[论文解读] Artificial-Noise-Aided Secure MIMO Wireless Communications via Intelligent Reflecting Surface

Sheng Hong, Cunhua Pan+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 17, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 48被引用 13

一句话总结

该论文提出了一种新型安全MIMO无线通信系统，通过联合优化发射波束成形、人工噪声协方差矩阵以及智能反射表面（IRS）相位移，以最大化保密速率。通过利用拉格朗日乘子法与主要化-最小化（Majorization-Minimization）相结合的块坐标下降（BCD）算法，获得闭式解，该方案在功率受限条件下相较于传统人工噪声（AN）辅助系统实现了显著的保密速率增益。

ABSTRACT

This paper considers a MIMO secure wireless communication system aided by the physical layer security technique of sending artificial noise (AN). To further enhance the system security performance, the advanced intelligent reflecting surface (IRS) is invoked in the AN-aided communication system, where the base station (BS), legitimate information receiver (IR) and eavesdropper (Eve) are equipped with multiple antennas. With the aim for maximizing the secrecy rate (SR), the transmit precoding (TPC) matrix at the BS, covariance matrix of AN and phase shifts at the IRS are jointly optimized subject to constrains of transmit power limit and unit modulus of IRS phase shifts. Then, the secrecy rate maximization (SRM) problem is formulated, which is a non-convex problem with multiple coupled variables. To tackle it, we propose to utilize the block coordinate descent (BCD) algorithm to alternately update the TPC matrix, AN covariance matrix, and phase shifts while keeping SR non-decreasing. Specifically, the optimal TPC matrix and AN covariance matrix are derived by Lagrangian multiplier method, and the optimal phase shifts are obtained by Majorization-Minimization (MM) algorithm. Since all variables can be calculated in closed form, the proposed algorithm is very efficient. We also extend the SRM problem to the more general multiple-IRs scenario and propose a BCD algorithm to solve it. Finally, simulation results validate the effectiveness of system security enhancement via an IRS.

研究动机与目标

• 解决因功率受限和信道失配导致MIMO窃听信道保密速率受限的挑战。
• 通过集成智能反射表面（IRS）重构无线传播环境，提升物理层安全性。
• 在功率约束与单位模约束下，联合优化发射波束成形、人工噪声协方差矩阵与IRS相位移，以最大化保密速率。
• 设计一种高效算法，对所有变量均提供闭式解，以确保实际部署可行性。
• 将该框架扩展至多用户接收场景，提升其在6G未来网络中的广泛适用性。

提出的方法

• 建立一个非凸的保密速率最大化（SRM）问题，其耦合变量包括发射波束成形矩阵、人工噪声协方差矩阵与IRS相位移。
• 采用块坐标下降（BCD）算法，交替优化每个变量，同时固定其他变量，确保保密速率非递减。
• 利用拉格朗日乘子法推导出发射波束成形与人工噪声协方差矩阵的最优解，并获得闭式表达式。
• 采用主要化-最小化（MM）算法高效优化IRS相位移，确保收敛性与低复杂度。
• 基于连续相位移假设以保证可解性，通过仿真验证在实际离散相位移近似下的性能表现。
• 通过适配优化框架，将基于BCD的算法扩展至多合法接收者（multi-IR）场景。

实验结果

研究问题

• RQ1 IRS的部署是否能显著提升MIMO窃听信道中人工噪声波束成形的保密速率？
• RQ2 如何联合优化发射波束成形、人工噪声协方差矩阵与IRS相位移以最大化保密速率？
• RQ3 在功率受限的MIMO系统中，结合IRS与人工噪声能带来多大的性能增益？
• RQ4 所提出的基于BCD的算法（采用闭式更新）在收敛性与保密速率方面相较于现有启发式或迭代方法有何优势？
• RQ5 所提出的方案能否有效扩展至存在多个合法接收者的场景？

主要发现

• 所提出的发射波束成形、人工噪声与IRS相位移的联合优化方案，相较于传统AN辅助MIMO系统，实现了显著的保密速率增益。
• 基于BCD的算法对所有变量均提供闭式解，收敛速度快，且确保保密速率单调提升。
• IRS的部署能有效增强合法链路质量，同时恶化窃听者信道，即使在严格功率约束下也能实现更高的保密速率。
• 仿真结果表明，所提方案优于基准方案，尤其在窃听者与基站之间直射链路较差的场景中表现更优。
• 连续相位与离散相位之间的性能差距较小，验证了在系统设计中采用连续相位假设的实用性。
• 扩展至多合法接收者场景后，系统仍保持高保密速率性能，证明了所提框架的可扩展性与鲁棒性。