[논문 리뷰] Secure Transmission with Large Numbers of Antennas and Finite Alphabet Inputs

Yongpeng Wu, Jun-Bo Wang외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 04. 25.

Wireless Communication Security Techniques참고 문헌 25인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 유한 알파벳 입력을 사용하는 보안적인 대량 MIMO 웨이트랩 채널을 위한 새로운 Per-Group-GSVD (PG-GSVD) 전처리 설계를 제안하며, 기존의 GSVD 기반 기법에서 내재된 기밀 속도 손실을 제거하면서도 계산 복잡도를 크게 감소시킨다. 이 방법은 기존의 반복적 설계에 비해 수개의 순서만큼 낮은 복잡도로 근사 최적 성능를 달성하며, 특히 기존의 GSVD가 비정규 분포 신호 전송 제약으로 인해 실패하는 고 SNR 영역에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate secure transmission over the large-scale multiple-antenna wiretap channel with finite alphabet inputs. First, we investigate the case where instantaneous channel state information (CSI) of the eavesdropper is known at the transmitter. We show analytically that a generalized singular value decomposition (GSVD) based design, which is optimal for Gaussian inputs, may exhibit a severe performance loss for finite alphabet inputs in the high signal-to-noise ratio (SNR) regime. In light of this, we propose a novel Per-Group-GSVD (PG-GSVD) design which can effectively compensate the performance loss caused by the GSVD design. More importantly, the computational complexity of the PG-GSVD design is by orders of magnitude lower than that of the existing design for finite alphabet inputs in [1] while the resulting performance loss is minimal. Then, we extend the PG-GSVD design to the case where only statistical CSI of the eavesdropper is available at the transmitter. Numerical results indicate that the proposed PG-GSVD design can be efficiently implemented in large-scale multiple-antenna systems and achieves significant performance gains compared to the GSVD design.

연구 동기 및 목표

• 대규모 MIMO 웨이트랩 채널에서 유한 알파벳 입력을 사용할 경우 고 SNR 영역에서 일반화된 특이값 분해(GSVD)의 심각한 기밀 속도 성능 손실 문제를 해결하기 위해.
• 전송 안테나 수 증가에 따라 성능이 급격히 악화되는 기존 반복 최적화 방법의 대안으로 낮은 복잡도의 설계를 개발하기 위해.
• 전송기에서 가로채기 수신기의 통계적 채널 상태 정보(CSI)만 제공되는 상황으로의 설계 확장하기 위해.
• 유한 알파벳 입력 하에서 통계적 CSI 상황에 대한 도달 가능한 에르고딕 기밀 속도 표현식 유도를 위해.

제안 방법

• GSVD에서 유도된 서브채널을 그룹화하여 비정규 분포 입력에 의한 성능 손실를 완화하는 Per-Group-GSVD(PG-GSVD) 설계를 제안한다.
• PG-GSVD 프레임워크 하에서 기밀 속도 최적화를 위해 기울기 강하 기반 반복 알고리즘을 적용한다.
• 기울기 강하 기반 반복 알고리즘을 적용한다.
• 서브채널 간 상호정보량의 표현식을 단순화하기 위해 전처리기 및 인공 노이즈 공분산의 구조적 분해를 활용한다.
• GSVD 분해의 블록 대각 행렬 특성을 활용하고 랭크별로 서브채널을 그룹화하여 에르고딕 기밀 속도 표현식을 단순화한다.
• 모음점 합을 독립적인 서브채널 기여도로 분리함으로써 가로채기 수신기의 기대 상호정보량에 대한 타당한 근사치를 도입한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 왜 기존의 GSVD 기반 전처리 설계는 고 SNR 영역에서 유한 알파벳 입력을 사용할 경우 심각한 성능 손실를 겪는가?
• RQ2 대량 MIMO 웨이트랩 채널에서 유한 알파벳 입력을 위한 낮은 복잡도의 전처리 설계를 개발할 수 있는가? 이 설계는 근사 최적의 기밀 속도를 달성할 수 있는가?
• RQ3 인공 노이즈를 주입하여 가로채기 수신기를 악화시킬 때, 기밀 속도 성능은 송신 전력과 안테나 수에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ4 가로채기 수신기의 통계적 CSI만 제공될 경우, 유한 알파벳 신호 전송 하에서 도달 가능한 에르고딕 기밀 속도는 얼마인가?
• RQ5 기존의 반복 설계의 계산 복잡도를 기밀 속도 성능을 손상시키지 않고 수개의 순서만큼 감소시킬 수 있는가?

주요 결과

• GSVD 기반 설계는 $N_t > N_1$ 인 경우 고 SNR에서 비정규 분포 입력으로 인해 최소 $(N_t - N_1)\log M$ b/s/Hz의 속도 손실를 겪는다. 이는 근본적인 성능 제약이다.
• 제안된 PG-GSVD 설계는 서브채널을 그룹화함으로써 이 성능 손실를 제거하며, 더 나은 전력 할당과 간섭 관리가 가능해진다.
• PG-GSVD 설계는 [1]의 반복 방법 대비 계산 복잡도가 수개의 순서만큼 낮아지면서도 근사 최적의 기밀 속도 성능을 유지한다.
• 수치 결과는 PG-GSVD 설계가 기존의 GSVD에 비해 기밀 속도 측면에서 뚜렷이 뛰어나며, 특히 고 SNR 영역에서 두각을 나타낸다.
• 제안된 Jensen 부등식 기반 상한은 가로채기 수신기의 상호정보량에 대한 타당한 상한을 제공하여 통계적 CSI 하에서 정확한 성능 평가를 가능하게 한다.
• 이 방법은 대규모 전송 안테나 수에 대해서도 효율적이고 확장 가능하여 실용적인 대량 MIMO 시스템에 적합하다.