Artificial Noise Design for MU-MIMO Wiretap Channels in Mixed LOS/NLOS Environments
- 주제어 (키워드) artificial noise , wiretap channels , MU-MIMO
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 소재우
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000079668
- UCI I804:11029-000000079668
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
Artificial noise (AN) design for enhancing the security of MU-MIMO wiretap channels in mixed LOS/NLOS environments is a crucial technique for protecting information from eavesdroppers. However, the mixed LOS/NLOS environment introduces additional complexity to the design due to the uncertainty of the eavesdropper’s channel and the variability in the legitimate user’s channel gains. In such scenarios, AN design must be optimized to minimize interference for legitimate users while maximizing disruption for eavesdroppers. This paper proposes an AN design scheme that dynamically adjusts the power distribution and directionality of AN signals based on the characteristics of LOS and NLOS components in the MU-MIMO wiretap channel. The proposed design maximizes system security capacity by adaptively allocating AN signal directionality and transmission power to LOS and NLOS components. Simulation results demonstrate that the proposed design scheme outperforms existing methods in terms of average secrecy capacity and eavesdropping suppression performance.
more초록 (요약문)
혼합 LOS/NLOS 환경에서 MU-MIMO 도청 채널의 보안성을 강화하기 위한 인위적 잡음(AN; Artificial Noise) 설계는 도청자로부터의 정보를 효과적으로 보호하는 데 중요한 기술 중 하나이다. 그러나 혼합 LOS/NLOS 환경은 도청 채널의 불확실성과 합법 사용자 채널의 이득 변화를 동반하여 설계에 추가적인 복잡성을 초래한다. 이러한 상황에서 AN 설계는 합법 사용자에게는 간섭을 최소화하면서 도청자에게는 최대한의 간섭을 제공하도록 최적화될 필요가 있다. 본 논문에서는 MU-MIMO 도청 채널에서 혼합 LOS/NLOS 조건을 고려하여 합법 사용자와 도청자 간의 채널 특성을 분석하고, 이를 기반으로 AN 의 전력 분배와 방향성을 동적으로 조절하는 설계 기법을 제안한다. 제안된 설계 기법은 AN 신호의 지향성과 전송 전력을 LOS 및 NLOS 구성 요소에 적응적으로 할당함으로써 시스템 보안 용량을 극대화할 수 있다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 AN 설계 기법은 평균 보안 용량과 도청 억제 성능 측면에서 기존 기법 대비 우수한 성능을 보여준다.
more목차
1. Introduction 1
2. System Model 4
2.1 System Description 5
3. Proposed NRZF Artificial Noise Design 7
3.1 Problem Formulation 7
3.2 Null-based Regularized Zero-Forcing Artificial Noise Design 9
3.3 Optimization with Gradient Descent (NRZF-GD) 11
3.4 Optimization with Channel Covariance (NRZF-Cov). 12
4. Simulation Results 15
4.1 Simulation Parameters 15
4.2 Impact of Regularization Coefficient for NRZF AN Design 18
4.3 Scenario 1: NLOS environment 20
4.4 Scenario 2: LOS Environment 22
4.5 Scenario 3: Mixed LOS/NLOS environment 24
5. Conclusion 26
Bibliography 28
