[論文レビュー] Securing V2I Communications in 5G and Beyond Wireless System Using Gradient Ascent Approach

Neji Mensi, Danda B. Rawat+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 1, 2021

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)参考文献 7被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、Sub-6 GHz帯およびmmWave帯における5Gおよびそれ以降のネットワークにおけるV2I通信のための機械学習ベースの物理層セキュリティ方式を提案する。勾配上昇法を用いて、プレコーダーとコンビナーを最適化し、フレンドリーなジャマラーを活用して送信電力を適応的に制御することで、機密容量を最大化する。その結果、目標機密レート制約のもとで、mmWave帯では収束が速く、より高い性能を達成する。

ABSTRACT

The 5G and beyond wireless systems, instead of being just an extension of 4G, are regarded as `network of networks' which is expected to integrate heterogeneous wireless networks including wireless vehicular networks (WVN). The WVN promises to solve many issues such as reducing road accidents, traffic jams, fuel consumption and commute time, which is subject to various security issues such as eavesdropping, where attackers attempt to overhear the secret transmitted signal passively (which makes the detection/defense very difficult). In this work, our objective is to implement a security scheme by improving the secrecy capacity in Sub-6 GHz and millimeter-wave (mmWave) bands. Vehicle-to-Infrastructure (V2I) for 5G and beyond wireless network. Unlike previous works where the secrecy capacity is increased by randomly augmenting the source power or setting the system combiners/precoders, in this work we employ the Gradient Ascent algorithm to search for the best combiners/precoders that maximize the secrecy rate performance. We further present two different optimization scenarios: fixed and variable transmission power.

研究の動機と目的

• 5Gおよびそれ以降の無線ネットワークにおけるV2I通信における盗聴の深刻な課題に対処すること。
• 高データレートの車両通信に不可欠なSub-6 GHz帯およびミリ波（mmWave）帯における機密容量の向上。
• ランダムな電力調整や固定のコンビナー／プレコーダーに依存する従来手法の限界を克服すること。
• 勾配上昇を用いた適応的最適化フレームワークを構築し、最大機密レートを達成するためにプレコーダーとコンビナーを動的に調整すること。
• 特定のQoS要件を満たすために、固定電力および可変電力の両方のシナリオにおける性能を評価すること。

提案手法

• 基地局（BS）およびジャマラーのプレコーダー、正当な受信機および盗聴者におけるコンビナーを反復的に最適化するための勾配上昇法を採用する。
• チャネル状態情報とビームフォーミングベクトルに依存するコスト関数として、機密容量最大化問題を定式化する。
• Sub-6 GHzおよびmmWave伝搬環境の現実的なモデル化のため、複素正規分布を用いたチャネル行列を用いる。
• 収束の摂動を検出するとステップサイズを半分に減らす動的ステップサイズ適応戦略を実装する。
• 固定送信電力と適応的電力制御の両方を備えた2種類の異なるアルゴリズムを導入する。
• アナログビームフォーミングと完全デジタルプレコーディングおよびコンビナー設計を適用し、車両通信ネットワークにおけるマスティブMIMOに類似した性能を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 勾配上昇に基づくプレコーダーとコンビナーの最適化は、Sub-6 GHzおよびmmWave V2Iシステムにおける機密容量にどのように影響を与えるか？
• RQ2 提案手法の収束特性と、ランダムまたは固定のコンビナー／プレコーダー設定と比較した際の性能向上は何か？
• RQ3 フレンドリーなジャマラーの導入は、Sub-6 GHz帯およびmmWave帯における機密レートにどのように影響を与えるか？
• RQ4 目標機密容量を達成する際の、収束速度と必要な送信電力とのトレードオフは何か？
• RQ5 固定電力と可変電力の両方のシナリオにおいて、機密容量およびエネルギー効率の観点から、システム性能にどのような差が生じるか？

主な発見

• 固定電力条件下で、Sub-6 GHz帯およびmmWave帯の両方において400イタレーションで機密容量が最大値に収束し、mmWave帯では2.4 bps/Hz、Sub-6 GHz帯では2.1 bps/Hzを達成する。
• mmWaveシステムは212サイクルで目標機密容量4 bps/Hzに到達するが、Sub-6 GHzシステムは272サイクルを要するため、mmWave帯では収束が速いことが示された。
• 目標機密容量4 bps/Hzを達成するために、Sub-6 GHz帯では電力が10 dBから15.62 dBに、mmWave帯では17 dBに上昇するが、両帯域とも中程度の電力増加にとどまる。
• 最適化された盗聴者コンビナーを想定した機密容量の上限は、学習プロセス中を通してSVDベースの理論的上限を下回り続けた。
• 提案された勾配上昇法は、特に収束段階において、ランダムなコンビナーおよびプレコーダー設定よりも優れた性能を示し、最適化が進むに従い性能差が拡大する。
• 動的ステップサイズ適応機構により、摂動が検出された際にステップサイズを小さくすることで、最適化中の安定性と耐障害性が向上した。