論文の概要: UAV Trajectory and Multi-User Beamforming Optimization for Clustered
Users Against Passive Eavesdropping Attacks With Unknown CSI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06686v2
- Date: Tue, 13 Jun 2023 19:53:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 11:01:58.670874
- Title: UAV Trajectory and Multi-User Beamforming Optimization for Clustered
Users Against Passive Eavesdropping Attacks With Unknown CSI
- Title（参考訳）: 未知のCSIを用いたパッシブ盗聴攻撃に対するUAV軌道とマルチユーザビームフォーミング最適化
- Authors: Aly Sabri Abdalla, Ali Behfarnia, and Vuk Marojevic
- Abstract要約: 本稿では,攻撃者の位置情報とチャネル状態情報(CSI)が不明な現代無線通信における基本的な盗聴問題に取り組む。
地上基地局(GBS)が脆弱な利用者のサブセットを支援するために,移動式航空中継機(AR)として機能する無人航空機(UAV)の配備を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.326320568999945
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper tackles the fundamental passive eavesdropping problem in modern
wireless communications in which the location and the channel state information
(CSI) of the attackers are unknown. In this regard, we propose deploying an
unmanned aerial vehicle (UAV) that serves as a mobile aerial relay (AR) to help
ground base station (GBS) support a subset of vulnerable users. More precisely,
our solution (1) clusters the single-antenna users in two groups to be either
served by the GBS directly or via the AR, (2) employs optimal multi-user
beamforming to the directly served users, and (3) optimizes the AR's 3D
position, its multi-user beamforming matrix and transmit powers by combining
closed-form solutions with machine learning techniques. Specifically, we design
a plain beamforming and power optimization combined with a deep reinforcement
learning (DRL) algorithm for an AR to optimize its trajectory for the security
maximization of the served users. Numerical results show that the multi-user
multiple input, single output (MU-MISO) system split between a GBS and an AR
with optimized transmission parameters without knowledge of the eavesdropping
channels achieves high secrecy capacities that scale well with increasing the
number of users.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,攻撃者の位置情報とチャネル状態情報(CSI)が不明な現代無線通信における基本的な盗聴問題に取り組む。
本研究では,地上基地局(GBS)が脆弱な利用者のサブセットを支援するために,移動式航空中継機(AR)として機能する無人航空機(UAV)の配備を提案する。
より正確には,1) 単一アンテナ利用者を2つのグループにクラスタ化してGBSを直接あるいはAR経由で提供し,(2) 直接提供されたユーザに対して最適なマルチユーザビームフォーミングを採用し,(3) ARの3D位置,そのマルチユーザビームフォーミングマトリックスを最適化し,クローズドフォームソリューションと機械学習技術を組み合わせることでパワーを伝達する。
具体的には,基本ビームフォーミングと電力最適化をARの深部強化学習(DRL)アルゴリズムと組み合わせて設計し,その軌道を利用者のセキュリティ最大化のために最適化する。
その結果,複数ユーザによるマルチ入力方式であるmu-miso(single output)システムは,盗聴チャネルを知らずに送信パラメータを最適化したgbsとarに分割することにより,ユーザ数の増加とともに高い機密性を実現していることがわかった。
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