[論文レビュー] UAV-Enabled Confidential Data Collection in Wireless Networks

Xiaobo Zhou, Shihao Yan+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 3, 2020

UAV Applications and Optimization参考文献 33被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、フルデュプレックス通信と人工ノイズ（AN）を用いて、スケジュールされた地上センサーノードからUAVに機密データを収集するためのUAV駆動型機密データ収集方式を提案する。ペナルティ逐次凸近似（P-SCA）を用いて軌道、電力割り当て、ANビームフォーミングを共同最適化することで、ベンチマークと比較して顕著な機密レート向上を達成し、計算複雑度を低減するための2次錐プログラミング（SOCP）近似によって性能が向上する。

ABSTRACT

This work, for the first time, considers confidential data collection in the context of unmanned aerial vehicle (UAV) wireless networks, where the scheduled ground sensor node (SN) intends to transmit confidential information to the UAV without being intercepted by other unscheduled ground SNs. Specifically, a full-duplex (FD) UAV collects data from each scheduled SN on the ground and generates artificial noise (AN) to prevent the scheduled SN's confidential information from being wiretapped by other unscheduled SNs. We first derive the reliability outage probability (ROP) and secrecy outage probability (SOP) of a considered fixed-rate transmission, based on which we formulate an optimization problem that maximizes the minimum average secrecy rate (ASR) subject to some specific constraints. We then transform the formulated optimization problem into a convex problem with the aid of first-order restrictive approximation technique and penalty method. The resultant problem is a generalized nonlinear convex programming (GNCP) and solving it directly still leads to a high complexity, which motivates us to further approximate this problem as a second-order cone program (SOCP) in order to reduce the computational complexity. Finally, we develop an iteration procedure based on penalty successive convex approximation (P-SCA) algorithm to pursue the solution to the formulated optimization problem. Our examination shows that the developed joint design achieves a significant performance gain compared to a benchmark scheme.

研究の動機と目的

• スケジュールされた地上センサーがUAVに機密データを送信するUAV支援型無線センサーネットワークにおける物理層セキュリティを対象とする。
• フルデュプレックスUAV送信と人工ノイズ生成により、スケジュール外の地上盗聴ノードによる盗聴を防止する。
• サービス品質およびハードウェア制約のもとで、最小平均機密レート（ASR）を最大化する。
• 逐次凸近似を用いて非凸最適化問題を2次錐計画問題（SOCP）に変換することで、計算複雑度を低減する。
• UAV軌道、送信電力、ビームフォーミング設計の共同最適化問題を解くためのペナルティベースの逐次凸近似（P-SCA）アルゴリズムを開発する。

提案手法

• 信頼性アウトージー確率（ROP）および機密アウトージー確率（SOP）制約のもとでの機密レート最大化問題を定式化する。
• 1次近似とペナルティ法を適用して、非凸問題を一般化非線形凸計画問題（GNCP）に変換する。
• GNCPを2次錐計画問題（SOCP）として近似することで、計算複雑度を低減しつつ最適性を維持する。
• スラック変数を導入し、チャネル利得、電力、盗聴確率を含む制約を2次錐表現に再定式化する。
• 非凸最適化問題を繰り返し解くためのペナルティ逐次凸近似（P-SCA）アルゴリズムを開発する。
• UAVで人工ノイズビームフォーミングを実行し、スケジュール外の盗聴センサーのチャネル品質を劣化させつつ、スケジュールされたセンサーとの信頼性の高い通信を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フルデュプレックスUAVは、スケジュール外ノードによる盗聴を防ぎつつ、スケジュールされた地上センサーノードから機密データを安全に収集するにはどうすればよいか？
• RQ2 平均機密レート（ASR）を最大化するためのUAV軌道、送信電力、人工ノイズビームフォーミングの最適な共同設計は何か？
• RQ3 高い計算複雑度を示す非凸最適化問題を実用的に効率的に近似・解くにはどうすればよいか？
• RQ4 提案された共同最適化は、ベンチマーク手法と比較してどの程度の性能向上を達成できるか？
• RQ5 信頼性アウトージー確率（ROP）と機密アウトージー確率（SOP）制約は、システムの機密レートと耐障害性にどのように影響するか？

主な発見

• 提案されたP-SCAアルゴリズムは高い精度で実行可能解に収束し、共同最適化フレームワークの実用的導入を可能にする。
• SOCP近似により計算複雑度が顕著に低減された一方で、ほぼ最適な機密レート性能を維持する。
• 人工ノイズや最適化された軌道を備えないベンチマーク手法と比較して、平均機密レート（ASR）において顕著な性能向上を達成する。
• UAV軌道と人工ノイズビームフォーミングの共同設計により、機密アウトージー確率（SOP）が効果的に制限される。
• 電力と軌道最適化により信頼性アウトージー確率（ROP）が最小化され、スケジュールされたセンサーへの信頼性の高いデータ送信が保証される。
• ROPとSOPの導出された解析的表現により、最適化フレームワーク内でのシステムレベルの性能評価と制約処理が正確に可能になる。