CN114980110A - 一种针对未知窃听者位置的无人机友好干扰办法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种针对未知窃听者位置的无人机友好干扰办法，考虑可能存在的未知位置的窃听者，提出了针对窃听者的友好干扰无人机信号干扰方案，以降低未知位置窃听者的信息窃取风险，利用目标函数的特殊形式解决非凸问题而不通过松弛，减少了计算误差，提高了精度；针对未知的窃听者位置，通过更改合适的步长遍历得到各个潜在位置的信噪比，从而得到最优的友好干扰无人机的位置，以最优的友好干扰无人机的位置为目标，建立更合适用于各个潜在位置的信噪比计算的步长遍历方案，采用逐次凸逼近方法，将目标函数分为三个子问题并进行求解，最终生成在不确定位置窃听者下保护隐私能力较强的友好干扰无人机最优的优化位置计算方案。

Description

一种针对未知窃听者位置的无人机友好干扰办法
技术领域
本发明涉及无人机信息安全领域，特别是涉及一种针对未知窃听者位置的无人机友好干扰办法。
背景技术
无人机辅助通信的显著优势使得无人机逐渐成为未来无线通信领域不可或缺的角色。然而，由于无线信道的开放性质，使得无人机与地面节点通信时容易遭受恶意用户的窃听和攻击。具体来说，一方面，通过无线视距(Line of Sight)信道传输时可能会被一些不希望接收到的接收器截获，从而存在信息泄漏的风险。另一方面，无人机无线收发机容易受到恶意干扰攻击。如何保证无线数据传输的安全，是任何无线通信系统都面临的重要问题之一。传统的安全通信主要依赖加密技术，它是在网络协议栈的上层利用密钥进行数据加密，但是密钥的生成、注入、存储和分发等都很复杂，大量的密钥分配更是一个难以解决的问题。而且，传统的加密技术依赖高复杂度的加密解密算法，这将给无人机带来额外的能量损耗。
除传统加密方法外，物理层安全(Physical Layer Security)已经成为增强未来无线通信系统安全性能的强大补充解决方案。物理层安全技术是从信息论的角度出发，充分利用无线信道的传播特性，如随机性、干扰、噪声、衰落、色散、可分离性、互异性等，在底层物理层上解决通信过程中信息安全问题的一种方法，其核心思想是通过创造主信道优势降低窃听信道容量以实现信息的安全传输。信道特性决定了物理层安全性能，虽然无人机通信空对地视距信道会增加被窃听的风险，但是无人机作为移动干扰源时，空对地视距信道同样可以使得干扰更为有效。并且，无论无人机作为信源还是干扰源，都可以充分利用其高机动性调整自身位置以提高无人机通信系统的物理层安全性能。
发明内容
本发明的目的是针对热点地区通信设备短缺问题，解决无人机作为临时基站的通信安全问题。移动的友好干扰无人机相对于固定的人工噪声设备更适用于移动的用户环境。传统的密码加密技术的高耗能不利于集成在无人机上，利用人工噪声的物理层安全技术增强系统的安全性能。本发明的目的是在移动的发射端情况下，利用友好干扰无人机对未知位置的窃听者进行干扰，提高无人机通信系统的安全性能。
为了解决以上技术问题，本发明提供一种针对未知窃听者位置的无人机友好干扰办法，包括以下步骤
S1，构造适用于具有应用前景的无人机移动基站的模型，无人机移动基站模型的主要结构包含以下模块单元：
A1-1、源发射无人机S-UAV：用于将机密信息发送给用户(Bob)；
A1-2、用户(Bob)：用户和源发射机之间的直接通信被禁止；
A1-3、窃听者(Eve)：试图窃听从S-UAV到Bob的合法通信；
A1-4、干扰UAV(J-UAV)：用来传输干扰信号以混淆窃听者(Eve)。
S2，利用逐次凸逼近方法分解无人机目标函数，其数学模型以如下操作建立：
A2-1、无人机(S-UAV和J-UAV)与地面接收机(Bob和Eve)之间的空对地传输可分为视距传播和非视距传播；
A2-2、假设无人机仰角为αk，k∈{s,j}，φ和
Figure BDA0003640700820000021
为环境常数，S-UAV和J-UAV的视距发射概率PLoS和仰角αk计算公式为
Figure BDA0003640700820000022
Figure BDA0003640700820000023
其中，hk为无人机高度，
Figure BDA0003640700820000031
其中k∈{s,j}和u∈{b,e}，表示地面用户(Bob或Eves)与无人机(S-UAV或J-UAV)在地面上的投影之间的距离；
A2-3、假设无人机和地面用户之间的距离φ和
Figure BDA0003640700820000032
为环境常数，无人机对视距链路和非视距链路的瞬时路径损失Lk,u和空中无人机和地面用户之间平均路径损耗
Figure BDA0003640700820000033
可分，内别表示为
Figure BDA0003640700820000034
Figure BDA0003640700820000035
其中，βL和βN分别表示LoS和NLoS连接的路径损耗指数，PLoS＝1-PNLoS；
A2-4、基于上述地-空信道模型，包括J-UAV干扰在内的Bob和Eve处的瞬时信噪比可以表示为
Figure BDA0003640700820000036
其中，Ps和Pj分别表示S-UAV和J-UAV的功率，
Figure BDA0003640700820000037
和
Figure BDA0003640700820000038
表示Bob和Eves受到的噪声功率；
A2-5、以窃听者信噪比满足
Figure BDA0003640700820000039
为条件，符合的位置集合称为安全区域(SR)，优化SR的问题可以转化为
Figure BDA0003640700820000041
其中，qs＝(xs,ys)和qj＝(xj,yj)分别表示S-UAV和J-UAV的位置，变量qs,min，qs,max，qj,min，qj,max，hs,min和hs,max是目标区域三维位置的边界S-UAV涉及的所有参数都会随着时间的变化而变化，同时J-UAV的参数也会随着S-UAV参数的变化而变化。
其中，逐次凸逼近的主要步骤为：
A4-1、初始化源无人机的飞行轨迹；
A4-2、初始化干扰无人机的二维坐标、高度和功率；
A4-3、使用A4-2高度和功率优化二维坐标；
A4-4、使用A4-2的功率和A4-3的二维坐标优化高度；
A4-5、根据A4-2的二维坐标和A4-4的高度优化功率；
A4-6、根据收敛条件，符合则保存模型，反正循环至A4-3。
本发明的有益效果是：
本发明中，利用目标函数的特殊形式解决非凸问题而不通过松弛，减少了计算误差，提高了精度。针对未知的窃听者位置，通过更改合适的步长遍历得到各个潜在位置的信噪比，从而得到最优的友好干扰无人机的位置。利用逐次凸逼近方法，将目标函数分为三个子问题，代替强化学习的庞大计算量。
附图说明
图1为本发明的双无人机移动系统模型；
图2为本发明中逐次凸逼近方法流程图；
图3为本发明中友好干扰无人机的二维轨迹实验图；
图4为本发明中潜在窃听者区域的信噪比热力图。
具体实施方式
本实施例提供的一种针对未知窃听者位置的无人机友好干扰办法，如图1所示，未知窃听者位置通过多个模块单元构造移动基站的模型，本专利采用非凸二进位整数优化问题分解无人机最优状态求解，并提出如图2逐次凸逼近方法解决该问题，具体步骤如下：
S1，构造适用于具有应用前景的无人机移动基站的模型，无人机移动基站模型的主要结构包含以下模块单元：A源发射无人机S-UAV：用于将机密信息发送给用户(Bob)；用户(Bob)：用户和源发射机之间的直接通信被禁止；窃听者(Eve)：试图窃听从S-UAV到Bob的合法通信；干扰UAV(J-UAV)：用来传输干扰信号以混淆窃听者(Eve)。
S2，无人机移动基站模型的模块单元的数学模型可以概括为：
A2-1、无人机(S-UAV和J-UAV)与地面接收机(Bob和Eve)之间的空对地传输可分为视距传播和非视距传播；
A2-2、假设无人机仰角为αk，k∈{s,j}，φ和
Figure BDA0003640700820000051
为环境常数，S-UAV和J-UAV的视距发射概率PLoS和仰角αk计算公式为
Figure BDA0003640700820000052
Figure BDA0003640700820000061
其中，hk为无人机高度，
Figure BDA0003640700820000062
其中k∈{s,j}和u∈{b,e}，表示地面用户(Bob或Eves)与无人机(S-UAV或J-UAV)在地面上的投影之间的距离；
A2-3、假设无人机和地面用户之间的距离φ和
Figure BDA0003640700820000063
为环境常数，无人机对视距链路和非视距链路的瞬时路径损失Lk,u和空中无人机和地面用户之间平均路径损耗
Figure BDA0003640700820000064
可分，内别表示为
Figure BDA0003640700820000065
Figure BDA0003640700820000066
其中，βL和βN分别表示LoS和NLoS连接的路径损耗指数，PLoS＝1-PNLoS；
A2-4、基于上述地-空信道模型，包括J-UAV干扰在内的Bob和Eve处的瞬时信噪比可以表示为
Figure BDA0003640700820000067
其中，Ps和Pj分别表示S-UAV和J-UAV的功率，
Figure BDA0003640700820000068
和
Figure BDA0003640700820000069
表示Bob和Eves受到的噪声功率；
A2-5、以窃听者信噪比满足
Figure BDA00036407008200000610
为条件，符合的位置集合称为安全区域(SR)，优化SR的问题可以转化为
Figure BDA0003640700820000071
其中，qs＝(xs,ys)和qj＝(xj,yj)分别表示S-UAV和J-UAV的位置，变量qs,min，qs,max，qj,min，qj,max，hs,min和hs,max是目标区域三维位置的边界S-UAV涉及的所有参数都会随着时间的变化而变化，同时J-UAV的参数也会随着S-UAV参数的变化而变化。
本专利设计一种新的迭代算法来联合优化J-UAV的三维位置和功率。首先确定S-UAV的参数包括飞行轨迹和功率。假设S-UAV运行一段时间为T，将该时间段均匀划分为M个时隙。S-UAV在m时刻的位置可表示为qs[m]＝(xs[m],ys[m])。在固定S-UAV参数的基础上，对J-UAV参数进行优化。将J-UAV的优化问题分为3个子问题，包括二维水平位置、干扰功率、高度。
本专利以最优化J-UAV状态为目标，建立优化模型的工作流程如下：
A4-1、初始化源无人机的飞行轨迹；
A4-2、初始化干扰无人机的二维坐标、高度和功率；
A4-3、使用A4-2高度和功率优化二维坐标；
A4-4、使用A4-2的功率和A4-3的二维坐标优化高度；
A4-5、根据A4-2的二维坐标和A4-4的高度优化功率；
A4-6、根据收敛条件，符合则保存模型，反正循环至A4-3。
按照上述技术方案，针对未知位置的窃听者求解友好干扰无人机最优位置求解，即可得到最终的无人机运行状态方案。
为了验证逐次凸逼近方法的性能，本专利通过多个仿真实验，求得干扰无人机和潜在窃听者的状态验证算法的有效性。
通过仿真实验，如图3所示，不同起点的友好干扰无人机最终都可以收敛到同一个终点。如图4所示，在2km×2km的窃听者区域中，最优的友好干扰无人机位置分别如上图所示。我们的算法计算出区域中相隔合适步长位置的信噪比，最终得出最优的友好干扰位置。通过仿真实验可以验证算法具有收敛性。
本方法利用目标函数的特殊形式解决非凸问题而不通过松弛，减少了计算误差，提高了精度；针对未知的窃听者位置，通过更改合适的步长遍历得到各个潜在位置的信噪比，从而得到最优的友好干扰无人机的位置；利用逐次凸逼近方法，将目标函数分为三个子问题，代替强化学习的庞大计算量。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种针对未知窃听者位置的无人机友好干扰办法，其特征在于：包括以下步骤，
S1，构造适用于具有应用前景的无人机移动基站的模型；
S2，利用逐次凸逼近方法分解无人机目标函数；
S3，针对未知位置的窃听者求解友好干扰无人机最优位置。
2.根据权利要求1所述的一种针对未知窃听者位置的无人机友好干扰办法，其特征在于，所述S1中，无人机移动基站模型的主要结构包含以下模块单元：
A2-1、源发射无人机S-UAV：用于将机密信息发送给用户(Bob)；
A2-2、用户(Bob)：用户和源发射机之间的直接通信被禁止；
A2-3、窃听者(Eve)：试图窃听从S-UAV到Bob的合法通信；
A2-4、干扰UAV(J-UAV)：用来传输干扰信号以混淆窃听者(Eve)。
3.根据权利要求1所述的一种针对未知窃听者位置的无人机友好干扰办法，其特征在于，所述S1中，无人机移动基站模型的模块单元的数学模型可以概括为：
A3-1、无人机(S-UAV和J-UAV)与地面接收机(Bob和Eve)之间的空对地传输可分为视距传播和非视距传播；
A3-2、假设无人机仰角为αk，k∈{s,j}，φ和
Figure FDA0003640700810000011
为环境常数，S-UAV和J-UAV的视距发射概率PLoS和仰角αk计算公式为
Figure FDA0003640700810000012
Figure FDA0003640700810000013
其中，hk为无人机高度，
Figure FDA0003640700810000021
其中k∈{s,j}和u∈{b,e}，表示地面用户(Bob或Eves)与无人机(S-UAV或J-UAV)在地面上的投影之间的距离；
A3-3、假设无人机和地面用户之间的距离φ和
Figure FDA0003640700810000022
为环境常数，无人机对视距链路和非视距链路的瞬时路径损失Lk,u和空中无人机和地面用户之间平均路径损耗
Figure FDA0003640700810000023
可分，内别表示为：
Figure FDA0003640700810000024
Figure FDA0003640700810000025
其中，βL和βN分别表示LoS和NLoS连接的路径损耗指数，PLoS＝1-PNLoS；
A3-4、基于上述地-空信道模型，包括J-UAV干扰在内的Bob和Eve处的瞬时信噪比可以表示为：
Figure FDA0003640700810000026
其中，Ps和Pj分别表示S-UAV和J-UAV的功率，
Figure FDA0003640700810000027
和
Figure FDA0003640700810000028
表示Bob和Eves受到的噪声功率；
A3-5、以窃听者信噪比满足
Figure FDA0003640700810000029
为条件，符合的位置集合称为安全区域(SR)，优化SR的问题可以转化为
Figure FDA0003640700810000031
其中，qs＝(xs,ys)和qj＝(xj,yj)分别表示S-UAV和J-UAV的位置，变量qs,min，qs,max，qj,min，qj,max，hs,min和hs,max是目标区域三维位置的边界S-UAV涉及的所有参数都会随着时间的变化而变化，同时J-UAV的参数也会随着S-UAV参数的变化而变化。
4.根据权利要求1所述的一种针对未知窃听者位置的无人机友好干扰办法，其特征在于，所述S2中，逐次凸逼近方法步骤为：
A4-1、初始化源无人机的飞行轨迹；
A4-2、初始化干扰无人机的二维坐标、高度和功率；
A4-3、使用A4-2高度和功率优化二维坐标；
A4-4、使用A4-2的功率和A4-3的二维坐标优化高度；
A4-5、根据A4-2的二维坐标和A4-4的高度优化功率；
A4-6、根据收敛条件，符合则保存模型，反正循环至A4-3。
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