物联网中基于SWIPT-in-DAS的功率分配和停电分析的安全能源效率

⃝可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 8（2022）179www.elsevier.com/locate/icte安全的能源效率：基于SWIPT-in-DAS的物联网的功率分配和停电分析Aaqib BullaJ.，Shahid M. Shah通信，控制和学习实验室，ECE系，NIT-Srinagar，印度接收日期：2021年2月5日;接收日期：2021年6月4日;接受日期：2021年9月15日2021年9月29日网上发售摘要在本文中，我们研究了基于分布式天线系统（DAS）的物联网网络中同时进行无线信息和功率传输（SWIPT）的安全能源效率（SEE）。我们考虑一个系统，其中合法用户（Bob）和窃听者（Eve）都依赖于从接收到的无线电信号中获取的能量。首先，在理想信道状态信息（CSI）的情况下，作为一个约束优化问题。在这个问题中，我们的目标是突出SWIPT在利用夏娃的能量收集要求的优势。这是通过在SEE优化问题中定义电荷约束来实现的，该电荷约束确保Eve被剥夺其唯一的能量源。其次，考虑到理想的CSI在实际中很难实现的事实，我们用SEE的中断概率（OP）来表征系统性能。对于给定的SWIPT-in-DAS设置，我们推导出以下表达式的闭合形式：通过数值计算，研究了发射功率电平、分布式天线端口数和设备PS比对系统性能的影响。据我们所知，这是第一次尝试为SWIPT-in-DAS定义SEE的OP第2021章作者（二）出版社：Elsevier B.V.代表韩国通信和信息科学研究所这是一个开放在CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下访问文章关键词：DAS; SWIPT;能效;物理层安全;中断概率1. 介绍在不断发展的无处不在的物联网网络中，能源效率已成为一个主要的研究问题。这主要是由于设备数量的指数增长和对服务质量的需求[1]。分布式天线系统（DAS）技术主要设计用于增加网络覆盖和数据速率，现在正在节能无线通信领域中进行研究[2]。由于DAS缩短了发射机-接收机的访问距离，因此它可以显著帮助SWIPT，有望成为促进物联网设备无电池运行的节能替代方案。DAS中节能SWIPT的最佳传输方案在[3]中进行了讨论。此外，物理层（PHY）安全性也与节能无线通信一起被广泛研究[4]。∗ 通讯作者。电子邮件地址：aaqib. gmail.com（A.Bulla），shahid. gmail.com（S.M.Shah）。同行评审由韩国通信和信息科学研究所（KICS）负责https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.09.008在本文中，我们研究了基于SWIPT-in-DAS的具有能量收集窃听器（EHE）的物联网网络的SEE。我们将SEE定义为可实现的保密率[5]与DA端口消耗的总功率之比。本文的主要贡献概括如下：情况1：[完美CSI]在这种情况下，我们的目标是最大化关于DA端口的发射功率的SEE。我们将SEE的最大化问题表示为一个约束分式优化问题，通过求解KKT条件得到最优解。然而，与通常的约束[6]相反，我们利用EHE对无线功率传输的依赖性作为优化问题中的充电约束。虽然，这种新的约束突出了SWIPT的另一个优点，我们也研究了相应的权衡。情况2：[统计CSI]该工作的主要部分集中在更实际的场景上，其中，CSI在发射机处不可用。此外，与传统的方法[7]不同，我们采用了一种新的方法来表征系统的性能，由OP的SEE。考虑其中所有DA端口都是活动的毯式传输方案，我们推导出OP的闭合形式表达式：2405-9595/2021作者。出版社：Elsevier B.V.代表韩国通信和信息科学研究所这是一CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。A. 布拉和S. M.ShahICT Express 8（2022）179180：∑k，min∑−KKk，minminSKB2KK2KKj，kj=1Kj，kj=1j，k其中，分别对于第k个Bob和Eve，γj， k和γek是i=1Beei=1Pk=1i=1i=1|G i|二、SEE的OP对应于给定的yNB∑N1∑∑明白了此外，我们还研究了更一般的情况，其中，系统中存在多个Eves，并且我们评估了SEE的OP，其对应于给定IoT设备可实现的最坏情况保密率本文的其余部分组织如下：在第二节中，我们讨论了系统模型和问题的最优功率分配与完美的CSI制定。第3节我们研究了单粒子系统的中断概率。数值结果2.2. 问题公式化我们的目标是将功率最优地分配给DA端口，以便最大化（2）中的ηSEE。为此，我们将ηSEE的最大化公式化为约束分式优化问题，如下所示：P1 最大ηSEE{Pi，k}在第4节中讨论。最后，第五部分对本文进行了总结。2. 具有理想CSI的KBs.t：C1：pi， k≤Pmax， i，C2：pi， k≥0k=1C3：Eb≥Eb和C4：Ee≤Ee（三）2.1. 系统模型让我们考虑具有N个集中控制的DA端口的下行链路DAS，该DA端口在存在EHE的情况下服务Kb个用户，所有用户都配备有单个天线。在这样的设置中由给定设备接收的信号被写为：对于k = 1，. . . ，K b，i = 1，. . . ，N其中，C1和C2分别对应于最大和最小发射功率约束，C3是第k个Bob的最小收获能量（Eb）的约束，并且新约束C4限制Eve收获的能量我们在问题中引入约束C4，以约束=1=1其中，对于第i个DA端口，pi是从接收到的信号中获取能量与这一点，我们可以限制它发射功率，xi表示发射的符号，它唯一的能量来源。 现在，对于 > ere，R k在（1）平均功率E [|X i|2]= 1，并且是对应的衰落K k k s系 数 。 此 外 ， n 表 示 接 收 器 处 的 加 性 高 斯 白 噪 声（AWGN）在给定的系统中，每个IoT设备具有功率分配器，该功率分配器根据功率分配（PS）比（用于信息解码的1/4和用于能量收集的1/4我们使用OFDMA来支持多用户传输，并假设整个带宽B被相等地分割成Kb个不重叠的信道以避免干扰。此外，在存在Eve的情况下，每个DA端口处的发射机使用WynerBRk=[log （ 1 +bΓb ） − log （ 1 + eΓe ） ]（1）是凹函数。因此，很容易证明P1是一个具有伪凹目标函数的凹线性分式问题[8]。因此，每个稳定点是全局最大值，KKT条件是最优性的必要和充分条件。详细的证据参见[8]。因为，ηSEE中的问题是二次可微的，我们使用序列二次规划（SQP）来求解最优解的KKT条件[9]。数值结果在第4节中讨论。3. SEE停电概率考虑到理想CSI在实际应用中难以实现，本文提出用SEE的OP来表征我们认为毯子传送-方案，所有DA端口以相同功率传输由方程式（1），Γb=∑Nγbp所以，E=∑NBγe p，j，水平（p）。 让他gi指的是独立的，子载波k零均值和单位方差。另外，设σ2和B和Δb、Δe表示相应的PS比率。p是σ2K子载波k上来自第j个端口的发射功率。现在，SEE（单位：bits/Hz/J）定义为：BKj，ke分别表示Bob和Eve处的噪声方差因此，Bob和Eve处的瞬时SNR由下式给出：X′=bN |2 pi/σ 2 = b（p /σ 2）N|2 p i/σ 2= ∆b( p/σ 2)N |2，Y =|2and Y ′=i=1B∑Ke∑N|2 pi/σ 2 = Σ e（p /σ 2）∑N|2 p i/σ2= ∆e(p/σ 2) ∑N|2的氨基酸序列。|2respectively. 让R总η==k=1Rs（二）WB =σb（p/σ2），X′′=∑N|2，w e = σ e（p /σ 2），|2, we=∆e( p/σ 2) andSE E∑Kb∑N总磷i=1e其中Pc是在变化期间DA端口中消耗的功率。信号处理操作。由于每个IoT设备都可以从一个给定的渠道解码信息，但可以硬件-从所有可用的渠道获取能量，能量消耗-因此，阈值（ηth）KKj，k圆对称复高斯分布（IID）Sian（CSCG）信道系数（分别为Bob和Eve的）i=1i，kCY′′=由第k个Bob赋予的可以表示为：= τb（1−A. 布拉和S. M.ShahICT Express 8（2022）17918122<ηthKi=1i=1=由下式给出：P输出（ηth）P（ηSEE<ηth）[log（ 1+wbX′′）−log （1+weY′′）（4）（b）∑Nγb∑Kb其中，τk是线性能量con。NP+Pc第k个Bob的版本效率同样的，=P（wbX"{1+weY"}{ 2（Np+Pc）ηth} −1<$Q）<由Eve给出：Ee=τe（1−e）∑Nγe∑Kbpi， j的夏娃。由Eq。 （五）、=Pi，kj=1其中，e我j=1τ是相应的能量转换效率定理1. 对于给定的SWIPT-in-DAS设置，Pout（ηth）为A. 布拉和S. M.ShahICT Express 8（2022）179182X||||we（）下一页=∏()⎡⎩1−αK联系我们⎩≤=X∞<$QαNx N−1e−αx=1−MP设z={Np+Pc}η=PNp+ pc<ηth2（Np+pc）ηthm∈M，a=2z，b= 2z− 100fYm（y）fX（x）dydx，可以用封闭形式计算1N−1n∑n（）n⎫⎬∫∞y j+ N−1（）下一页⎣∑α∫∑（）下一页证据 由于hi和gi是IID-CSCG随机变量，hi2和gi2将服从指数分布，因此作为N个独立指数随机变量之和的X"和Y"都设X=wbX′′其中，γinc（N， x）表示下不完全伽马函数。3.1. 最坏情况SEE∼ fXxN−1ewb（wb）N（N−1）！αNxN−1e−αx（N-1）！且Y=weY′′如果系统中有Mf（y）=yyewe=βNyN−1e−βy，其中α=1和系统的性能由最坏情况决定Y（we）N（N−1）！（N-1）！WBβ=1。因此，我们有：P（XQ）∞f（x）f0O（y）dxdy对于给定的用户可实现的保密率。推论1. 最坏情况SEE的OP由Pout（ηth）给出m=1Ym Q′′<=0o（N-1）！f Y（y）dxdy证据 考虑到对应于最大-=∞（1− ∑N−1（αQ）ne（−αQ））fY（y）dy最多M个窃听者，我们有：Pout（ηth）P（ηSEE<ηth）0n= 0n！日[log2（1+X）−maxm∈M log2（1+Ym） ]∑N−1<$∞[（αn）（2z+2zy−1）n]zz=P[maxYm>（1+X）−1 <$Q′′]n=00{eα（2 −1）eα2n！（）M=1 −K ∑N−1αn[∞！（ay+b）ne−（aα+β）yyN−1dy]=1 −P最大Ym Q<′′m∈MM=1−P Ym Q<′′m=1Mn0的n=0其中， Y's 是 假定 独立的 P（Y1+wbX′′2（Np+pc）ηth-1Q′）天线数量（L）。这是由于访问减少距离在DAS。此外，如图1（a）中明显的，对于较高的Pmax值，较少数量的DA端口是活动的（NA）。在1个Q′ βNyN−1e−βydy01γinc（N，βQ′）图1（b），我们有对应于电荷EHE的约束（CC），其中Eb=1mWΩ k显然γ{N，1（1 +wb∑N|2）− 1}|2)− 1}we夏娃在SEE中受益这也提供了一个机会为了防止其他不可预测的攻击的前夕剥夺=P（η）=1−（2P）ηth）（六）出来日（N-1）！它是唯一的能源。然而，我们注意到，=（N-1）！=IncA. 布拉和S. M.ShahICT Express 8（2022）179184Fig. 1. （a）参见DAS和CAS中的w.r.tPmax（b）参见以下情况下的w.r.tPmax EHE。图二、（ a）对于增加N，SEE的OP为发射功率（b）W.R.T发射功率，以增加W.R.B和W.R.E。与能源效率的权衡。在图2中，我们绘制了SEE的OP与DA端口的发射功率的关系，其中σ2=-20dBm，并且5. 结论在本文中，我们研究了基于SWIPT-in-DAS的物联网网络的SEE对于理想CSI的情况下，我们讨论了一种方法，利用EHE的此外，在一个未知的CSI的情况下，我们的系统性能的特点是由OP的SEE。对于包层传输方案，我们得到了一个封闭形式的表达式的OP的SEE。理论结果与数值计算结果相吻合。竞合利益作者声明，他们没有已知的可能影响本文所报告工作引用[1] P. Gandotra ， R.K. 贾 ， S 。 Jain ， Green Communication in NextGenerationCellularNetworks ： A Survey ， IEEE Access 5 （ 2017 ）11727-11758。[2] H.金，S.- R.李角，澳-地宋，K.- J·李岛Lee，分布式天线系统中能量效率最大化的最优功率分配方案，IEEE Trans. Commun. 63（2）（2014）431[3] Y. Huang ， M. Liu ， Y. Liu ， Energy-efficient SWIPT in IoTdistributedantennasystems，IEEE Internet Things J. 5（4）（2018）2646[4] P. Tedeschi，S.希安卡莱波河Di Pietro，能量收集网络中的安全性：当前解决方案和研究挑战的调查，IEEE Commun。监视器家教22（4）（2020）2658http://dx.doi。org/10.1109/COMST.2020.3017665。[5] 公元Wyner，窃听频道，贝尔系统。Tech. J. 第五十四条第八款（1975年）b1355-1387年。σ2e=-10dBm。发送功率和DA端口数在整个系统性能中的重要作用。图在图2（a）中，我们观察到P_out（ηth）随着发射功率的增加而显著减小，并且最初，观察到DA端口数量的类似趋势。然而，这种行为在更高的功率水平下改变。事实上，结果表明，为了使OP最小化，对于较高的Pmax值，需要较少数量的DA端口处于活动状态。此外，在Fig. 在图2（b）中，可以观察到当Bob和Eve的PS比率增加时，Pout（ηth）也减小。此外，当Bob的PS比在幅度上高于Eve的PS比时，系统执行得更好。[6] G. Wang，C.孟，W. Heng，X. Chen，Secondary Energy EfficiencyOptimization in an-aided Distributed Antenna Systems with EnergyHarvesting，IEEE Access 6（2018）32830http://dx.doi.org/10.1109/[7] Y. Zhang ， P. Li ， W. 范 河 ， 巴 西 - 地 Wang ， Secondary outageprobability anal-能量收集协作系统中的能量感知中继选择分析，IET通讯。（2021年）。[8] A. Zappone ， E. Jorswieck 等 人 ， Energy efficiency in wireless net-worksviafractionalprogrammingtheory，FoundationsandTrends®inCommunicationsand Information Theory 11 （ 3 -4 ）（20 15 ）18 5- 3 9 6 .[9] J. Nocedal，S. J. Wright，序列二次规划，数值优化（2006）529-562。