CN114884608A - 无人机协同隐蔽通信方法及系统 - Google Patents

无人机协同隐蔽通信方法及系统 Download PDF

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CN114884608A CN202210511596.6A CN202210511596A CN114884608A CN 114884608 A CN114884608 A CN 114884608A CN 202210511596 A CN202210511596 A CN 202210511596A CN 114884608 A CN114884608 A CN 114884608A
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孙宇
萧洒
王健全
唐万斌
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Abstract

本发明涉及一种无人机协同隐蔽通信方法及系统。传统隐蔽通信系统收到平方根法则的限制，因此通信双方通信速率不高。为了解决该技术问题，增大隐蔽通信容量，本发明引入了无人机系统发射干扰信号，并将整个过程划分成若干时隙，在监听方以最佳检测性能检测的前提下，获得最优的无人机飞行轨迹，以及协作通信发送方的发射功率。除了提高通信容量外，本发明将隐蔽通信的应用从静态应用扩展到动态应用场景，实现隐蔽性能增益。本发明适用于无线通信领域。

Description

无人机协同隐蔽通信方法及系统
技术领域
本发明属于无线通信领域，具体涉及一种无人机协同隐蔽通信方法及系统。
背景技术
由于无线信道媒介的广播性质，合法和非法收发器都可以从无线空中接口接收数据信号。这对如何保证通信的安全和私密性提出了挑战。在这种背景下，人们提出了各种防止信息被窃听方窃听的策略。然而，在许多实际场景中，为了保护用户的隐私，不允许第三方收发器发现无线传输的存在。为了避免数据传输被发现，业界和学术界都提出并研究了隐蔽通信。在隐蔽通信中，发射方Alice向接收方Bob传输信息，而窃听方Willie试图检测Alice的传输，但如果Willie的检测性能接近于随机猜测的检测性能，则可以认为Alice到Bob的传输是隐蔽的。
目前，有很多研究从信息论的角度来分析隐蔽通信的可实现率。
现有技术1：B.A.Bash,D.Goekel,and D.Towsley,“Limits of reliablecommunication with low probability of detection on AWGN channels,”IEEEJ.Sel.Areas Commun.,vol.31,no.9,pp.1921–1930,Sep.2013.
现有技术1首次分析了加性高斯白噪声信道的隐蔽速率发现了平法根定律(SRL)，即隐蔽速率为
Figure BDA0003638195350000011
比特，随着信道数量n趋于无穷，隐蔽速率趋于0。之后，一些结果被扩展到离散无记忆信道(DMC)、二进制对称信道(BSC)和多址信道(MAC)，这些都是证实了平方根定律。
为了获得一个正的隐蔽率，还一些现有的研究试图利用信道不确定性来提高隐蔽通信性能。由于人工噪声的统计特性和功率易于控制，相对于利用信道不确定性的方案，干扰方案在实际中更容易实现。
此外，在考虑位置不确定性的情况下，出现了一种带泊松场随机干扰的安全辅助通信方案，以提高隐蔽通信性能。之后衍生了一种利用多个天线和一个全双工干扰器来实现隐蔽通信的技术，具有良好效应的同时，干扰器上的多个天线对Alice的发射速率以及因此对隐蔽传输速率产生负面影响。
现有技术中，干扰机的位置是固定的或准静态的假设。在实际场景中，这可能会导致一些问题。例如，静态干扰器不能根据通信环境自适应地调整其位置，因此可能无法为安全或隐蔽通信提供强大的机会和屏蔽。因此，使用移动干扰器来提高安全性和私密性变得越来越迫切和必要。
图1展示了隐蔽通信的基本模型。图中Alice向协作通信方Bob发送数据信息，而监听方Willie检测是否存在上述通信链路。如果检测到上述通信的存在，则认为隐蔽通信失败，否则理想地，如果Willie的检测性能接近于随机猜测，那么Alice到Bob的传输就是“隐蔽”的。
对于监听方来说，检测方案通常有两种，第一种是利用相对熵来求解监听方错误检测概率，即漏检和虚警概率。第二种是利用能量检测，即：Willie通过接收到的能量来进行判决发射方是否进行通信。上述两种检测方案，分别适用于平方根法则下的隐蔽通信和常速率情况下的隐蔽通信。
然而，随着隐蔽通信的发展，越来越多的工程实践需要实现一个常速率的通信，例如对于平法根法则，在n次信道的使用中所传输的信息量是
Figure BDA0003638195350000021
对于每次信道使用，所传输的是
Figure BDA0003638195350000022
当n趋于+∞时，每次信号传输的比特为0，在实践中，这远远不能满足实际需求。
发明内容
为了解决或缓解上述部分或全部技术问题，本发明是通过如下技术方案实现的：
一种无人机协同隐蔽通信方法，所述无人机协同隐蔽通信方法包括如下步骤：
步骤1：无人机起飞，并在达到高度H后，无人机发射干扰信号，开始建立隐蔽通信信道；
步骤2：获取无人机的当前位置信息，以及无人机与协作通信发送方、协作通信接收方和监听方的信道功率增益；
步骤3:至少基于无人机的最大速度，错误检测容忍率，时隙长度，以及监听方以最佳检测阈值来进行辐射探测情况下对应的最小误检率，以最大化协作通信发送方与协作通信接收方的整体通信速率；
步骤4:根据优化后的结果，无人机飞往下一地点，以及协作通信发送方调整发射功率，以实现监听方无法判断隐蔽通信的发生；
步骤5:隐蔽通信结束，无人机前往目标终点；
在某个实施例中，无人机在此后的隐蔽通信过程中，始终维持高度H。
在某个实施例中，在任意一时隙，在最大速度限制下无人机所能达到的区域内，使无人机的位置和协作通信接收方之间的距离与无人机的位置和监听方的距离之比最大。
在某个实施例中，在确定的下一时隙无人机的位置后，根据凸优化问题求解协作通信发送方的发射功率。
无人机协同隐蔽通信系统，该系统包括协作通信发送方、协作通信接收方，以及无人机：无人机起飞，并在达到高度H后，无人机发射干扰信号，开始建立隐蔽通信信道；无人机获取当前位置信息，以及无人机与协作通信发送方、协作通信接收方和监听方的信道功率增益；至少基于无人机的最大速度，错误检测容忍率，时隙长度，以及监听方以最佳检测阈值来进行辐射探测情况下对应的最小误检率，以最大化协作通信发送方与协作通信接收方的整体通信速率；根据优化后的结果，无人机飞往下一地点，以及协作通信发送方调整发射功率，以实现监听方无法判断隐蔽通信的发生；无人机前往目标终点，隐蔽通信结束；
在某个实施例中，无人机在此后的隐蔽通信过程中，始终维持高度H。
在某个实施例中，在任意一时隙，在最大速度限制下无人机所能达到的区域内，使无人机的位置和协作通信接收方之间的距离与无人机的位置和监听方的距离之比最大。
在某个实施例中，在确定的下一时隙无人机的位置后，根据凸优化问题求解协作通信发送方的发射功率。
本发明的部分或全部实施例，具有如下有益技术效果：
1)相比与传统的CI方法，将隐蔽通信的应用从静态应用扩展到动态应用场景，实现隐蔽性能增益。
2)通信速率不在受平法根法则限制，极大程度提高了隐蔽通信的通信速率。
更多的有益效果将在优选实施例中作进一步的介绍。
以上披露的技术方案/特征，旨在对具体实施方式部分中所描述的技术方案、技术特征进行概括，因而记载的范围可能不完全相同。但是该部分披露的这些新的技术方案同样属于本发明文件所公开的众多技术方案的一部分，该部分披露的技术特征与后续具体实施方式部分公开的技术特征、未在说明书中明确描述的附图中的部分内容，以相互合理组合的方式披露更多的技术方案。
本发明任意位置所披露的所有技术特征所组合出的技术方案，用于支撑对技术方案的概括、专利文件的修改、技术方案的披露。
附图说明
图1是隐蔽通信系统的信息处理示意图；
图2是无人机与通信双方以及监听方的示意图；
图3是无人机参与的隐蔽通信方法流程图；
图4是无人机在不同时隙下的轨迹示意图；
图5是优化问题的最优解求解流程图。
具体实施方式
由于不能穷尽描述各种替代方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案中的要点内容进行清楚、完整地描述。对于下文未详细披露的其它的技术方案和细节，一般均属于本领域通过常规手段即可实现的技术目标或技术特征，限于篇幅，本发明不对其详细介绍。
除非是除法的含义，本发明中任意位置的“/”均表示逻辑“或”。本发明任意位置中的“第一”、“第二”等序号仅仅用于描述上的区分标记，并不暗示时间或空间上的绝对顺序，也不暗示冠以这种序号的术语与冠以其它定语的相同术语必然是不同的指代。
本发明会对各种用于组合成各种不同具体实施例的要点进行描述，这些要点将被组合至各种方法、产品中。在本发明中，即便仅在介绍方法/产品方案时所描述的要点，意味着对应的产品/方法方案也明确地包括该技术特征。
本发明中任意位置处描述存在或包括某步骤、模块、特征时，并不暗示这种存在是排它性地唯一存在，本领域技术人员完全可以根据本发明所披露的技术方案而辅以其它技术手段而获得其它实施例；基于本发明中具体实施例描述的要点，本领域技术人员完全可以对某些技术特征施加替换、删减、增加、组合、调换顺序等手段，获得一个仍遵循本发明构思的技术方案。这些未脱离本发明技术构思的方案也在本发明保护范围之内。
为使得通信速率能够突破前述的平方根法则，本发明提出一种辅助方案。参考图2，其展示的是本发明所公开的一种无人机辅助隐蔽通信方案。通过无人机提供一个发射干扰信号的干扰机。协作通信接收方(合法通信接收方，本发明以Bob代指)除了接收协作通信发送方(合法通信发送方，本发明以Alice代指)发射的信号外，还接收无人机发射的信号，而监听方(本发明以Willie代指)除了接收Alice发射的信号外，还接收无人机发射的信号，从而Willie就无法判断Alice是否在发送信号。Alice与Bob的距离为ha,b，无人机与Bob的距离为hu,b，监听方Willie与Alice的距离为ha,w，Willie与无人机的距离为hu,w。
方案利用无人机的灵活性，充当干扰机，来干扰监听方。无人机发射出来的干扰信号是随机的。由于监听方对这部分信息是未知的，因此当它接受到信号时，它就无法做出准确的判断这信息来自谁。从而让实现通信的隐蔽。显然，无人机的位置轨迹会影响监听方的检测性能，这是因为无人机距离监听方Willie越近而距离Bob越远的时候，干扰效果最好，从而发射方可以发射更多的信息。而距离越远，则反之。因此需要设计无人机的最佳轨迹，从而达到传输隐蔽信息最大化。
本发明中，通过调整Alice的发射机功率以及无人机的位置，来实现Willie无法检测Alice是否与Bob通信。某种具体实现方式，描述如下。
参考图3，基于无人机参与的隐蔽通信方法，其包括如下步骤：
步骤1：无人机起飞，并在达到高度H后，开始建立隐蔽通信信道。
如果Alice打算与Bob建立隐蔽通信，那么在实际通信前，无人机首先起飞，并在达到H后，开始建立隐蔽通信信道。
优选地，无人机在此后的隐蔽通信过程中，始终维持高度H。
步骤2：获取获取无人机的当前位置信息，以及无人机与协作通信发送方、协作通信接收方、监听方的信道功率增益。
无人机开始建立隐蔽通信，首先获取无人机此时的位置，即无人机的起点位置信息。对于无人机而言，Alice、Bob、Willie的地理位置信息均是已知的，且认为其处于静态不动。
基于相对位置信息，即可获得无人机与前述三者之间的信道功率增益。
步骤3:至少基于无人机的最大速度，错误检测容忍率，时隙长度，以及监听方以最佳检测阈值来进行辐射探测情况下对应的最小误检率，以最大化协作通信发送方与协作通信接收方的整体通信速率。
参考图4，无人机的轨迹可以通过多个连续的点予以描述。在整个隐蔽通信过程中，将整个通信时间划分为N个时隙(第0，1，2，...，N时隙)，且每个时隙的时长固定。当N越大，对无人机的轨迹描述越精确。
步骤4:根据优化后的结果，无人机飞往下一地点，以及协作通信发送方调整发射功率，以实现监听方无法判断隐蔽通信的发生。
对于本发明，通过调整发射方的发射功率，以及发射干扰信号的无人机的轨迹，即可实现隐蔽通信。但是该两个需要动态调整的参数需要通过最优计算来获得。步骤3和步骤4更多的细节，将在后文中描述。
步骤5:隐蔽通信结束，无人机前往目标终点。
无人机结束隐蔽通信任务，返回预先设定的目标终点。由此完成一次无人机参与的隐蔽通信过程。
设Alice，Bob以及Willie是地面用户，且他们的地理位置分别为
Figure BDA0003638195350000061
其中x，y分别代表横坐标和纵坐标。在本发明中，该三方用户的的位置是静态的。
无人机因为电量有限，因此不能无线飞行，其可用的飞行周期为T，且被氛围N个时隙(每个时隙长度σt)。无人机的轨迹所在位置被分割为N个离散位置，并计为
Figure BDA0003638195350000062
(后文也记为q[n])，当N越大，该近似描述越精确；无人机的飞行高度计作H。
对于无人机，所有的信道的瞬时信道状态CSI和地面用户的位置，对于无人机而言是可知的。Alice到Bob的Alice到Willie的信道都受瑞利衰落影响。Alice到Bob的Alice到Willie的相应的信道功率增益分别为
Figure BDA0003638195350000063
和
Figure BDA0003638195350000071
其中：β0是信道在参考距离1m处的功率增益，da,b和da,w是两个收发器之间的对应距离，α是路径损耗指数，ζa,b[n]和ζa,w[n]为服从参数λ＝1的指数分布的随机变量，n为时隙序号。
由于地面上Alice，Bob，Willie的位置对于无人机是已知的，所以无人机可以获得无人机到Alice，Bob，Willie的CSI信息(即信道功率增益)。对于第n个时隙，无人机到Bob和Willie的信道功率增益可以分别表示为：
Figure BDA0003638195350000072
Figure BDA0003638195350000073
该公式所涉及的符号含义，与前文相同。不难看出上述两信道功率增益仅仅与仅仅与各用户节点的位置有关。
总体而言，本发明中的符号x和y分别代表发送符号/信号和接收符号/信号；P代表发射功率；h和d代表距离。举例地，记xa，xu，分别为Alice传输符号/信号和无人机传输的Artificial noise(AN)(人工噪声)符号；记yb，为Bob的接收符号/信号。本发明符号中的上角码(i)代表信道标号，[n]代表第n个时隙。本发明中，某个符号(比如q，h等)的下角码a，b，w，u分别代表Alice，Bob，Willie以及无人机在该符号下的含义。
本发明所有未明确指明含义的符号，均可以通过该规则解读其含义。
对于发送方Alice，记
Figure BDA0003638195350000074
(i＝1，2，3...m)和Pa[n]分别为Alice在使用第i个信道时在第n个时隙中的传输符号和传输功率，m为每个时隙中使用信道的信道总数。
对于接收方Bob，其相应的加性高斯白噪声(AWGN)
Figure BDA0003638195350000075
其中
Figure BDA0003638195350000076
为Bob处的噪声方差。因此Bob的接收信号为：
Figure BDA0003638195350000077
其中：i表示信号标号，n为时隙标号，
Figure BDA0003638195350000078
Pu[n]代表无人机在第n个时隙的干扰功率。
Figure BDA0003638195350000079
表示无人机在第i个信道第n个时隙发送的AN符号，且满足期望
Figure BDA00036381953500000710
其中
Figure BDA00036381953500000711
的含义为
Figure BDA00036381953500000712
的共轭。记Rb[n]为Alice到Bob的信息传输速率。
对于无人机，其发射的干扰功率Pu[n]是一个独立的同分布均匀随机变量，取值范围为
Figure BDA0003638195350000081
Figure BDA0003638195350000082
是无人机在第n个时隙的最大发射功率。
因此，从Alice到Bob的信道容量为：
Figure BDA0003638195350000083
该公式中的符号含义与之前的定义相同。
记
Figure BDA0003638195350000084
和
Figure BDA0003638195350000085
分别代表无人机的在任一时隙n的位置q[n]的集合(也即无人机轨迹)，以及Alice发射信号的在任一时隙n的传输功率Pa[n]的集合，并记无人机的起始位置和终点位置分别为qu，0和qu，F，且满足qu[0]＝qu，0，qu[N]＝qu，F；Vmax是无人机最大速度。
于是本发明中无人机的轨迹和Alice的信号发射功率，满足如下约束时：
Figure BDA0003638195350000086
s.t.ξ*[n]≥1-∈， (1b)
Figure BDA0003638195350000087
qu[N]＝qu，F， (1d)
qu[0]＝qu，0， (1e)
其中
Figure BDA0003638195350000088
ξ*[n]表示在第n个时隙Willie以最佳检测阈值
Figure BDA0003638195350000089
来进行辐射探测情况下对应的最小误检率；并且：Γ[n]＝Pu[n]|hu，w[n]|2，
Figure BDA00036381953500000810
Figure BDA00036381953500000811
的含义为监听方Willie处的噪声方差；∈是错误检测容忍率，da，w是Alice与Willie的之间距离。s.t.的含义为受约束于。其它符号与前文描述相同，或可以直接应用本文符号规则解读，此处不在赘述。
该优化问题是非凸的，任意获得最优解的方式均是合适的。为了获得最优解，本发明提供一种最优化方法。
首先将前述优化问题改写为：
Figure BDA0003638195350000091
s.t.1(b)，1(c)，1(d)，1(e) (2b)
其中：
Figure BDA0003638195350000092
此外，(1b)可以表示为：
Figure BDA0003638195350000093
对于给定的qu[n]，G(Pa[n]，qu[n])是关于Pa[n]的单调递增函数。约束条件(1b)中的等式一定存在于优化问题(2a)(2b)中。
优化问题(2a)(2b)可以分为两个子问题，其中第一个子问题为：
Figure BDA0003638195350000094
s.t.||qu[n]-qu[n-1]||≤Vmaxσt，n＝1，...，N，
qu[N]＝qu，F，
qu[0]＝qu，0，
以及第二个子问题：
Figure BDA0003638195350000095
Figure BDA0003638195350000096
其中，
Figure BDA0003638195350000097
该两个子问题存在唯一最优解，因此可以通过GM(几何)算法来解决该优化问题。
对于第一子问题，在前n个时隙，0＜n＜N，无人机的轨迹设计问题可以表示为：
Figure BDA0003638195350000101
s.t.||qu[n]-qu[n-1]||≤Vmaxσt.
该优化问题的本质是找到一个点qu[n]，且在上述优化条件下确定可行区域内，使无人机的位置qu[n]和Bob之间的距离与无人机的位置qu[n]和Willie的距离之比最大。
对于第二个子问题，对于一个给定的qu[n]，
Figure BDA0003638195350000102
第二子问题是一个凸优化问题，且该目标方程随着Pa[n]单调递增，因此该问题可以很容易被有效解决。
尽管已经参考本发明的具体特征和实施例描述了本发明，但是在不脱离本发明的情况下仍可以对其进行各种修改、组合、替换。本发明的保护范围旨在不限于说明书中描述的过程、机器、制造、物质组成、装置、方法和步骤的特定实施例，并且这些方法、模块可能还被实施在相关联、相互依赖、相互配合、前/后级的一个或多个产品、方法当中。
因此，说明书和附图应简单地视为由所附权利要求限定的技术方案的部分实施例的介绍，因而应根据最大合理解释原则对所附权利要求解读，并旨在尽可能涵盖本发明公开范围内的所有修改、变化、组合或等同物，同时还应避免不合常理的解读方式。
所附的权利要求中所提及的若干技术特征可能存在替代的技术特征，或者对某些技术流程的顺序、物质组织顺序可以重组。本领域普通技术人员知晓本发明后，容易想到该些替换手段，或者改变技术流程的顺序、物质组织顺序，然后采用了基本相同的手段，解决基本相同的技术问题，达到基本相同的技术效果，因此即便权利要求中明确限定了上述手段或/和顺序，然而该些修饰、改变、替换，均应依据等同原则而落入权利要求的保护范围。
结合本文中所公开的实施例中描述的各方法步骤或模块，能够以硬件、软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各实施例的步骤及组成。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用或设计约束条件。本领域普通技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为在本发明所要求保护的范围之外。

Claims (8)

1.一种无人机协同隐蔽通信方法，其特征在于，所述基于无人机参与的隐蔽通信方法包括如下步骤：
步骤1：无人机起飞，并在达到高度H后，无人机发射干扰信号，开始建立隐蔽通信信道；
步骤2：获取无人机的当前位置信息，以及无人机与协作通信发送方、协作通信接收方和监听方的信道功率增益；
步骤3:至少基于无人机的最大速度，错误检测容忍率，时隙长度，以及监听方以最佳检测阈值来进行辐射探测情况下对应的最小误检率，以最大化协作通信发送方与协作通信接收方的整体通信速率；
步骤4:根据优化后的结果，无人机飞往下一地点，以及协作通信发送方调整发射功率，以实现监听方无法判断隐蔽通信的发生；
步骤5:隐蔽通信结束，无人机前往目标终点。
2.根据权利要求1所述的无人机协同隐蔽通信方法，其特征在于：
无人机在此后的隐蔽通信过程中，始终维持高度H。
3.根据权利要求2所述的无人机协同隐蔽通信方法，其特征在于：
在任意一时隙，在最大速度限制下无人机所能达到的区域内，使无人机的位置和协作通信接收方之间的距离与无人机的位置和监听方的距离之比最大。
4.根据权利要求3所述的无人机协同隐蔽通信方法，其特征在于：
在确定的下一时隙无人机的位置后，根据凸优化问题求解协作通信发送方的发射功率。
5.一种无人机协同隐蔽通信系统，该系统包括协作通信发送方、协作通信接收方，以及无人机，其特征在于：
无人机起飞，并在达到高度H后，无人机发射干扰信号，开始建立隐蔽通信信道；
无人机获取当前位置信息，以及无人机与协作通信发送方、协作通信接收方和监听方的信道功率增益；
至少基于无人机的最大速度，错误检测容忍率，时隙长度，以及监听方以最佳检测阈值来进行辐射探测情况下对应的最小误检率，以最大化协作通信发送方与协作通信接收方的整体通信速率；
根据优化后的结果，无人机飞往下一地点，以及协作通信发送方调整发射功率，以实现监听方无法判断隐蔽通信的发生；
无人机前往目标终点，隐蔽通信结束。
6.根据权利要求5所述的无人机协同隐蔽通信系统，其特征在于：
无人机在此后的隐蔽通信过程中，始终维持高度H。
7.根据权利要求6所述的无人机协同隐蔽通信系统，其特征在于：
在任意一时隙，在最大速度限制下无人机所能达到的区域内，使无人机的位置和协作通信接收方之间的距离与无人机的位置和监听方的距离之比最大。
8.根据权利要求7所述的无人机协同隐蔽通信系统，其特征在于：
在确定的下一时隙无人机的位置后，根据凸优化问题求解协作通信发送方的发射功率。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111555836A (zh) * 2020-04-27 2020-08-18 西安交通大学 一种基于多节点协作干扰阻塞的无线隐蔽通信模型及方法
CN112865855A (zh) * 2021-01-04 2021-05-28 福州大学 基于无人机中继的高效无线隐蔽传输方法
CN112954672A (zh) * 2021-02-09 2021-06-11 大连理工大学 一种针对可飞行监听者的无人机中继隐蔽通信方法

Patent Citations (3)

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Non-Patent Citations (4)

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Title
RAO, HANGMEI, ET AL.: ""UAV-Enabled Cooperative Jamming for Covert Communications"" *
XU JIANG ET AL.: ""Covert Communication in UAV-Assisted Air-Ground Networks"" *
杨玲等: "物理层隐蔽通信的检测和性能分析" *
胡锦松等: ""无人机中继协助的有限码长隐蔽通信"" *

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