[论文解读] Robust Trajectory and Transmit Power Design for Secure UAV Communications

Miao Cui, Guangchi Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 17, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 16被引用 10

一句话总结

本文提出了一种在窃听者位置知识不完善条件下，针对安全无人机通信的鲁棒联合轨迹与发射功率设计方案。通过利用块坐标下降法、S-过程以及连续凸优化，该算法最大化平均最坏情况保密速率，在存在多个窃听者的动态不确定环境中，显著优于非鲁棒基准方案。

ABSTRACT

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are anticipated to be widely deployed in future wireless communications, due to their advantages of high mobility and easy deployment. However, the broadcast nature of air-to-ground line-of-sight wireless chan- nels brings a new challenge to the information security of UAV- ground communication. This paper tackles such a challenge in the physical layer by exploiting the mobility of UAV via its trajectory design. We consider a UAV-ground communication system with multiple potential eavesdroppers on the ground, where the information on the locations of the eavesdroppers is imperfect. We formulate an optimization problem which maximizes the average worst-case secrecy rate of the system by jointly designing the robust trajectory and transmit power of the UAV over a given flight duration. The non-convexity of the optimization problem and the imperfect location information of the eavesdroppers make the problem difficult to be solved optimally. We propose an iterative suboptimal algorithm to solve this problem efficiently by applying the block coordinate descent method, S-procedure, and successive convex optimization method. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the average worst-case secrecy rate significantly, as compared to two other benchmark algorithms without robust design.

研究动机与目标

• 解决在窃听者位置不确定的情况下，无人机-地面通信中的物理层安全挑战。
• 联合优化无人机轨迹与发射功率，以在移动性、平均功率与峰值功率约束下最大化保密速率。
• 确保对多个地面窃听者位置估计误差具有鲁棒性能。
• 开发一种实用算法，优于假设窃听者位置完全已知的非鲁棒设计方案。
• 评估在真实飞行时长与功率配置下的性能增益。

提出的方法

• 建立一个非凸优化问题，以在窃听者位置信息不完善条件下最大化平均最坏情况保密速率。
• 应用S-过程处理由不确定窃听者区域引发的半无限约束。
• 采用连续凸优化方法，将非凸问题迭代近似为可处理的凸子问题。
• 使用块坐标下降法，在功率与移动性约束下交替优化无人机轨迹与发射功率。
• 实现一种迭代算法，可在不确定性条件下收敛至次优但鲁棒的解。
• 通过一种尽力而为的轨迹生成初始可行点，用于算法初始化。

实验结果

研究问题

• RQ1 不完善的窃听者位置知识如何影响无人机通信中的保密速率？
• RQ2 在窃听者位置不确定的情况下，鲁棒的联合轨迹与功率设计是否能优于非鲁棒设计？
• RQ3 在不确定条件下，飞行时长与平均发射功率对最坏情况保密速率有何影响？
• RQ4 所提出的算法如何在增强合法链路的同时有效削弱多个窃听链路？
• RQ5 在无人机安全设计中显式建模位置不确定性可带来多大性能增益？

主要发现

• 所提出的鲁棒算法相较于非鲁棒与尽力而为的基准算法，显著提升了平均最坏情况保密速率。
• 在 T = 160 s 与 ĀP = -5 dBm 条件下，由于对位置不确定性的更好处理，鲁棒算法实现的保密速率高于非鲁棒算法。
• 在高发射功率水平下，保密速率趋于饱和，表明在高功率场景中轨迹设计主导性能表现。
• 随着功率增加，非鲁棒算法性能劣于鲁棒算法，原因在于其未能考虑位置估计误差。
• 在较长飞行时长下，鲁棒算法的轨迹与非鲁棒算法产生明显偏离，其悬停点被调整以平衡对不确定窃听者的干扰。
• 当窃听者不确定性区域不同时，该算法仍能成功维持保密性，通过优先考虑最坏情况场景实现。