无人机抗干扰方案的性能分析

钟咸

摘要：由于具有高移动性、部署迅速和低成本的优点，无人机广泛应用于无线通信。为了确保无线通信的机密性和完整性，该文提出一种无人机在非法监视干扰情形下的安全方案。合法发射机由无人机辅助，位置不断地调整优化，使得地面用户能够取得可达速率最优值，进一步提升通信的安全容量。该文以合法系统的特性为理论依据来规划合法发射机的最优位置，在此基础上，合法接收机可以欺骗可疑监视器从而使得监听速率最小化。

关键词：无线通信;最优化模型;抗干扰

中图分类号：TP3      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）02-0211-03

1 引言

近年来，无线通信技术的迅猛发展使我们的日常生活奔向更加方便快捷高效的方向改善。多输入多输出技术（I.E.MIMO）、全双工技术、中继技术等前沿科技取得了一系列的突破，带动了许多大数据高速率新兴无线业务的发展[1]。通过畅联千里的高速传讯，在任意位置、任意时候以及任意用户之间都能得到即时有效的沟通，极大解放了因地域、时差等导致的条件限制。然而，无线通信在带来种种便利的同时也带来了诸多安全问题。由于无线传输介质的广播性与开放性，与有线通信相比，安全漏洞更容易影响无线通信质量[6]，因此保障无线信道可靠性至关重要。

为了解决这个问题，一种传统安全方案是在网络层通过某组极难破解的密钥加密数据，牺牲复杂度，换取安全度[2]。然而，在广泛使用的LTG/4G标准中，传统的加解密方案不足以满足数据的高速传输所需的实时性、精准度等要求。另一方面，传统的加密算法主要基于有效期内难以破解密钥，并将其视为安全性能的重要屏障。而量子计算机问世后，其在运算速度与复杂因式分解方面体现的卓越性能使得很多传统算法的安全性被极大削弱。与此同时，致力于建立可靠信道的物理加密方法引起了国内外学者的广泛关注，目前主要有波束成形、人工噪声、无线携能通信、中继节点的设计等方案优化系统的安全容量。这类安全技术往往在研究中预设物理层提供合法且私密的传输信道，从而避免被第三方恶意干扰或窃取，因此被称为无线通信物理层安全研究。该研究从信息论的角度出发，以物理信道的唯一性和互易性为基础，从而实现加密信息，密码生成，合法用户辨識等，作为上层安全的补充途径，它能够大幅度地增强整个通信系统的安全性能[1]。

在众多无线通信网络的配套设施中，无人机是必不可缺的一种智能化工具，由于其“空中机器人”的特性，无人机能够完成许多人工以及传统机器人无法胜任的任务，无人机网络通过多架无人机构成的机组相互协作，在各节点进行快速信息交互，在现代通信网络中发挥着重要的信息支撑作用。

相比于地面通信场景，本文的研究场景差异在于无人机能够适时调整其飞行轨道与通信资源分配，提高通信的安全容量。其中，安全容量指合法接收机能够保证解码可靠而无法泄露有效信息的最大传输速率。

2 系统模型与分析

本文考虑无人机辅助的合法发射机接收非法窃听干扰情形下的系统，其中包括合法发射机S（无人机辅助），合法接收机Dk，k∈{1，2}，以及可疑监视器E。合法发射机和合法接收机各配有1根天线，全双工可疑监视器配有2根天线，其中一根用来接收（监听），另外一根用来发送（干扰）。

假设2个合法接收机在边长为2L的正方形范围内任意位置着落。不失一般性，在直角坐标系中，设定其位置分别为（-L，0，0）和（L，0，0）。同理，可疑监视器的位置可设定为（xE，yE，0）。无人机的恒定飞行高度为H，它代表着无人机低风险飞行的最低高度，在这种情况下，无人机能够尽可能规避由于绕离障碍物所导致的多次高度调整。在此情形外，需假定无人机的飞行轨迹限定于某一个二维平面内，则合法发射机的位置可设定为（X，Y，H）。

无人机到地面用户的信道往往假设为Los信道，根据自由空间路径模型损耗公式，无人机与合法接收机和可疑监视器间的信道功率增益可表达为：

介于无人机的发送功率恒为Ps，且可疑监视器的干扰功率配置为Q，对合法系统中的2个合法接收机进行干扰，则各个合法接收机和合法发射机之间的可达速率可表达为：

表示合法接收机[Dk]处的信干噪比（信号与干扰加噪声比，signal to interference plus noise ratio，简称SINR[10]），hEDk 表示可疑监视器到合法接收机Dk的信道，并且为独立同分布的瑞利衰落信道; [σ2]是加性高斯白噪声的功率[8]。

类似地，合法发射机到可疑监视器的可达速率为：

3 优化方案设计

当合法系统不知道可疑监视器存在时，合法发射机无法感知干扰Q，因而其位置（X，Y，H）一直处于动态地优化，使得地面两个合法用户处的最小信干噪比取得最大值，并以γ*（Q）表示。此处它的优化策略对应于公平性问题[9]。对应于随机获取的固定干扰功率Q，合法系统的特性可表示为：

进一步假设合法发射机的优化策略被可疑监视器所了解，那么对于任意干扰功率Q，可疑监视器极有可能获知无人机的位置。由于存在可疑监视器的干扰，合法接收机的SNR有缩减的趋势，与此同时无人机受到诱导沿不利于通信的方向调整其位置。当RSE（Q）>R*（Q）时，即信道条件上可疑监视器优于至少一个合法接收机，E能够安全接收合法系统发射机S的加密信息。此时，监听速率的有效分量为Rev=R*（Q）。另一方面，当RSE（Q）≤R*（Q） 时，对于合法系统的消息破解，E的错误概率不能够无限接近于0，此时合法系统信息传输速率达到最大值，有效的监听速率为Rev=0。因而，监听速率的有效值可定义为：

可疑监视器的干扰功率得到优化，用以取得有效监听速率最大值。因此，优化问题可表现为：

其中[Qmax]是可疑监视器处最大干扰功率。

为了进一步优化无人机的可达速率，在这里，需要设置无人机的飞行路径为D1和D2X轴分量所对应的最短直线。由于在第2节中已假设无人机信道为Los信道，无人机到地面合法用户的距离必然与Y轴分量保持增量的一致性，从而合法接收机处的SINR必然伴随着他的降低而降低。因此，对于本文所假设的情形，线性轨迹是无人机飞行路径的最优选择，其位置可表示为（X，0，H）。

对应于随机生成的固定干扰功率Q ，需要寻得D1和D2 之间取得最小信干噪比最大值时的无人机位置，则问题可表示为：

首先，考虑[hED22γSD1Q]在无人机位置的可行域内始终成立，因此对于[hED22>hED12]，我们可以得到无人机的最优位置为[X*=minX1，L]。

其次，对于[hED12hED12]情形相似，在这里省略证明的细节。

最后，当[hED12=hED22]时，通过令[X1=0]可以得到[γSD1Q=γSD2Q]，这说明该条件下无人机有最佳位置[X=0]。综上所述，在各情形下式[8]始终成立。

4 仿真结果与分析

本节以MATLAB仿真的方式，实现所提抗干扰方案的相关性能验证。在本次仿真中使用的参数如下：合法接收机可设定区域的边界即正方形边长L=1000m，无人机低风险飞行高度H=100m，无人机发射功率Ps=10dBm，可疑监视器的最大监听功率为Qmax=20dBm，参考距离d=1m的信道功率增益β0=-50dB，噪声功率σ2=-130dBm。

通过等高线图，图1体现最大可达监听速率与可疑监视器位置的关系。可以看出，可疑监视器的最大可达监听速率随着它到合法发射机的距离增加而不断降低。当两者之间距离足够远时，由于监听功率最大值有限，非法监听者无法确保解码可疑消息的可靠程度，与此同时，可疑监视器的监听速率降为零。

5 小结

本文主要研究了无人机辅助的合法发射机接收非法窃听干扰情形下的安全方案设计。为了最小化监听速率，提出一种基于合法系统特性的抗干扰有效方案。本文将问题转化为求解辅助无人机最优位置，并给出它的表达式。该方案可以诱使合法发射机向不利于监听的位置改变。最终，通过MATLAB仿真结果验证了所提抗干擾方案的合理有效性。

参考文献：

[1] 姜鑫.无线通信系统物理层安全与合法监听技术研究[D].浙江大学，2018.

[2] 张丽娟.协作干扰下的无线安全通信[D].西安电子科技大学，2017.

[3] 杨斌.无线通信物理层安全技术研究[J].信息网络安全，2012（6）：76-79.

[4] Mikada H， Kasahara J， Watanabe T，et，al. Monitoring earthquakes using submarine cables Transitions from Passive to Active Monitoring[P]. Underwater Technology and Workshop on Scientific Use of Submarine Cables and Related Technologies， 2007. Symposium on，2007.

[5] 姜胜园.无线通信信道建模与物理层安全传输应用研究[D].浙江工业大学，2018.

[6] Shasha Song， Jie Yang. Research and implementation on active monitoring based route tracing system[P]. Network Infrastructure and Digital Content， 2010 2nd IEEE International Conference on，2010.

[7] 陆海全，王保云.无人机辅助可疑中继系统下的主动窃听[J].南京邮电大学学报（自然科学版），2019，39（2）：35-40.

[8] 张容，何明浩，王振华.通信干扰误码率分析与仿真[J].舰船电子对抗，2008（4）：73-76.

[9] 于卫波，牛大伟，米志超，董超.车载网络中基于功率调整的公平性策略[J].电子科技大学学报，2011，40（5）：706-710.

[10] 王超超. 电磁纳米网络通信模型及跨层MAC与路由协议研究[D].浙江工业大学，2019.

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