[论文解读] UAV-Enabled Covert Wireless Data Collection

Xiaobo Zhou, Shihao Yan+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 20, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 33被引用 6

一句话总结

该论文提出了一种由无人机（UAV）支持的隐蔽无线数据采集系统，其中全双工无人机在向预定用户传输人工噪声以防止被非预定用户检测的同时，从预定用户收集数据。通过采用惩罚连续凸逼近（P-SCA）算法联合优化无人机轨迹、最大人工噪声功率以及用户调度，该系统在严格隐蔽性约束下，相比基准方案实现了显著更高的用户间最小平均传输速率（ATR）。

ABSTRACT

This work considers unmanned aerial vehicle (UAV) networks for collecting data covertly from ground users. The full-duplex UAV intends to gather critical information from a scheduled user (SU) through wireless communication and generate artificial noise (AN) with random transmit power in order to ensure a negligible probability of the SU's transmission being detected by the unscheduled users (USUs). To enhance the system performance, we jointly design the UAV's trajectory and its maximum AN transmit power together with the user scheduling strategy subject to practical constraints, e.g., a covertness constraint, which is explicitly determined by analyzing each USU's detection performance, and a binary constraint induced by user scheduling. The formulated design problem is a mixed-integer non-convex optimization problem, which is challenging to solve directly, but tackled by our developed penalty successive convex approximation (P-SCA) scheme. An efficient UAV trajectory initialization is also presented based on the Successive Hover-and-Fly (SHAF) trajectory, which also serves as a benchmark scheme. Our examination shows the developed P-SCA scheme significantly outperforms the benchmark scheme in terms of achieving a higher max-min average transmission rate from all the SUs to the UAV.

研究动机与目标

• 解决在不被非预定用户检测到的前提下，通过无人机从地面用户隐蔽收集数据的挑战。
• 显式建模并基于每个非预定用户的检测错误率分析，实施隐蔽性约束。
• 在实际移动性和系统约束下，联合优化无人机轨迹、人工噪声功率与用户调度。
• 在确保隐蔽性的前提下，最大化所有预定用户之间的最小平均传输速率（ATR）。

提出的方法

• 构建一个混合整数非凸优化问题，综合考虑隐蔽性与移动性约束下的无人机轨迹、人工噪声功率与用户调度。
• 提出一种新型惩罚连续凸逼近（P-SCA）算法，通过近似二值用户调度约束，迭代求解非凸问题。
• 采用一阶近似方法对对数速率函数进行线性化，以凸化非凸速率表达式，实现高效迭代优化。
• 推导每个非预定用户处的检测性能，显式定义基于最小检测错误率的隐蔽性约束。
• 引入惩罚项以处理二值用户调度约束，从而实现对可行解的收敛。
• 使用一种成功悬停-飞行（SHAF）轨迹作为无人机路径设计的初始化与基准方案。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无线网络中，无人机如何在不被非预定用户检测到的前提下，隐蔽地从预定用户收集数据？
• RQ2 在隐蔽性约束下，如何实现无人机轨迹、人工噪声功率与用户调度的最优联合设计，以最大化数据采集速率？
• RQ3 无人机飞行时长如何影响隐蔽数据采集系统中可实现的最大最小平均传输速率？
• RQ4 隐蔽性水平（由ε控制）对无人机轨迹与人工噪声功率自适应的影响是什么？
• RQ5 所提出的P-SCA算法与基准轨迹（SHAF）相比，在系统性能与鲁棒性方面表现如何？

主要发现

• P-SCA算法在飞行时长增加时，始终优于SHAF基准方案，显著提升最大最小平均传输速率（ATR）。
• 在P-SCA算法下，随着飞行周期T的增加，最大最小ATR单调递增，表明系统设计具有更高的灵活性。
• 当隐蔽性要求（ε）更加严格时，P-SCA算法下的无人机轨迹逐渐向所有地面用户的质心收敛。
• 在更高的隐蔽性需求下，无人机的最大人工噪声发射功率随之增加，以补偿检测范围的减小。
• P-SCA算法能有效处理混合整数非凸问题，由于其自适应轨迹与功率设计，性能优于SHAF基准方案。
• 系统性能主要受限于隐蔽性要求，更严格的ε值会导致可实现速率显著降低。