[论文解读] Securing Mobile Multiuser Transmissions with UAVs in the Presence of Multiple Eavesdroppers

Aly Sabri Abdalla, Vuk Marojevic|arXiv (Cornell University)|Sep 8, 2020

Wireless Communication Security Techniques参考文献 16被引用 22

一句话总结

该论文提出了一种联合优化无人机中继位置与上行链路传输功率的方法，以在多用户、多窃听者场景下最大化保密能效（SEE）。通过使用非凸松弛和连续凸逼近技术，迭代优化无人机轨迹与用户功率分配，该方案相比基准方法将SEE提高了最多50%，展示了在抵御分布式窃听者时，对移动多用户通信进行安全保护的可扩展性与有效性。

ABSTRACT

This paper discusses the problem of securing the transmissions of multiple ground users against eavesdropping attacks. We propose and optimize the deployment of a single unmanned aerial vehicle (UAV), which serves as an aerial relay between the user cluster and the base station. The focus is on maximizing the secrecy energy efficiency by jointly optimizing the uplink transmission powers of the ground users and the position of the UAV. The joint optimization problem is nonconvex; therefore we split it into two subproblems and solve them using an iterative algorithm.

研究动机与目标

• 解决在使用无人机作为空中中继（AR）以保护多个移动用户免受多个窃听者威胁时存在的可扩展性差距。
• 最大化从移动用户集群到基站的上行链路传输中的保密能效（SEE）。
• 在实际的功率与移动性约束下，联合优化无人机轨迹与用户上行链路传输功率。
• 开发一种迭代算法，收敛至非凸联合优化问题的近似最优解。
• 验证所提方案在用户数与窃听者数变化时的可扩展性与性能增益。

提出的方法

• 采用时隙化的无线电帧模型，构建包含移动地基用户、无人机中继和多个地基窃听者的三维场景。
• 对用户-无人机链路采用自由空间视距（LoS）空中到地面（A2G）信道模型，路径损耗指数为2；对地基到地基（G2G）窃听者链路，路径损耗指数为4。
• 将保密容量定义为合法用户信道容量与所有窃听者中最大窃听信道容量之间的差值。
• 通过引入松弛变量并采用连续凸逼近（SCA）技术，将非凸的SEE最大化问题转化为可处理的形式。
• 应用一种迭代算法，交替更新无人机轨迹与功率控制优化，收敛至局部最优解。
• 实施对无人机移动性（在用户簇半径范围内）、平均功率和峰值功率的约束，以确保实际可行性。

实验结果

研究问题

• RQ1 单个无人机中继是否能在多重窃听威胁下有效提升多个移动用户的保密能效（SEE）？
• RQ2 与固定或启发式无人机定位相比，联合优化无人机位置与用户上行链路功率如何提升SEE？
• RQ3 单个无人机中继在保护一个、两个或四个移动用户集群免受多个窃听者威胁时，其可扩展性如何？
• RQ4 在实际部署场景中，SEE如何随最大传输功率和无人机高度变化？
• RQ5 轨迹优化在减轻窃听威胁方面，与固定或前导/滞后无人机定位策略相比，优势有多大？

主要发现

• 与无无人机中继的基准方案相比，所提出的无人机轨迹与用户功率控制联合优化方法，在高攻击区域可将SEE提高近50%。
• 在1、2和4个移动用户情况下，SEE性能几乎保持一致，表明无人机中继方案具有出色的可扩展性。
• 迭代算法在130次迭代内收敛，当无人机高度为80 m时SEE达到10 bps/Hz/W，四用户场景下在160 m高度时SEE达到8 bps/Hz/W。
• SEE随最大传输功率迅速提升，并在约400 mW时趋于稳定，表明中等功率水平已足以实现高能效。
• 该方案优于固定前导/滞后无人机定位及可变前导/滞后策略，证实了动态轨迹优化的价值。
• 在不同无人机高度（80 m、120 m、160 m）下性能增益保持一致，表明对高度变化具有鲁棒性。