO）により、リレートレースとパワー割り当てを繰り返し精緻化し、KKT点への収束を達成し、特に盗聴者が存在する非視線距離環境下で秘匿スループットを顕著に向上させる。

ABSTRACT

Mobile relaying is emerged as a promising technique to assist wireless communication, driven by the rapid development of unmanned aerial vehicles (UAVs). In this paper, we study secure transmission in a four-node (source, destination, mobile relay, and eavesdropper) system, wherein we focus on maximizing the secrecy rate via jointly optimizing the relay trajectory and the source/relay transmit power. Nevertheless, due to the coupling of the trajectory designing and the power allocating, the secrecy rate maximization (SRM) problem is intractable to solve. Accordingly, we propose an alternating optimization (AO) approach, wherein the trajectory designing and the power allocating are tackled in an alternating manner. Unfortunately, the trajectory designing is a nonconvex problem, and thus is still hard to solve. To circumvent the nonconvexity, we exploit sequential convex programming (SCP) to derive an iterative algorithm, which is proven to converge to a Karush-Kuhn-Tucker (KKT) point of the trajectory design problem. The simulation results demonstrate the efficacy of the joint power and trajectory design in improving the secrecy throughput.

研究の動機と目的

• 移動リレーや盗聴者が存在するUAV支援移動リレーシステムにおける秘匿スループットを最大化する課題に対処すること。
• 物理層セキュリティを強化するために、UAVの軌道と送信元・リレーのパワー割り当てを連合的に最適化すること。
• 軌道設計とパワー割り当ての間の非凸結合を、交互最適化フレームワークにより克服すること。
• 初期/終盤の位置および速度制限を含む移動制約を組み込むことで、実用的妥当性を確保すること。
• 軌道最適化のための逐次凸プログラミング（SCP）により、Karuush-Kuhn-Tucker（KKT）点への収束を保証すること。

提案手法

• 問題は、固定された軌道におけるパワー割り当てと、固定されたパワーにおける軌道最適化という2つの部分問題に分解され、交互最適化（AO）により反復的に解かれる。
• 軌道最適化のため、非凸なレート式に対して1次テイラー近似に基づく上昇凸下界を構築することで、逐次凸プログラミング（SCP）手法を適用する。
• 対数関数の凸性に基づく凸下界を用いて、リレーおよび受信地点における実現可能レートを近似し、収束を保証する。
• 盗聴者秘匿性、情報因果性、UAV移動制約（速度および位置制限）などの制約が、反復的最適化プロセス中に維持される。
• 距離依存のチャネルゲインおよび秘匿レート式の逐次凸近似を用いて、非凸問題を凸部分問題の系列に変換する。
• SCPに基づく軌道最適化部分問題に対して、KKT点への収束が解析的に証明されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 盗聴者が1名存在するUAV支援移動リレーシステムにおいて、どのようにして秘匿スループットを最大化できるか？
• RQ2 移動制約および因果性制約下で、秘匿スループットを連合的に最大化する最適な軌道とパワー割り当て戦略は何か？
• RQ3 非凸な軌道とパワーの連合最適化問題は、収束保証付きの逐次凸プログラミングにより効果的に解けるか？
• RQ4 提案されたAO-SCPフレームワークは、静的リレーや分離最適化手法と比較して、どのように秘匿スループットに影響を与えるか？
• RQ5 初期/終盤のUAV位置および速度制限が、達成可能な秘匿スループットに与える影響は何か？

主な発見

• 提案されたAO-SCPアルゴリズムは、Karuush-Kuhn-Tucker（KKT）点に収束し、軌道最適化部分問題の局所最適性を保証する。
• パワーと軌道の連合設計は、軌道最適化を実施しない従来手法と比較して、顕著に秘匿スループットを向上させる。
• 秘匿スループット最大化問題は、逐次凸近似により凸部分問題の系列に再定式化され、効率的な数値解法が可能になる。
• シミュレーション結果は、提案手法がベンチマーク手法よりも高い秘匿レートを達成することを確認しており、特に盗聴チャネルが強い状況で顕著である。
• アルゴリズムは、初期/終盤のUAV位置、速度制限、リレーのバッファリングに必要な情報因果性を含むすべての制約を満たす。
• 最適解は、盗聴者回避制約を等式で満たしており、秘匿性能のタイトな境界を示している。