[論文レビュー] Robust Trajectory and Transmit Power Design for Secure UAV Communications

Miao Cui, Guangchi Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 17, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 16被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、不完全な盗聴者位置情報が与えられる状況下での安全な無人航空機（UAV）通信のためのロバストな同時軌道設計および送信電力設計を提案する。ブロック座標降下法、S-手続き、逐次凸最適化を活用することで、平均的な最悪ケースの機密性レートを最大化するアルゴリズムを構築し、複数の盗聴者が存在する動的かつ不確実な環境下で、非ロバストなベンチマークを著しく上回る性能を達成する。

ABSTRACT

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are anticipated to be widely deployed in future wireless communications, due to their advantages of high mobility and easy deployment. However, the broadcast nature of air-to-ground line-of-sight wireless chan- nels brings a new challenge to the information security of UAV- ground communication. This paper tackles such a challenge in the physical layer by exploiting the mobility of UAV via its trajectory design. We consider a UAV-ground communication system with multiple potential eavesdroppers on the ground, where the information on the locations of the eavesdroppers is imperfect. We formulate an optimization problem which maximizes the average worst-case secrecy rate of the system by jointly designing the robust trajectory and transmit power of the UAV over a given flight duration. The non-convexity of the optimization problem and the imperfect location information of the eavesdroppers make the problem difficult to be solved optimally. We propose an iterative suboptimal algorithm to solve this problem efficiently by applying the block coordinate descent method, S-procedure, and successive convex optimization method. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the average worst-case secrecy rate significantly, as compared to two other benchmark algorithms without robust design.

研究の動機と目的

• 盗聴者位置が不確実な状況下におけるUAV-地上間通信における物理層セキュリティの課題に対処すること。
• 移動性、平均的およびピーク電力制約のもとで、UAVの軌道と送信電力を同時に最適化し、機密性レートを最大化すること。
• 複数の地上盗聴者の位置推定誤差に対してロバストな性能を確保すること。
• 完全な盗聴者位置情報が与えられるものと仮定した非ロバスト設計を上回る実用的なアルゴリズムを開発すること。
• 実際の飛行時間および電力領域における性能向上を評価すること。

提案手法

• 不確実な盗聴者位置情報のもとで、平均的な最悪ケースの機密性レートを最大化する非凸最適化問題を定式化する。
• 不確実な盗聴者領域に起因する半無限制約を処理するためにS-手続きを適用する。
• 非凸問題を扱いやすい凸部分問題に逐次的に近似するため、逐次凸最適化を用いる。
• 電力制約および移動性制約のもとで、UAV軌道と送信電力を交互に最適化するためにブロック座標降下法を採用する。
• 不確実性下でも部分最適ながロバストな解に収束する反復的アルゴリズムを実装する。
• アルゴリズムの初期化に向け、最善の努力で得られる軌道を用いて初期の実行可能点を生成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 不完全な盗聴者位置情報は、UAV通信における機密性レートにどのように影響を与えるか？
• RQ2 盗聴者位置が不確実な状況下で、ロバストな同時軌道および電力設計は非ロバスト設計を上回ることができるか？
• RQ3 飛行時間および平均送信電力が不確実性下での最悪ケースの機密性レートに与える影響は何か？
• RQ4 提案されたアルゴリズムは、正当な通信リンクの強化と複数の盗聴リンクの劣化のバランスをどのようにとるか？
• RQ5 UAVセキュリティ設計において位置不確実性を明示的にモデル化することで、どの程度の性能向上が達成可能か？

主な発見

• 提案されたロバストなアルゴリズムは、非ロバストおよびベストエフォートのベンチマークアルゴリズムと比較して、平均的な最悪ケースの機密性レートを顕著に向上させる。
• T = 160 s および ĀP = -5 dBm の条件下で、ロバストなアルゴリズムは位置不確実性をよりうまく処理できるため、非ロバストなアルゴリズムよりも高い機密性レートを達成する。
• 送信電力が高くなると機密性レートが飽和する傾向を示しており、高電力領域では軌道設計が性能を支配することが示唆される。
• 電力が増加するに従い、非ロバストなアルゴリズムはロバストなアルゴリズムに劣る性能を示す。これは、位置推定誤差を考慮しないためである。
• 飛行時間が長くなると、ロバストなアルゴリズムの軌道は非ロバストなアルゴリズムと乖離し、不確実な盗聴者に対する干渉をバランスさせるためにホバリング点が調整される。
• 最悪ケースのシナリオを優先することで、盗聴者不確実性領域が異なる場合でも、秘密性を効果的に維持できる。