基于随机矩阵理论的Massive MIMO欺骗攻击检测与安全容量估计

发布时间：2020-08-08 20:42

【摘要】：大规模多输入多输出(Massive MIMO)技术被认为是5G网络物理层的核心技术,目前已得到国内外学者的广泛研究。随着Massive MIMO技术日益走向应用,无线网络面临的安全挑战成为更加突出的问题,Massive MIMO系统的物理层安全已备受学术界的关注。欺骗攻击是威胁物理层安全的一种主动干扰攻击。目前,针对欺骗攻击的检测已提出一系列方法,如能量比检测、随机符号检测、广义似然比检测、基于最小描述长度(MDL)检测等。这些方法虽然在不同程度上提高了欺骗攻击的检测性能,但均有不足之处。例如,需事先已知信道状态信息(CSI)、传输中需加入额外的专用随机符号、需假定发送导频序列长度远远大于基站天线数、当信噪比低时检测性能下降等等。为了实现信息的保密传输,使信号传输的最大安全速率尽可能接近通信系统的安全容量,目前采用的有效方法是在传输过程中加入人造噪声。然而,针对Massive MIMO系统,人造噪声功率的分配系数选择仍不完善。针对上述存在的问题,本文基于随机矩阵理论(RMT)对Massive MIMO系统的欺骗攻击检测方法和安全容量估计方法展开深入研究。本文的创新性工作如下:(1)提出一种基于改进灵活检测准则(FDC)的Massive MIMO欺骗攻击检测算法。该算法针对基站天线数与导频序列长度相接近的Massive MIMO系统,利用RMT-FDC准则对窃听用户的有无进行判决。利用RMT对基站接收信号的样本协方差矩阵的特征值予以修正,使样本协方差矩阵能够替代统计协方差矩阵,从而提高了检测性能。该算法无需已知噪声方差、信道状态等先验信息。(2)提出两种基于特征值的Massive MIMO欺骗攻击检测算法,包括基于RMT的特征值-迹之比(ETR)和基于标准条件数(SCN)的算法。通过分析样本协方差矩阵特征值的分布特性,结合M-P律分别计算出其判决阈值,从而实现了欺骗攻击的检测。两种算法相比基于改进FDC准则的算法,降低了计算复杂度。(3)提出一种基于随机矩阵理论的Massive MIMO安全容量估计方法。为了保障Massive MIMO系统信息传输的安全性,通过加入人造噪声的方法抑制窃听用户的信噪比,提高系统的安全容量,并基于RMT分析了基站不同发射功率条件下人造噪声功率分配系数的选择问题。仿真结果表明,在发射功率较小时应将全部功率用于传输信息,而在发射功率较大时选择最优的功率分配系数用于产生人造噪声,可获得最大的安全容量。同时,最优功率分配系数下通过增大发射功率可提高安全容量,实现信息传输的保密性。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN929.5
【图文】：

框图,MIMO系统,单用户,并行信道

) ( , ) loglog 1 log 1 ( , 4 4 4F c F c ec c F c (1 ) 1 (1 ) 122xzxz。通过这两个变换，信( ) ( )HC SNR V SNRHH···················信道容量IMO 系统O（Single-User MIMO，SU-MIMO）系统，即点到时频资源的多条并行信道分配给某一用户。其系统

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图 2.2 多用户MIMO系统框图DD 模式的多用户 MIMO 系统中基站天线数为 M，有下行传输过程中所有 K 个用户接收的信号可以表示为y PHx n·························阵理论[66][67]，其遍历容量可表示为22[log ][logdet( )]HPergodic KMHPKMC EE I HHI HH············· K维的单位矩阵，2 为噪声方差。信道瞬时容量值小于某个指定容量值的概率等于某 2( ) logHPout out r K outMp C P C I HH ·········

模型图,模型,信噪比,平均噪声

还存在窃听节点 Eve，Eve 能够通过窃听信道接收到 Alice 的发射信号，系统模型如图2.3 所示。图 2.3 窃听信道模型假定合法信道与窃听信道有相同的设定且相互独立，那么 Bob 端与 Eve 端接收的信号可表示为 ()()()()()()()()iiiiiiiieeebbbYHXZYHXZ··················（2.30）式中 (i)bH和 (i)eH分别为合法信道与窃听信道的信道衰落系数，服从均值为 0，方差为 1 的复高斯分布； (i)bZ和 (i)eZ为零均值的加性高斯白噪声。假设 Alice 发射的信号有平均功率约束，表示为EXiPnni 12[()]1······························（2.31）而合法信道和窃听信道的平均噪声分别为bN和eN，那么 Bob 和 Eve 的瞬时信噪比可写为 eeebbbPhiNPhiN22()() ···························（2.32）平均信噪比为

【参考文献】