基于雙向協作中繼網絡的物理層安全技術研究

潘蕾，李贊，李向陽，張峰干

(1.西安電子科技大學 綜合業務網國家重點實驗室，陜西 西安 710071；2.火箭軍工程大學，陜西 西安 710025)

0 引言

隨著信息技術的飛速發展，現代戰爭已進入信息戰時代。以窄帶、低速為特征的傳統軍事通信系統已經很難滿足通信需求，軍事通信將朝著高速化、寬帶化和網絡化方向發展。由于在實戰環境中，作戰單元分布廣泛、地形地貌相對復雜，與有線通信相比，無線通信系統在適應戰場環境方面更具優勢。因此，軍用移動通信系統將在未來信息化戰爭中占據重要的地位。如何進一步提高軍用移動通信系統的信息傳輸速率和頻譜利用率、擴大通信覆蓋范圍以及提升安全可靠的傳輸性能，成為軍用無線通信領域的研究重點。

在現階段的研究中，多輸入多輸出(MIMO)技術成為一種重要的解決方案。MIMO技術要求在發射端和接收端配置多根天線，充分開發空間資源，獲得空間分集增益。然而，對于軍用移動通信系統而言，無線通信終端會受到體積、質量和功率等因素的限制，因此在各終端上配備多根天線是不現實的。為了解決這一問題，協作中繼技術[1-3]應運而生。協作中繼技術的核心思想是在多用戶通信網絡中，通過每個單天線用戶節點間的相互協作，共享彼此的天線進行信息傳輸，形成了一種虛擬的MIMO系統。按照中繼節點對源節點所發信號的轉發方式不同，協作中繼技術主要可分為放大轉發(AF)方式[4-5]和譯碼轉發(DF)方式[6-7]。在AF方式下，中繼節點僅僅對所接收到的信號進行功率放大，然后轉發到目的節點。這種方式中繼節點的信號處理過程相對簡單，但在放大信號功率的同時也提高了噪聲功率。在DF方式下，中繼節點先要對所接收到的信號進行譯碼，再將此信息按原來的編碼方式編碼，最后轉發到目的節點，這樣就可以解決AF方式中的噪聲功率放大問題。

然而，無線通信系統具有天然的開放特性和廣播特性，竊聽者極易通過無線信道進行非法接收，給無線通信系統帶來安全威脅。因此在作戰環境中，為了能夠保證通信的安全性，軍用移動通信系統必須具備較強的保密性。傳統的以密碼學為基礎的信息安全技術，通過一定的密碼算法對信息進行加密和解密。這種方式通常是以計算量為代價，需要高性能的硬件支持，而且如果當竊聽者掌握了一部分的明文消息，同時又具有無限的計算能力時，密碼很容易被破解，此時信息將被完全泄漏，造成非常大的安全隱患。

近年來，通過利用無線信道的物理特征構建無線通信安全信道來保障信息安全傳輸的物理層安全技術[8-10]，可以有效阻止竊聽者通過非法接收獲取信息，逐漸成為了無線通信領域的研究熱點。1975年，Wyner[10]首先提出了竊聽信道的數學模型，并定義了物理層安全意義下竊聽信道的安全速率。文獻[11]針對竊聽者既能獲得信源發出的信號，又能竊取中繼節點轉發數據的單向(即信息只能單方向從源節點傳送到目的節點)DF協作通信網絡提出了3 種中繼選擇方案來對抗竊聽者，增強了系統的物理層安全性。為了提升單向AF協作通信網絡的物理層安全性，文獻[12]提出了基于半定規劃算法和廣義特征值的新方法，實現了最優中繼選擇和功率分配。文獻[13]考慮了雙向AF協作通信網絡中可選中繼不可信情況下的物理層安全問題,提出了一種基于最大- 最小準則的中繼選擇方案。文獻[14]研究了基于分段解噪轉發的雙向認知中繼網絡安全傳輸問題，提出了基于最大和速率和最大保密容量的中繼選擇方案。

此外，在作戰環境下為了避免被敵方監測及干擾，軍用移動通信系統的發射功率是受限的，不能過大。這就意味著，在研究雙向協作中繼網絡的物理層安全時，只研究最優中繼選擇是不夠的，還應該考慮各終端的功率分配問題。因此，本文重點研究系統的中繼選擇及功率分配聯合優化問題。然而通過分析得出，這是一個非凸優化的問題，計算復雜度較高，很難得到閉式解，在以前的文獻中很少被研究。為了解決這一問題，本文采用了粒子群優化(PSO)算法[15-18]進行系統優化。

綜上所述，本文針對軍用移動通信系統機動性、保密性及寬覆蓋等要求，研究了雙向協作中繼網絡的物理層安全問題。在存在竊聽者的情況下，提出了一種基于DF協議的中繼選擇及功率分配聯合優化算法，并利用PSO算法降低計算復雜度，得到最大安全速率，提升系統的性能。

1 系統模型

雙向協作中繼網絡的系統模型，如圖1所示。該系統由兩個源節點(S1，S2)、L個中繼節點(R1，R2，…，RL)和一個竊聽者E組成。由于障礙物等因素的影響，S1和S2之間沒有直達路徑，無法直接通信，必須借助于中繼節點實現雙向通信。假定竊聽者E可以竊聽到所有節點的信息，且所有的數據鏈路和竊聽鏈路均相互獨立、服從平坦瑞利衰落、信道特性具有互易性，系統的傳輸過程采用DF方式，所有節點都只配備了一根天線，通過半雙工模式傳輸信息。

圖1 系統模型

源節點S1和S2之間的信息傳輸分為兩個時隙完成。在第1個時隙中，S1和S2分別廣播自身信號x1和x2到所有備選的中繼節點。同時，竊聽者也可以接收到該信號。中繼節點和竊聽者接收到的信號分別為

(1)

(2)

式中：1≤i≤L；PS1Ri和PS2Ri分別表示S1和S2到中繼節點Ri的發射功率；hS1Ri和hS2Ri分別表示S1和S2到中繼節點Ri的信道衰落系數；fS1E和fS2E分別表示S1和S2到竊聽者E的信道衰落系數；nRi和nE1分別為中繼節點Ri和竊聽者E處服從均值為0、方差為σ2的加性高斯白噪聲，E1表示竊聽者E的第1個時隙。

由于本文重點研究物理層安全問題，假設中繼節點能夠正確譯碼。因此，在第2個時隙中，中繼節點Ri對接收到的信號進行譯碼，然后重新編碼(利用異或運算處理來自兩個源節點的信號，即r=x1⊕x2)，最后通過廣播方式發送給源節點S1和S2.在此階段，竊聽者也可以接收到中繼節點所發出的信號，則S1、S2和E接收到的信號分別為

(3)

(4)

(5)

式中：PRi為中繼節點Ri的發射功率；fRiE為中繼節點Ri到竊聽者E的信道衰落系數；nS1、nS2和nE2分別為S1、S2和E處服從均值為0、方差為σ2的加性高斯白噪聲，E2表示竊聽者E的第2個時隙。S1節點將接收到的信號與自身信號同樣利用異或運算，就可以分離得到所要接收的S2節點的信號，即x2=r⊕x1.同理，S2節點也可以得到S1節點所發送的信號，即x1=r⊕x2.因此，由(3)式和(4)式就可以得出中繼節點Ri到S1和S2節點的信噪比分別為

(6)

(7)

此外，從(2)式和(5)式可以看出，竊聽者在這兩個階段接收到的都是S1和S2的混合信號。假設S1和S2發送的信號是互不相關的，并且竊聽者對它們的信號可以進行獨立處理。那么假定竊聽者把從兩個階段竊聽到的信號采用最大比值合并(MRC)方式處理，最后可得出竊聽者接收到S1和S2節點信號的信噪比分別為

(8)

(9)

由(6)式～(9)式，可以得到竊聽中繼信道安全速率[19]的表達式為

(10)

式中：[x]+表示max(x，0)。

2 中繼選擇和功率分配聯合優化算法

2.1 最優化問題的建立

為了最大化系統安全速率，采用了一種中繼選擇和功率分配的聯合優化策略。假設各節點已知全部傳輸鏈路的瞬時信道狀態信息，則聯合優化策略[20]可以表示為

(11)

(12)

根據(11)式和(12)式，可以得出最優功率分配表達式為

s.t.PS1Ri+PS2Ri+PRi≤U，

(13)

式中：P=(PS1Ri,PS2Ri,PRi)；U為系統的總發射功率限制。然而，通過分析得出，該優化問題是一個非凸優化的問題，計算復雜度較高，求解比較困難。因此，為了求解該問題，采用標準PSO算法進行優化。

2.2 PSO算法流程

假設種群中包括n個粒子(即潛在的可行解)，迭代次數為m.通過各粒子之間的相互協作，每個粒子在解空間運動，并不斷更新粒子的速度和位置來尋找全局最優值。標準PSO算法流程圖如圖2所示。

圖2 PSO算法的流程圖

首先，初始化粒子種群，隨機設置各粒子的位置與速度值，并根據(13)式確定適應度函數，同時計算每個粒子的適應度值。

其次，更新粒子的速度和位置，粒子的速度、位置更新方程分別為

(14)

(15)

然后，更新局部最優值與全局最優值，通過比較局部最優值所對應的適應度值大小來確定種群中的全局最優值。局部最優值和全局最優值的更新方程分別為

(16)

G(k+1)=

(17)

最后，判斷是否滿足最大迭代次數：若不滿足，則繼續更新迭代；若滿足，則輸出此時的全局最優值，即為(13)式的最優解。同時，通過(12)式可選出最優中繼節點，并得到系統最大安全速率。

3 仿真結果及分析

3.1 仿真參數設置

為了驗證本文所提出中繼選擇和功率分配聯合優化算法的性能，利用蒙特卡洛仿真對所提算法進行仿真分析，仿真環境為瑞利分布的加性高斯白噪聲信道。假設所有信道的瞬時信道狀態信息是已知的。仿真參數設置如下：總發射功率限制U=30 dBm，備選的中繼節點個數L=10，粒子數目n=30，迭代次數m=50，慣性權值ω=0.5，學習因子c1=2.05、c2=2.05.

3.2 仿真結果分析

圖3分析了4種不同算法時系統安全速率與中繼節點數量的關系。4種算法分別為：1)本文所提出的中繼選擇和功率分配的聯合優化算法；2)等功率分配和最優中繼選擇算法；3)最優功率分配和隨機中繼選擇算法；4)等功率分配和隨機中繼選擇算法。從圖3中可以清晰地看出本文所提算法的安全速率(物理層安全性)最高。算法1和算法2的系統安全速率都隨著備選中繼節點數量的增加而增加。這是因為備選中繼數量增加時，系統可選擇的最佳中繼數目也隨之增加，這樣就提高了系統的分集增益。然而，算法2(L≥2)的安全速率明顯比算法1低，這是因為算法2采用的是等功率分配，而功率分配是抵抗陰影效應和遠近效應的一種強有力手段，有助于提高系統性能。算法3和算法4的系統安全速率不會隨著備選中繼數量的增加而增加，這是因為這兩種算法的中繼是隨機選擇的，備選中繼數量的增加無法提高系統的分集增益。而算法4的安全速率比算法3低的原因是算法3采用了最優功率分配方案。

圖3 不同算法時系統安全速率與中繼節點數量的關系

當系統總功率限制分別為30 dBm、20 dBm和10 dBm的情況下，分析本文所提算法的系統安全速率與中繼節點數量的關系，如圖4所示。從圖4中可以看出，隨著備選中繼數量的增加，系統總功率限制越大，系統安全速率就越大。這是因為系統總功率限制增大時，各節點分配到的功率也會隨之增大，從而加大了各節點的信噪比，提升了系統的性能。

圖4 不同總功率限制時系統安全速率與中繼節點數量的關系

圖5為竊聽者竊聽不同范圍時系統安全速率與中繼節點數量的關系。這里主要考慮了3種情況：1)竊聽者只能竊聽中繼節點(R)的信息；2)竊聽者可以竊聽部分源節點(S1或S2)和中繼節點(R)的信息；3)竊聽者可以竊聽到所有節點(S1、S2及R)的信息。從圖5中可以看出，情況1的系統安全速率最大，情況3的系統安全速率最小。這是因為情況3中，竊聽者竊聽到所有節點的信息，可以采用MRC方式合并竊聽者從源節點和中繼節點接收到的信息，從而增大了竊聽者的空間分集增益，致使系統安全速率降低。而在情況2中，竊聽者只能竊聽部分源節點和中繼節點的信息，空間分集增益比情況3小，因此系統安全速率優于情況3.情況1的安全性能優于情況2，但數值相近，這是因為與情況1相比，情況2只能多接收到部分源節點的信息，這樣不能明顯提升竊聽者的空間分集增益。綜上所述，在分析存在竊聽者的物理層安全問題時，必須要考慮竊聽者竊聽的范圍。

圖5 竊聽者竊聽不同范圍時系統安全速率與中繼節點數量的關系

4 結論

在實戰環境中，由于頻譜資源短缺、戰場電磁環境惡劣、人為干擾無處不在等問題，軍用移動通信系統的通信質量及安全保密性將面臨巨大挑戰。戰時的重要戰略地帶一般集中在山區、丘陵、森林等特殊地形區域，現階段軍用移動通信系統對這些地區的覆蓋較差，無法完全適應作戰要求。為了進一步提升軍用移動通信系統機動性、保密性、網絡化及寬覆蓋等要求，本文研究了雙向協作中繼網絡的物理層安全問題，提出了一種基于DF協議的中繼選擇及功率分配聯合優化算法，用來對抗竊聽者。利用PSO算法進行優化，得到了最大化的系統安全速率，同時選出了最佳中繼，并獲得了最優功率分配方案。仿真結果表明，所提算法提升了系統的安全保密性能。