[论文解读] Securing UAV Communications via Joint Trajectory and Power Control

Guangchi Zhang, Qingqing Wu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 20, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 37被引用 29

一句话总结

本文提出了一种联合轨迹与功率控制框架，通过利用无人机移动性来恶化窃听者信道，从而提升无人机通信的物理层安全性。采用块坐标下降与连续凸优化方法，该方法在U2G和G2U链路中最大化保密速率，仿真结果表明性能显著提升——尤其在U2G链路中，轨迹优化比功率控制更具优势，而在G2U链路中，功率控制对性能提升的贡献更大。

ABSTRACT

Unmanned aerial vehicle (UAV) communication is anticipated to be widely applied in the forthcoming fifth-generation (5G) wireless networks, due to its many advantages such as low cost, high mobility, and on-demand deployment. However, the broadcast and line-of-sight (LoS) nature of air-to-ground wireless channels gives rise to a new challenge on how to realize secure UAV communications with the destined nodes on the ground. This paper aims to tackle this challenge by applying the physical layer security technique. We consider both the downlink and uplink UAV communications with a ground node, namely UAV-to-ground (U2G) and ground-to-UAV (G2U) communications, respectively, subject to a potential eavesdropper on the ground. In contrast to the existing literature on wireless physical layer security only with ground nodes at fixed or quasi-static locations, we exploit the high mobility of the UAV to proactively establish favorable and degraded channels for the legitimate and eavesdropping links, respectively, via its trajectory design. We formulate new problems to maximize the average secrecy rates of the U2G and G2U transmissions, respectively, by jointly optimizing the UAV's trajectory and the transmit power of the legitimate transmitter over a given flight period of the UAV. Although the formulated problems are non-convex, we propose iterative algorithms to solve them efficiently by applying the block coordinate descent and successive convex optimization methods. Specifically, the transmit power and UAV trajectory are each optimized with the other being fixed in an alternating manner, until the algorithms converge. Simulation results show that the proposed algorithms can improve the secrecy rates for both U2G and G2U communications, as compared to other benchmark schemes without power control and/or trajectory optimization.

研究动机与目标

• 解决5G网络中针对地面窃听者的无人机到地面（U2G）与地面到无人机（G2U）通信的安全挑战。
• 克服先前物理层安全研究中假设节点固定或准静态的局限性，通过利用无人机移动性来调控信道质量。
• 通过联合优化无人机轨迹与发射功率，最大化U2G与G2U场景下的平均保密速率。
• 考虑实际约束条件，包括平均功率与峰值功率限制以及无人机运动动力学特性。
• 设计高效迭代算法，求解由联合轨迹与功率控制设计引发的非凸优化问题。

提出的方法

• 在功率与移动性约束下，建立非凸优化问题以最大化U2G与G2U通信的平均保密速率。
• 采用块坐标下降法，交替优化无人机轨迹（固定功率）与发射功率（固定轨迹）。
• 使用连续凸优化方法，将非凸子问题近似为凸形式，以在每次迭代中高效求解。
• 通过迭代优化轨迹与功率控制变量，实现收敛至最优或近似最优解。
• 在轨迹设计中集成实际的无人机移动性约束，如最大速度与加速度。
• 将所提算法与基准方案进行对比：启发式尽力而为轨迹（BET）、仅功率控制与仅轨迹优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统方法相比，联合轨迹与功率控制在无人机辅助的U2G与G2U通信中如何提升保密速率？
• RQ2 在U2G与G2U场景中，无人机轨迹优化与发射功率控制对提升物理层安全性的相对贡献分别是什么？
• RQ3 无人机的移动性是否可被主动利用，以恶化窃听信道同时增强合法链路？
• RQ4 飞行时长与平均发射功率如何影响联合优化带来的性能增益？
• RQ5 所提算法在收敛至最优轨迹方面表现如何，特别是在与BET等启发式设计的对比下？

主要发现

• 与无优化的基准方案相比，联合轨迹与功率控制在U2G与G2U通信中显著提升了保密速率。
• 在U2G场景中，轨迹优化带来的性能增益大于G2U场景，因为无人机移动同时影响合法链路与窃听者信道。
• 在G2U场景中，发射功率控制比轨迹优化更有效，尤其在低平均发射功率（如-5 dBm）时，功率控制带来的保密速率增益更大。
• 当飞行时长T ≥ 600 s时，优化轨迹收敛至启发式BEST-EFFORT TRAJECTORY（BET）设计，因为无人机直接飞越地面节点以最大化上行链路速率。
• 在高发射功率（如≥10 dBm）时，优化算法与基准算法之间的保密速率差距缩小，因为功率控制仅带来边际增益。
• 当T = 405 s时，所提T-OPT-With-PC算法优于基于BET的基准方案，因其轨迹设计存在差异，证实了在飞行时间受限时联合优化仍具显著价值。