公共交通中基于协作干扰的无线物理层安全增强方法与流程

本发明涉及无线通信、物理层安全技术领域。

背景技术

由于无线媒介的广播特性，基于无线信道的通信过程往往容易被未经授权的接收机窃听，这给无线通信系统的安全传输带来了巨大的挑战。因此，信息安全问题在无线通信领域中显得尤为重要。除了军事、金融和医疗等敏感行业对信息安全一直有较大的需求外，未来智能交通运输行业对信息安全的需求也日益增长。随着国家公共交通事业的发展，高铁、地铁和城际列车等已成为人们日常出行方式，并且人们在出行时间使用手机等通讯设备进行通信很是普遍，但同时可能存在不法分子对通信信息的窃听，因此，为了防止通信信息被窃听，提高公共交通上的通信安全显得十分重要。

不同于利用传统的密钥加密机制来实现通信安全，物理层安全技术为无线通信安全领域的研究提供了一种新思路。它通过利用物理信道的唯一性和互易性来实现信息加密、生成密钥、辨识授权用户等，可以作为更高层安全技术的一个补充，能够极大地增强整个通信系统的安全性能。wyner已经证明了实现物理层安全通信的条件：主链路(从源到目的地)的信道容量高于窃听链路(从源到窃听者)的信道容量。如果相反，则意味着窃听者成功截获源传输的机密信息。现在的物理层安全技术研究主要是以窃听信道模型为基础，涵盖人工噪声、方向调制和协作干扰等技术。人工噪声通常由配备多根天线的传输节点产生，目的是使得窃听信道恶化。方向调制的机理是通过将机密信息直接发送到期望的接收机来实现物理层安全。然而，在城市公共交通场景中，利用方向调制技术难以实现安全通信，因为基站距离车辆较远，从技术角度来说，它难以产生承载秘密信息的窄波束来定向识别车辆上同一节车厢中的多个移动节点。相反，协作干扰技术更适用于这样的场景，因为由同一辆车中的乘客携带的移动设备可以作为提供帮助的协作节点，协作干扰技术的原理是通过多个协作节点产生人工噪声信号来干扰窃听者接收秘密信息，而尽量不影响目标用户。现有的文献中利用协作干扰实现通信安全的具体方案有迫零法(dongl,hanz,petropuluap,etal.improvingwirelessphysicallayersecurityviacooperatingrelays[j].ieeetransactionsonsignalprocessing,2010,58(3):1875-1888.)和qosd法(mah,chengj,wangx,etal.robustmisobeamformingwithcooperativejammingforsecuretransmissionfromperspectivesofqosandsecrecyrate[j].ieeetransactionsoncommunications,2017,pp(99):1-1.)等。迫零法是使得目标用户受到的干扰为0的约束下最大化窃听者受到的干扰。而qosd法是在目标用户的sinr不低于某个阈值的约束下，最小化窃听者的sinr。二者从本质上来说都是在干扰机制下，通过最小化窃听者的sinr来提高安全速率，但窃听者的sinr相比目标用户的sinr一般都很小，因此对于安全速率的改善并不明显。

技术实现要素：

针对公共交通上隐存的通信安全问题，我们提出公共交通中基于协作干扰的无线物理层安全增强方法，其目的是实现公共交通上目标用户与基站之间的安全通信。

本发明提供一种公共交通中基于协作干扰的无线物理层安全增强方法，包括：s1、基站在将秘密消息传递给位于公共交通车厢内的目标用户之前，会利用现有的信道估计技术实时地获取主信道(基站和目标用户之间的信道)与窃听信道(基站与窃听者之间的信道)的信道状态信息。同时，安装在车厢内的功率发射器先给协作节点进行充电，协作节点由固定的协作节点和移动的协作节点组成，其中固定的协作节点是安装在车厢内部的干扰装置，而移动的协作节点可以看作乘客携带的移动通讯设备，然后每个协作节将收获的功率和干扰信道(协作节点分别与目标用户以及与窃听者之间的信道)的信道状态信息报告给基站。基站根据以上这些信息建立优化问题，这个优化问题的目标函数是最大化安全速率，优化目标是波束成形向量和干扰协方差矩阵，约束包括基站发射秘密信号的功率不超过最大的发射功率和每个协作节点发射干扰信号的功率不超过其所收获的功率；s2、由于安全速率最大化问题很难直接处理，故将其转换为一个新问题，即在窃听者的sinr低于给定阈值的约束下，最大化目标用户的sinr；s3、将目标用户的sinr的最优化问题中的优化变量用一个新的优化变量替换，从而引入了秩1的等式约束，最大化目标用户的sinr问题转换为新的等价问题；s4、去除s3中等价问题的秩1约束，并通过charnes-cooper变换将等价问题转换为半正定规划问题；s5、利用cvx工具来解决半正定规划问题，然后通过半正定规划问题的解推出使得安全速率最大的波束成形向量和干扰协方差矩阵。

进一步地，所述步骤s3可以包括：在最大化目标用户的sinr的问题中，我们用新的优化变量v代替波束成形向量v,即v＝vv^h，并引入了rank(v)＝1的等式约束，原问题从而变成了一个新的等价问题。

进一步地，所述步骤s4可以包括：由于等式约束rank(v)＝1使得问题难以求解，于是去除该约束，新的等价问题变成了半正定松弛问题。由于半正定松弛问题中的目标函数是拟凸的，故通过charnes-cooper变换，即引入松弛变量，将拟凸优化问题转换为凸优化问题，这里的凸优化问题也是标准的半正定规划问题。

与现有技术相比,本发明采用的公共交通中基于协作干扰的无线物理层安全增强方法，在窃听者的sinr低于系统给定阈值的约束下，直接对目标用户的sinr进行优化，也就相当于优化安全速率，所以本发明可以有效地提高安全速率。另外，我们在车厢内安装了多个固定的干扰节点，这样可以保证没有移动协作节点的情况下，依然可以实现基站与目标用户之间信息的安全传输。

附图说明

图1示出了公共车辆上基于协作干扰的安全通信系统模型图。

图2是本发明的方法流程图。

图3是三种方案下的协作节点个数与安全速率之间关系的对比图。

具体实施方式

本发明所述的公共交通中基于协作干扰的无线物理层安全增强方法，包含几个步骤：

1.建立公共车辆上基于协作干扰的安全通信系统模型

本发明是解决公共车辆上的安全通信问题，因此首先建立如图1所示的公共车辆上基于协作干扰的安全通信系统模型，该系统包括一个基站，一个目标用户，一个窃听者，一个功率发射器和n个协作节点。除基站外，所有其他节点都部署在公共交通车辆中，目标用户以及窃听者可以看作车上乘客携带的移动设备，它们都位于车上任意位置，协作节点由固定的干扰装置和移动的干扰节点组成，其中移动的干扰节点同样是乘客携带的移动设备，预先安装在车厢内功率发射器是可以进行无线功率传输的装置。当离车厢较远的基站向车上的目标用户传输秘密信号时，n个协作节点同步发送干扰信号来干扰车厢内窃听者对于秘密信号的破译，从而实现基站与目标用户间的安全通信。由于协作节点发射干扰信号会消耗自身有限的电量，于是通过功率发射器对它们进行无线充电作为补偿。另外，协作节点中至少有两个固定的干扰节点，这样是为了保证车厢内没有移动干扰节点时也能对窃听者进行干扰。

2.建立安全速率的最大化问题。

假设除基站有m根天线外，其余节点都只有一根天线。令基站发送的信号和协作节点发送的信号分别表示为vx∈c^m×1和z∈c^n×1，其中v是波束成形向量，x是基站向目标用户发送的秘密信号，z是干扰信号。目标用户和窃听者接收到的信号分别表示为：

其中，向量hbd和hbe(维度均为m)分别表示主信道(基站与目标用户之间的信道)和窃听信道(基站与窃听者之间的信道)，向量hcd和hce(维度均为n)分别表示n个协作节点与目标用户和与窃听者之间的干扰信道，这里假设包括窃听信道在内的所有信道都是可以用于安全系统的设计。另外信号x功率为1，即e(xx^h)＝1。在等式(1)和(2)中，nd和ne分别表示目标用户和窃听者处的方差为σ²的零均值加性高斯白噪声。z是零均值的高斯人工噪声向量，它的协方差矩阵为q，即e(zz^h)＝q，且q是半正定矩阵。

令pbs表示基站的最大发射功率，而基站发射的秘密信号的功率不超过pbs，即

e(|vx|²)＝|v|²≤pbs,

另外，每个协作节点的发射功率不超过自身收获的功率pi,(i＝1,2,..,n)，如：

其中ei表示第i个元素是1，剩余元素都是0的列向量。根据(1)和(2)，主信道和窃听信道的可达速率分别为

再根据(3)、(4)以及安全速率的计算公式rs＝max{rd-re,0}，安全速率表示如下：

可见安全速率与波束成形向量v和干扰协方差矩阵q有关。综上所述，我们建立安全速率的优化问题，这个优化问题的目标函数是最大化安全速率，优化目标是波束成形向量和干扰协方差矩阵，约束包括基站发射秘密信号的功率不超过最大的发射功率和每个协作节点发射干扰信号的功率不超过其所收获的功率，即

3、求解优化问题(5)，获取使得安全速率最大的波束成形向量v和干扰协方差矩阵q。具体实现步骤如下。

步骤3.1:由于rs(v,q)是个非凸函数，难以直接优化。故我们间接优化安全速率，即在窃听者的sinr低于系统给定的某个阈值的约束下，最大化目标用户的sinr，从而得到一个新的优化问题。

步骤3.2:令v＝vv^h，并引入了rank(v)＝1的等式约束，问题(6)被转换为如下的等价问题。

步骤3.3:由于秩约束rank(v)＝1的是非凸的，问题(7)的求解变得复杂，于是去除该约束，且该约束去除对(7)的解并无影响，那么得到如下等价问题。

步骤3.4:可以看出(8)中所有约束函数都是凸的，但目标函数是拟凸的，可通过charnes-cooper转换将目标函数变为凸函数，即引入一个松弛变量t,问题(8)转化为如下的等价问题。

其中，由于问题(9)是一个标准的半正定规划问题，因此可以使用诸如cvx工具之类的半正定规划求解器来找到最优解。若(9)的最优解为则(8)的最优解为由于v^*的秩为1，因此可以通过特征值分解将v^*表示为v^*＝v^*(v^*)^h，从而问题(6)也即原始问题(5)得到解决，其最优解为(v^*,q^*)。

4、将本发明与已有两种的方案进行仿真比较，如qosd方法和迫零法。仿真结果如图3所示，在协作节点个数较小时，我们的方案更有优势，例如协作节点的个数为6时，本发明比qosd方法和迫零法的安全速率分别提高了约18％和44％。而在协作节点个数较大时，三种方法的安全速率接近相同。