[论文解读] Low-Complexity Joint Power Allocation and Trajectory Design for UAV-Enabled Secure Communications with Power Splitting

Kaidi Xu, Minjian Zhao+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 23, 2020

UAV Applications and Optimization参考文献 33被引用 8

一句话总结

本文提出了一种低复杂度的迭代算法，用于在无人机（UAV）启用的通信系统中实现联合轨迹与功率分配，采用功率分配技术，其中无人机将其发射功率在保密信息与人工噪声之间分配，以最大化保密速率。该方法结合块坐标下降（BCD）、CCCP 和 ADMM，实现了近似闭式解，计算成本低，在移动性和功率约束下显著提升了保密性能。

ABSTRACT

An unmanned aerial vehicle (UAV)-aided secure communication system is conceived and investigated, where the UAV transmits legitimate information to a ground user in the presence of an eavesdropper (Eve). To guarantee the security, the UAV employs a power splitting approach, where its transmit power can be divided into two parts for transmitting confidential messages and artificial noise (AN), respectively. We aim to maximize the average secrecy rate by jointly optimizing the UAV's trajectory, the transmit power levels and the corresponding power splitting ratios allocated to different time slots during the whole flight time, subject to both the maximum UAV speed constraint, the total mobility energy constraint, the total transmit power constraint, and other related constraints. To efficiently tackle this non-convex optimization problem, we propose an iterative algorithm by blending the benefits of the block coordinate descent (BCD) method, the concave-convex procedure (CCCP) and the alternating direction method of multipliers (ADMM). Specially, we show that the proposed algorithm exhibits very low computational complexity and each of its updating steps can be formulated in a nearly closed form. Our simulation results validate the efficiency of the proposed algorithm.

研究动机与目标

• 在实际约束条件下，最大化无人机启用的安全通信系统的平均保密速率。
• 联合优化无人机的轨迹、发射功率分配以及时间上的功率分配比例。
• 解决由于在移动性、能量和功率约束下联合轨迹与功率分配所导致的高度非凸优化问题。
• 开发一种低复杂度算法，以实现安全无人机系统的实际部署。

提出的方法

• 该算法使用块坐标下降（BCD）迭代优化轨迹、功率分配和功率分配比例。
• 采用凹-凸规划方法（CCCP）处理保密速率最大化问题中的非凸性。
• 采用交替方向乘子法（ADMM）将问题分解为可处理的子问题，获得近似闭式解。
• 每个子问题通过对偶分解和拉格朗日松弛求解，实现高效计算。
• 通过迭代更新变量并保持对无人机速度、总能量和发射功率的约束，确保收敛性。
• 利用卡鲁什-库恩-塔克（KKT）条件和对偶变量更新，解析推导每个变量的最优解。

实验结果

研究问题

• RQ1 在单架无人机向合法用户传输的通信系统中，如何在存在窃听者的情况下最大化保密速率？
• RQ2 如何实现无人机轨迹、发射功率和功率分配比例的最优联合设计以增强物理层安全性？
• RQ3 如何以低计算复杂度高效求解该非凸优化问题？
• RQ4 移动性和能量约束对基于无人机的安全系统可实现保密速率有何影响？
• RQ5 所提出的算法能否在保持高性能和收敛性的同时实现近似闭式解？

主要发现

• 与基准方案相比，所提算法在高移动性场景下显著提升了平均保密速率。
• 由于所有子问题均采用近似闭式解，算法的每次迭代均能快速收敛。
• 通过结合 BCD、CCCP 和 ADMM，计算复杂度显著降低，支持实时实现。
• 算法在所有约束条件下均保持可行性，包括最大无人机速度、总推进能量和总发射功率。
• 仿真结果证实，轨迹与功率分配的联合优化优于单独优化或固定功率分配方案。
• 该方法对信道状态信息不完善具有鲁棒性，在窃听者位置存在不确定性时仍表现良好。