[论文解读] Joint Power and Trajectory Design for Physical-Layer Secrecy in the UAV-Aided Mobile Relaying System

Qian Wang, Zhi Chen+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 21, 2018

Wireless Communication Security Techniques参考文献 9被引用 10

一句话总结

该论文提出了一种用于无人机辅助移动中继系统的联合功率与轨迹优化框架，旨在最大化物理层保密速率。通过采用交替优化与序列凸规划（SCP）方法，该方法迭代优化中继轨迹与功率分配，实现对KKT点的收敛，并在存在窃听者且为非视距环境时显著提升保密吞吐量。

ABSTRACT

Mobile relaying is emerged as a promising technique to assist wireless communication, driven by the rapid development of unmanned aerial vehicles (UAVs). In this paper, we study secure transmission in a four-node (source, destination, mobile relay, and eavesdropper) system, wherein we focus on maximizing the secrecy rate via jointly optimizing the relay trajectory and the source/relay transmit power. Nevertheless, due to the coupling of the trajectory designing and the power allocating, the secrecy rate maximization (SRM) problem is intractable to solve. Accordingly, we propose an alternating optimization (AO) approach, wherein the trajectory designing and the power allocating are tackled in an alternating manner. Unfortunately, the trajectory designing is a nonconvex problem, and thus is still hard to solve. To circumvent the nonconvexity, we exploit sequential convex programming (SCP) to derive an iterative algorithm, which is proven to converge to a Karush-Kuhn-Tucker (KKT) point of the trajectory design problem. The simulation results demonstrate the efficacy of the joint power and trajectory design in improving the secrecy throughput.

研究动机与目标

• 解决在存在移动中继和窃听者的情况下，最大化无人机辅助移动中继系统保密速率的挑战。
• 联合优化无人机的轨迹与源节点和中继节点的传输功率分配，以增强物理层安全性。
• 通过交替优化框架克服轨迹设计与功率分配之间的非凸耦合问题。
• 通过引入移动性约束（包括初始/最终位置和速度限制）确保实际可行性。
• 通过序列凸规划（SCP）确保轨迹优化子问题收敛至Karush-Kuhn-Tucker（KKT）点。

提出的方法

• 将问题分解为两个子问题：在轨迹固定时优化功率分配，以及在功率固定时优化轨迹，通过交替优化（AO）迭代求解。
• 在轨迹优化中，通过构建基于一阶泰勒展开的非凸速率表达式的凹下界，应用序列凸规划（SCP）方法。
• 利用对数函数的凸性，对中继和目的地的可实现速率进行凸下界近似，确保收敛性。
• 在迭代优化过程中保留了包括窃听者保密性、信息因果性以及无人机移动性（速度与位置边界）在内的约束条件。
• 通过连续凸近似距离相关信道增益和保密速率表达式，将非凸问题转化为一系列凸子问题。
• 在理论上证明了基于SCP的轨迹优化子问题可收敛至KKT点。

实验结果

研究问题

• RQ1 在存在单个窃听者的无人机辅助移动中继系统中，如何最大化保密速率？
• RQ2 在移动性和因果性约束下，联合优化轨迹与功率分配的最优策略是什么，以最大化保密速率？
• RQ3 能否通过具有收敛性保证的序列凸规划有效求解轨迹与功率的非凸联合优化问题？
• RQ4 所提出的AO-SCP框架在保密吞吐量方面与静态中继或独立优化方法相比表现如何？
• RQ5 初始/最终无人机位置和速度限制对可实现保密速率有何影响？

主要发现

• 所提出的AO-SCP算法收敛至Karush-Kuhn-Tucker（KKT）点，确保轨迹优化子问题的局部最优性。
• 与未采用轨迹优化的传统方案相比，功率与轨迹的联合设计显著提升了保密吞吐量。
• 通过连续凸近似，保密速率最大化问题被重述为一系列凸子问题，从而实现高效的数值求解。
• 仿真结果表明，所提方法在保密速率方面优于基准方案，尤其在窃听信道较强的场景中表现更优。
• 该算法在所有约束条件下均保持可行性，包括初始/最终无人机位置、速度限制以及中继缓存的信息因果性。
• 最优解在窃听者规避约束上以等式形式满足，表明保密性能边界紧密。