王偉,李鑫睿,殷柳國,章國安,張士兵
(1. 南通大學電子信息學院,江蘇 南通 226019;2. 南通先進通信技術(shù)研究院,江蘇 南通 226019;3. 清華大學信息科學技術(shù)學院,北京 100084)
隨著5G網(wǎng)絡即將商用,無線通信系統(tǒng)的能耗勢必劇增。無線信能同傳(SWIPT,simultaneous wireless information and power transfer)技術(shù)可有效解決無線通信中信息與能量同時傳輸這一難題,是未來無線通信的關(guān)鍵技術(shù)[1-5]。然而,由于 SWIPT系統(tǒng)本身具有的開放特性和廣播特性,導致其信息極易被竊聽者通過無線信道非法竊聽。因此,SWIPT的物理層安全傳輸問題逐漸引起研究者的廣泛關(guān)注[6-7]。
物理層安全技術(shù)可以有效地阻止竊聽者通過非法接收獲取信息[8-14]。由此,文獻[8]研究了目的節(jié)點工作在全雙工模式下的單輸入單輸出(SISO,single input single output)SWIPT系統(tǒng),通過對時間切換系數(shù)和碼字傳輸速率的聯(lián)合優(yōu)化來提升系統(tǒng)的保密吞吐量。在文獻[8]模型的基礎上,文獻[9]研究了一種存在多個互不相干竊聽者的全雙工SWIPT系統(tǒng),證明了功率分配因子、發(fā)送信噪比和保密信息速率對系統(tǒng)安全的重要性。文獻[10]研究了基于全雙工協(xié)作干擾源的 SWIPT系統(tǒng),通過聯(lián)合優(yōu)化協(xié)作干擾源和目的節(jié)點的功率分配因子來提高系統(tǒng)的最大保密速率。文獻[11]研究了基于全雙工目的節(jié)點和能量收集竊聽者的多輸入單輸出(MISO, multiple input sing output)通信系統(tǒng),提出了一種聯(lián)合優(yōu)化信息波束成形、能量協(xié)方差以及人工噪聲協(xié)方差的方法來提高系統(tǒng)保密性。文獻[12]研究了一種基于人工噪聲輔助多輸入多輸出(MIMO,multiple input multiple output)通信系統(tǒng),通過對功率分配因子和波束成形參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化來提高系統(tǒng)保密性。然而,文獻[8-12]主要考慮的是單跳模型中物理層安全問題。在實際中,源節(jié)點有可能距離目的節(jié)點較遠,無法直接進行通信。因此,研究基于SWIPT的中繼系統(tǒng)更加具有現(xiàn)實意義[13-15]。文獻[13]針對 SWIPT雙跳中繼系統(tǒng),提出了分別在源節(jié)點和中繼節(jié)點引入人工噪聲的協(xié)同干擾方案,通過對上述2個節(jié)點的功率分配因子聯(lián)合優(yōu)化以提高系統(tǒng)的安全性能。在此基礎上,文獻[14]研究了多個中繼協(xié)同干擾的 SWIPT系統(tǒng)安全傳輸問題。但文獻[13-14]中的中繼節(jié)點受能量和功率的限制,利用中繼發(fā)送人工噪聲必然會消耗中繼收集的能量,同時引入的干擾信號也會影響有用信號的放大轉(zhuǎn)發(fā)。因此,文獻[15]研究一種全雙工目的節(jié)點的雙跳中繼系統(tǒng),該系統(tǒng)在接收信號的同時對竊聽節(jié)點發(fā)送人工干擾,來提高系統(tǒng)保密性。然而,文獻[13-15]都未考慮剩余自干擾的影響。
本文考慮了一種聯(lián)合能量收集中繼與全雙工目的節(jié)點的SWIPT中繼系統(tǒng)。其中,中繼節(jié)點在功率分流模式下工作。本文的設計目標是在節(jié)點傳輸功率和中繼收集能量等共同約束下,通過對功率分配因子和傳輸功率等參數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化來實現(xiàn)系統(tǒng)保密速率最大化。由于此優(yōu)化問題在數(shù)學上是非凸的,本文采用分步優(yōu)化方法分別求得子問題的閉式解,然后利用迭代算法得到原問題的次優(yōu)解。最后,通過數(shù)值仿真分析人工噪聲強度、剩余自干擾大小、節(jié)點傳輸功率及中繼放大倍數(shù)等因素對系統(tǒng)安全性能的影響。實驗結(jié)果驗證了本文所提方法的有效性。
聯(lián)合能量收集中繼節(jié)點與全雙工目的節(jié)點的安全傳輸模型如圖1所示。源節(jié)點S距離目的節(jié)點D較遠,需通過中繼節(jié)點R把信息放大轉(zhuǎn)發(fā)給目的節(jié)點D。而竊聽節(jié)點E距離中繼節(jié)點R較近,只能竊聽到經(jīng)過中繼節(jié)點R的消息。其中,中繼節(jié)點R實施功率分流處理,功率分配因子為ρ。假設該模型傳輸周期為T,在前時間段內(nèi),源節(jié)點向中繼節(jié)點R發(fā)送信號,中繼節(jié)點R對源節(jié)點S發(fā)送的信號實施信息解碼和能量收集。在剩下的時間段內(nèi),中繼節(jié)點R將采集到的信息放大轉(zhuǎn)發(fā)給目的節(jié)點。由于目的節(jié)點D以全雙工模式工作,在接收信號的同時,發(fā)送人工噪聲干擾竊聽節(jié)點E,來提高系統(tǒng)保密性。圖1中,hsr、hrd、hde、hre、 fd分別為源節(jié)點S—中繼節(jié)點R、中繼節(jié)點R—目的節(jié)點D、目的節(jié)點D—竊聽節(jié)點E、中繼節(jié)點R—竊聽節(jié)點E的信道向量、目的節(jié)點D的自干擾信道向量。

其中,xt表示源節(jié)點發(fā)送信號,其發(fā)射功率為為取數(shù)學期望;表示中繼節(jié)點R引入噪聲功率為2rσ的噪聲信號。

圖1 聯(lián)合能量收集中繼節(jié)點與全雙工目的節(jié)點的安全傳輸模型




其中,β表示放大系數(shù)且β>0。因此,中繼節(jié)點R的傳輸功率為

由于目的節(jié)點D為全雙工模式,接收的信號中不僅包含中繼節(jié)點R發(fā)送的信號,還包括自干擾信號和引入的噪聲信號。經(jīng)過自干擾消除后,目的節(jié)點D接收的信號為

其中,nSI為剩余自干擾信號,且滿足為目的節(jié)點D引入的噪聲。
由此得到目的節(jié)點D的接收信噪比和速率分別為

此外,竊聽節(jié)點E接收的信號為

同理,竊聽節(jié)點E的接收信干噪比和速率可得到

本文目標是在節(jié)點傳輸功率和中繼收集能量共同約束的條件下,通過對功率分配因子、傳輸功率等參數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化來實現(xiàn)SWIPT中繼系統(tǒng)保密速率最大化。因此,上述研究問題的數(shù)學模型可寫為

其中,Pmax,s和Pmax,r分別表示源節(jié)點和目的節(jié)點的最大傳輸功率。根據(jù)式(4)、式(6)、式(9)和式(12),式(13)可以等效地表示為以下問題,如式(14)所示。

優(yōu)化問題式(14)中,目標函數(shù)和約束項存在優(yōu)化變量的相互耦合情況,這導致式(14)很難直接求解。因此本文采用分步優(yōu)化方案[4-5,18]來解決此非凸問題,即通過對兩子問題的最優(yōu)解進行分步迭代來獲得原問題的次優(yōu)解。
在固定功率分配因子ρ情況下式(14)可等效為以下問題,如式(15)所示。

其中,

定理1當時,在能量受限約束下,式(15)可獲得最優(yōu)解如式(16)所示。

證明令式(15)目標函數(shù)為則有因為剩余自干擾信號是人工噪聲信號經(jīng)過自干擾消除后得到的(目前全雙工的自干擾消除能力可以達到100 dB),故可得因此,在隨機信道和噪聲相當情況下,容易得到即則f關(guān)于P單調(diào)遞增。此時,s若要使目標函數(shù)f取值最大,即在滿足所有約束條件下,傳輸功率sP必定取其上界。由此,根據(jù)式(15)中sP的約束組合,得到最優(yōu)解如式(16)所示。
證畢。
通過固定sP來優(yōu)化變量ρ,這里令此時式(14)可等效為以下問題,如式(17)所示。

其中,

定理 2式(17)在滿足的條件下,可獲得最優(yōu)解*ρ,如式(18)所示。

證明因為所以由此,式(17)通過恒等變形可重新表示為

證畢。
通過分別優(yōu)化系統(tǒng)的傳輸功率sP和功率分配因子ρ后,使用迭代算法獲得問題的次優(yōu)解,算法步驟如下。
步驟1設迭代次數(shù)初值l=0,迭代次數(shù)最大值為次,收斂容限速率值速率差值
步驟2初始化
步驟3當和時執(zhí)行步驟10;否則,執(zhí)行步驟4。
步驟4根據(jù)得到的代入式(16),求出
步驟5根據(jù)得到的,代入式(18),求出
步驟6根據(jù)和計算
步驟7
步驟8
步驟9l=l+1;返回步驟3。
步驟10迭代結(jié)束,
在任意th
l次迭代中,對于式(14),由于其 2個子問題可分別通過3.3小節(jié)的步驟4和步驟5來最優(yōu)求解,因此,式(14)的目標函數(shù)一定為單調(diào)非減的。這是因為如果本次迭代導致目標值最大保密速率減少,可以保持或不變。此外,由于式(14)的約束條件是有界的,所以目標值最大保密速率也是有界的。根據(jù)單調(diào)性和有界性[4],可以得出本文所提迭代算法一定是收斂的。
所有信道向量設置為獨立同分布的瑞利衰落信道。除人工噪聲外,所有節(jié)點的噪聲功率設為相同,即如果沒有特殊說明,所有仿真結(jié)果均為10 000次蒙特卡洛仿真的平均值。
首先給出所提聯(lián)合優(yōu)化算法與傳統(tǒng)的梯度下降算法的性能比較,其中,中繼節(jié)點的最大傳輸功率如圖2所示。從圖2 (a)中可以看出,隨著源點最大發(fā)射功率Pmax,s的增加,2種算法系統(tǒng)的最大保密速率都是先增加后趨于飽和,這主要是因為受到Pmax,r的約束。與梯度下降算法相比,本文所提聯(lián)合優(yōu)化算法性能略好,但梯度下降算法因為受學習速率的影響,在極值點附近容易產(chǎn)生振蕩。更為重要的是,與本文所提算法可得到子問題的閉合解相比,梯度下降法在不斷更新模型參數(shù)的過程中需要更多的迭代次數(shù),從而導致其具有更高的時間復雜度,2種算法的時間消耗對比如圖2 (b)所示。從仿真結(jié)果可以看出,本文所提聯(lián)合優(yōu)化算法在性能略好的前提下可降低時間復雜度80%以上。

圖2 不同算法性能比較
其次,圖3就本文所提聯(lián)合優(yōu)化算法與固定功率分配因子算法的性能對比進行仿真,其中,中繼節(jié)點最大傳輸功率。從圖中可得出:當ρ較小時,隨著源點最大傳輸功率Pmax,s的不斷變大,最大保密速率也不斷增加。當ρ較大時,由于受到Pmax,r的約束,隨著Pmax,s的不斷變大,最大保密速率先增加后趨于飽和。除此之外,當Pmax,s取較小值時,隨著ρ的增加,信息傳輸所占比例變大,最大保密速率也隨之增加。但隨著取值不斷增大,固定功率分配因子算法性能明顯劣于本文聯(lián)合優(yōu)化算法性能,平均降低20%左右。這主要是因為在受到Pmax,r約束時,聯(lián)合優(yōu)化算法能充分利用ρ和sP的自由度來實現(xiàn)全局最優(yōu)化處理。

圖3 不同功率分配因子下的算法性能比較
圖4給出了功率分配因子對系統(tǒng)保密性能的影響,其中,源節(jié)點最大傳輸功率從圖中可得,在不同中繼最大傳輸功率限制下,隨著ρ的增加,系統(tǒng)最大保密速率呈先增加后減小的趨勢。這是因為隨著ρ的增加,系統(tǒng)的最大保密速率會增加。但當ρ增加到一定值時,會受到Pmax,r的約束,根據(jù)式(6),源點傳輸功率則會減小,導致系統(tǒng)最大保密速率隨之降低。此外,根據(jù)仿真結(jié)果可得,系統(tǒng)最大保密速率隨著中繼最大傳輸功率的增大而增大,但其極值點依次向后移動。主要原因是隨著Pmax,r增加,ρ也會相應地增大。另外,對應的最大保密速率極大值是對應極大值的2~3倍。
圖5考慮不同剩余自干擾對系統(tǒng)最大保密速率的影響,其中,中繼最大傳輸功率由仿真曲線圖可知,隨著剩余自干擾上升到200 mW,系統(tǒng)最大保密速率只有原來的左右。原因是式(8)分母項包含剩余自干擾,如果增加,系統(tǒng)最大保密速率就會隨之減小。除此之外,由于受到Pmax,r的約束,系統(tǒng)的最大保密速率先增加后飽和。因此,自干擾消除對提高系統(tǒng)最大保密速率極為重要。
圖6分析了不同人工噪聲對系統(tǒng)最大保密速率的影響,其中,中繼節(jié)點R最大傳輸功率根據(jù)仿真結(jié)果可知,隨著人工噪聲增加到2 000 mW,系統(tǒng)最大保密速率增加近4倍,但最終會趨向一個飽和值。這是因為式(11)的分母項包含人工噪聲,隨著的增加,竊聽節(jié)點E接收速率逐漸減少,系統(tǒng)最大保密速率隨之增加。然而,當過大時,因為目的節(jié)點D接收速率不變,竊聽節(jié)點E接收速率趨于 0,所以系統(tǒng)最大保密速率趨向于飽和值。除此之外,從圖中還可以發(fā)現(xiàn),由于受到Pmax,r的約束,和的系統(tǒng)最大保密速率曲線近似重合。因此,在受到Pmax,r的約束條件下,一味地增加Pmax,s不一定能帶來系統(tǒng)最大保密速率的增加。

圖6 人工噪聲對算法性能的影響
圖8是不同源節(jié)點最大傳輸功率對系統(tǒng)安全傳輸性能影響的仿真曲線。從圖8中可以看出,當Pmax,s較小時,隨著Pmax,r的增加,最大保密速率基本保持不變。根據(jù)式(16)可知,如果Pmax,s較小,由于不會受到Pmax,r的約束,系統(tǒng)最大保密速率僅與Pmax,s有關(guān)。當Pmax,s較大時,由于受到約束,其系統(tǒng)最大保密速率隨著Pmax,r的增大先增加后飽和。此外,從圖中還可以看出,對應最大保密速率飽和值要比對應的飽和值高出2倍左右。因此,優(yōu)化算法需要根據(jù)Pmax,r的大小仔細選擇Pmax,s。

圖7 人工噪聲與剩余自干擾成比例變化對算法性能的影響

圖8 源節(jié)點最大傳輸功率對算法性能的影響
圖9是不同放大倍數(shù)對系統(tǒng)安全性能的影響曲線圖,其中功率分配因子ρ=0.5,源節(jié)點最大傳輸功率從圖中得出,在3種不同中繼節(jié)點傳輸功率約束下,系統(tǒng)最大保密速率都呈先增加后減小趨勢。這是因為隨著β的不斷增大,系統(tǒng)的最大保密速率不斷增大,但當β增加到一定值時,會受到Pmax,r的約束,根據(jù)式(6),源點傳輸功率會隨之減小,從而導致系統(tǒng)最大保密速率降低。此外,從仿真結(jié)果可以看出,隨著中繼節(jié)點最大傳輸功率增加,最大保密速率隨之增大,但是其極值點依次向后移動。這是因為隨著的增加,β值也會相應地增加。從仿真結(jié)果可以看出,對應的最大保密速率極大值是對應的極大值的2~3倍。
本文研究了聯(lián)合能量收集中繼節(jié)點與全雙工目的節(jié)點的物理層安全傳輸問題,通過聯(lián)合優(yōu)化設計源節(jié)點傳輸功率和功率分配因子,達到系統(tǒng)保密速率最大化的目標。因為該非凸優(yōu)化問題難以直接求解,所以本文采用分步優(yōu)化方法分別求得兩子問題的閉式解,然后利用收斂迭代算法得到原問題的次優(yōu)解。數(shù)值仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的梯度下降算法相比,本文所提算法在性能略好的前提下可降低時間復雜度80%以上。最后,研究了不同因素對系統(tǒng)安全通信性能的影響,能為人工噪聲、功率分配因子及中繼放大倍數(shù)等的有效選取提供了依據(jù)。