无线全双工中继系统的物理层安全技术研究

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由于无线信道的广播性以及无线设备的移动性,信息在无线通信系统传输的过程中存在被窃听的可能。物理层安全技术充分利用无线信道固有的随机特性,结合信号设计以及信号处理技术实现信息无密钥的安全传输,是上层加密技术的有效补充。全双工技术能同时同频接收和发送信号,能有效地提高系统频谱利用率。本文以提高无线全双工中继系统的安全性能为目标,通过优化协作干扰、波束赋形、中继选择等物理层安全技术,结合半定规划、随机森林学习算法,解决不同信道状态信息(Channel State Information,CSI)获取情况下,全双工中继系统中的多个关键安全问题。论文的主要工作如下:(1)针对中继携能传输系统存在多窃听者的情况,通过人工噪声以及功率分割因子的联合优化,以提高系统抗窃听能力,并分别给出窃听信道CSI准确以及不准确场景下的优化算法。系统由一个源节点、一个全双工中继节点、一个全双工目的节点以及多个窃听节点组成。目的节点具有多根天线,其余节点均为单天线。目的节点具有能量收集能力,将收集到的能量用于发射人工噪声,以对窃听节点进行协作干扰。通过联合设计人工噪声协方差矩阵以及功率分割因子,以最大化系统保密容量,并分别对窃听信道CSI准确获取以及存在估计误差这两种情形下的优化问题进行建模,利用半定规划法对优化问题进行求解。仿真结果表明,给出的优化方案能增强系统抗多窃听者能力,并且即使在窃听信道CSI存在估计误差的情况下,系统的安全性能也能得到提高。(2)针对多天线中继携能传输系统,通过优化设计波束赋形矢量以及功率分割因子,以在满足节点能量收集需求的同时提高系统安全性能,并分别给出窃听信道CSI完全可知以及部分可知场景下的优化算法。系统由一个源节点、一个目的节点、一个窃听节点以及一个中继节点组成,中继节点具有多根天线,其余节点为单天线,目的节点具有能量收集能力。在窃听信道CSI完全可知场景,构建以最大化保密容量为目标,能量收集需求为约束的优化函数,利用半定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)以及一维线性搜索法对优化问题进行求解。在窃听信道CSI部分可知场景,考虑合法用户仅获得窃听信道CSI的部分统计特征,即均值和方差,在此情况下设计具有鲁棒性的波束赋形矢量与功率分割因子的联合优化方案。构建以最大化保密容量为目标,能量收集需求以及保密中断概率为约束的优化函数。在优化问题求解过程中,通过条件价值风险函数以及鞍点定理,将保密中断概率约束转化为与窃听信道系数的均值和方差相关的函数,然后利用SDR以及一维线性搜索法进行求解。仿真结果表明,给出的算法具有较强的鲁棒性,对具有不同统计特征的窃听信道CSI均能达到系统目标安全性能要求。(3)针对多中继系统的中继选择问题,以获得保密速率最大的节点作为中继选择准则,给出改进的随机森林(Modified Random Forest,MRF)算法对中继选择问题进行建模学习。系统由一个源节点、一个目的节点、一个窃听节点以及多个中继节点组成,各个节点均为单天线。利用MRF算法将中继选择问题建模为一个多类别分类问题,学习过程分为训练数据准备、模型建立和结果预测三个阶段。在训练数据准备阶段,给出基于均匀量化和非均匀量化的两种特征提取方法,将合法信道和窃听信道CSI转化为有限的离散值。在模型建立阶段,给出一种基于F测量值的加权投票策略以改进随机森林算法,针对性能不同的基学习器赋予不同的投票比重,以提高最优中继预测准确率,保障系统安全性能。最后,通过仿真实验分析并验证MRF算法解决安全中继选择问题的性能。(4)针对能量收集多中继系统的中继选择问题,以满足系统目标保密容量要求下可用能量最大的节点作为中继选择准则,分别在信道CSI完美以及不完美场景下,给出基于斜决策树的MRF算法。系统由一个源节点、一个目的节点、一个窃听节点以及多个中继节点组成,中继节点具有能量收集能力。在信道CSI完美场景,构建合法信道以及窃听信道CSI完全可知,并且均没有估计误差情形下的安全中继选择模型;在信道CSI不完美场景,构建合法信道CSI存在估计误差、窃听信道CSI部分可知的安全中继选择模型。通过构建斜分裂超平面将分裂属性进行线性组合生成斜决策树,以进一步改进MRF算法预测性能,并分别给出两种信道场景下的中继选择问题学习方案,最后通过仿真实验分析并验证优化算法性能。仿真结果表明,给出的优化算法能有效地提高最优中继预测准确率,在实现信息保密传输的同时延长能量受限系统的工作时间。
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