面向多智能反射表面的物聯(lián)網(wǎng)安全傳輸算法

梁兆杰,田 杰,李軍暖,宋 康

(1.深圳供電局有限公司，廣東 深圳518000;2.中科新聲(蘇州)科技有限公司，江蘇 蘇州215163;3.青島大學(xué) 電子信息學(xué)院，山東 青島266071)

0 引言

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，現(xiàn)有移動通信系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足人們對于超高速率、無縫覆蓋、安全可靠、綠色智能等多方面的需要[1-3]。特別是人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，對于未來物聯(lián)網(wǎng)中節(jié)點提出了新的要求[4-5]。同時需要關(guān)注系統(tǒng)復(fù)雜度，盡可能在保證系統(tǒng)性能的情況下，降低發(fā)送預(yù)編碼、接收濾波器等模塊的復(fù)雜度[6-9]?；谶@些需求，一些新興技術(shù)如智能反射表面(Reconfigurable Intelligent Surface，RIS)、物理層安全(Physical Layer Security，PLS)得到了學(xué)術(shù)界越來越多的關(guān)注。

智能反射表面技術(shù)是一種新興的協(xié)作傳輸技術(shù)，由若干可以調(diào)節(jié)無線電波相位的基本反射單元構(gòu)成。因其結(jié)構(gòu)簡單、成本低廉、適合大規(guī)模部署，被認為是下一代移動通信系統(tǒng)的潛在關(guān)鍵技術(shù)[10-13]?？梢愿鶕?jù)不同的需求，通過合理的調(diào)節(jié)每個基本反射單元的相位，從而改變反射后無線電波的特性。

現(xiàn)有實際通信系統(tǒng)中，通信安全大部分在應(yīng)用層依靠加密算法實現(xiàn)，這種實現(xiàn)方法依賴于密碼學(xué)相關(guān)理論，特點是理論基礎(chǔ)較為成熟，實現(xiàn)較為簡單。但是，由于傳統(tǒng)密碼學(xué)基于大量數(shù)學(xué)運算，伴隨著算力的提升，相應(yīng)地加密算法必須同步更新迭代才能保證有限時間內(nèi)的通信安全。近些年，基于通信物理層特性的物理層安全理論逐步得到關(guān)注。其在物理鏈路上抑制竊聽設(shè)備的有效接收信息量，能夠取得較好的安全性能[14-19]。

目前，基于物理層安全的智能反射表面安全傳輸算法研究尚處于起步階段，特別是對于大量智能反射表面部署的場景，如何高效合理安排多個智能反射表面的協(xié)同處理，從而實現(xiàn)安全有效的傳輸這一問題仍然沒有得到較好的解決?；诖?，本文重點研究采用物理層安全的物聯(lián)網(wǎng)中安全傳輸技術(shù)，提出了一種高效的智能反射表面選擇算法改善智能表面輔助的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全容量性能，其在全部智能反射表面中選擇一個子集傳輸，以達到傳輸復(fù)雜度和系統(tǒng)安全性能之間的平衡。

1 系統(tǒng)模型

如圖1所示，本文考慮由基站(Base Station，BS)、智能反射表面、用戶設(shè)備(User Equipment，UE)組成的物聯(lián)網(wǎng)傳輸系統(tǒng)，其中基站和用戶設(shè)備均為單天線節(jié)點，工作在半雙工模式。由于建筑物遮擋、距離較遠等原因，基站和用戶設(shè)備之間假設(shè)沒有直達鏈路，需要通過智能反射表面輔助進行通信。

圖1 智能反射表面?zhèn)鬏斚到y(tǒng)模型Fig.1 System model for RIS transmission

(1)

(2)

式中，|·|符號表示復(fù)數(shù)取模運算。根據(jù)香農(nóng)容量公式，用戶終端的容量可以表示為：

(3)

1.1 用戶側(cè)竊聽

如圖2所示，當竊聽設(shè)備距離用戶設(shè)備比較近，竊聽設(shè)備所竊聽到的信息主要來源于智能反射表面反射的信號，此時竊聽設(shè)備接收到的信號可以表示為：

(4)

(5)

竊聽設(shè)備的容量可以表示為：

(6)

圖2 用戶側(cè)竊聽系統(tǒng)模型Fig.2 System model for eavesdropper at user side

1.2 基站側(cè)竊聽

如圖3所示，當竊聽設(shè)備距離基站比較近，或者基站到竊聽設(shè)備的信道比較好時，竊聽設(shè)備所竊聽到的信息主要來源于基站直達鏈路傳輸，此時竊聽設(shè)備接收到的信號可以表示為：

(7)

(8)

竊聽設(shè)備的容量可以表示為：

(9)

圖3 基站側(cè)竊聽系統(tǒng)模型Fig.3 System model for eavesdropper at base station side

2 安全傳輸算法

根據(jù)Wyner對于竊聽信道的研究[20]，系統(tǒng)的傳輸安全性可以用系統(tǒng)安全容量(Secrecy Capacity，SC)來度量，其定義為系統(tǒng)中合法用戶容量C與系統(tǒng)中竊聽設(shè)備容量CE之差，即：

SC=C-CE，

(10)

(11)

式中，ti∈{0,1}表示第i個智能反射表面是否參與傳輸。從公式(10)可以看出，為了實現(xiàn)系統(tǒng)更加安全的傳輸，可以提升合法用戶容量，或者降低竊聽設(shè)備容量。由于竊聽設(shè)備往往具有隨機性，同時竊聽設(shè)備的信道狀態(tài)信息很難獲取，因此降低竊聽設(shè)備容量在實際系統(tǒng)中比較困難，提升系統(tǒng)傳輸安全性主要依靠提高合法用戶容量來實現(xiàn)。

因此，為了提升系統(tǒng)的安全性能，需要最大化系統(tǒng)安全容量，這意味著需要讓盡可能多的高安全容量鏈路上的智能反射表面同時參與傳輸，休眠低安全容量鏈路上的智能反射表面。但是隨著參與傳輸?shù)闹悄芊瓷浔砻鏀?shù)量增加，系統(tǒng)協(xié)調(diào)的復(fù)雜度和開銷大大增加。為了盡可能在二者之間取得折中，本文基于單一智能反射表面工作模式，提出了一種面向物理層安全的智能反射表面選擇算法，從全部M個智能反射表面中選擇Ms(Ms≤M)個參與傳輸，如算法1所示。

算法1 智能反射表面選擇算法輸入:(M,N,Ms,P,hRISij,hBSij,gBS,gRISij,σ2UE,σ2E)輸出:智能反射表面選擇集合Φ1.fori←1 to M do2.計算第i個智能反射表面單獨工作時系統(tǒng)安全容量SCi;3.end4.對SCi(i=1,2,…,M)進行從大到小排序,得到SCSi(i=1,2,…,M),其中Si表示排序后第i個元素在排序前的次序,滿足一一對應(yīng)關(guān)系;5.令Φ=S1,S2,…,SMs{}并輸出Φ。

3 仿真驗證

圖4給出了用戶側(cè)竊聽場景下，本文算法與隨機智能反射表面選擇算法的安全容量隨發(fā)送信噪比變化曲線，可以看出，本文所提算法明顯好于同參數(shù)下的隨機選擇算法。同時，隨著所選擇參與傳輸?shù)闹悄芊瓷浔砻鏀?shù)量增加，系統(tǒng)安全容量也逐步增大。

圖5給出了用戶側(cè)竊聽場景下，當反射表面總數(shù)量M變化時，本文算法的安全容量隨發(fā)送信噪比的變化曲線。隨著智能反射表面總數(shù)量M增長，系統(tǒng)的安全容量也相應(yīng)的增長。盡管參與傳輸?shù)闹悄芊瓷浔砻鏀?shù)量沒有變化，通過合理的選擇，新增加的智能反射表面還是提供了潛在增益。

圖6給出了用戶側(cè)竊聽場景下，當單個反射表面上的反射單元總數(shù)量N變化，本文算法的安全容量隨發(fā)送信噪比的變化曲線。隨著智能反射表面反射單元N增長，更多的反射單元參與到傳輸過程中，能夠有效的提升系統(tǒng)的安全容量。

圖7給出了基站側(cè)竊聽場景下，本文算法與隨機智能反射表面選擇算法的安全容量隨發(fā)送信噪比變化曲線；圖8和圖9是基站側(cè)竊聽場景下，反射表面總數(shù)量M變化時的變化曲線和單個反射表面上的反射單元總數(shù)量N變化時的變化曲線?？梢钥闯?，基站側(cè)竊聽場景下系統(tǒng)安全容量的整體趨勢和用戶側(cè)竊聽場景基本一致，所提算法相對于隨機選擇算法有著明顯增益。

圖7 基站側(cè)竊聽場景下本文算法與隨機智能反射表面 選擇算法的安全容量對比Fig.7 Secrecy capacity comparison between the proposed algorithm and random RIS selection algorithm for eavesdropper at base station side

圖9 基站側(cè)竊聽場景下本文算法在智能反射單元數(shù)目 不同時的安全容量Fig.9 Secrecy capacity of the proposed algorithm with different number of RIS elements for eavesdropper at base station side

一般來說，當基站側(cè)和用戶側(cè)均存在竊聽用戶時，因為竊聽用戶總?cè)萘刻岣吡?，此時如果采用和前面單獨用戶側(cè)竊聽或者單獨基站側(cè)竊聽相同的仿真參數(shù)，系統(tǒng)的安全容量將會非常差。為了更好的說明系統(tǒng)安全容量的變化趨勢，此時將竊聽信道的方差相應(yīng)地減小至1/10。圖10給出了基站側(cè)和用戶側(cè)均存在竊聽用戶時，本文算法與隨機智能反射表面選擇算法的安全容量隨發(fā)送信噪比變化曲線；圖11和圖12是基站側(cè)和用戶側(cè)均存在竊聽用戶時，反射表面總數(shù)量M變化時的變化曲線和當單個反射表面上的反射單元總數(shù)量N變化時的變化曲線。和前兩種場景類似，本文所提算法在這種復(fù)雜情況下，仍然具有較好的性能，系統(tǒng)安全容量也會隨著反射表面總數(shù)量、反射單元總數(shù)量的增加而增加。

圖10 用戶側(cè)和基站側(cè)均存在竊聽場景下本文算法與 隨機智能反射表面選擇算法的安全容量對比Fig.10 Secrecy capacity comparison between the proposed algorithm and random RIS selection algorithm for eavesdropper at both user side and base station side

圖11 用戶側(cè)和基站側(cè)均存在竊聽場景下本文算法在 智能反射表面數(shù)目不同時的安全容量Fig.11 Secrecy capacity of the proposed algorithm with different number of RIS for eavesdropper at both user side and base station side

圖12 用戶側(cè)和基站側(cè)均存在竊聽場景下本文算法在 智能反射單元數(shù)目不同時的安全容量Fig.12 Secrecy capacity of the proposed algorithm with different number of RIS elements for eavesdropper at both user side and base station side

4 結(jié)論

本文圍繞物聯(lián)網(wǎng)中的安全傳輸問題進行了系統(tǒng)研究，提出了一種基于多智能反射表面選擇的安全傳輸算法。通過挖掘多智能反射表面分集增益，實現(xiàn)了在較少智能反射表面參加實際傳輸?shù)那闆r下，達到了較好的安全性能。本文提出的算法對于下一代移動通信網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與應(yīng)用具有較強的參考價值。