前传量化作为 C-RAN 中增强秘密通信的人工噪声

Seok-Hwan Park; Osvaldo Simeone; Shlomo Shamai

前传量化作为 C-RAN 中增强秘密通信的人工噪声

信息论 2017-05-02 v1 math.IT

作者: Seok-Hwan Park , Osvaldo Simeone , Shlomo Shamai

摘要

这项工作考虑了云无线接入网络 (C-RAN) 的下行链路，其中控制单元 (CU) 对机密消息进行编码，每条消息旨在发送给一个用户设备 (UE) 并对所有其他 UE 保密。根据 C-RAN 架构，编码后的基带信号在传输到通过有限容量前传链路连接到 CU 的分布式射频单元 (RU) 之前进行量化和压缩。这项工作主张，前传量化引入的量化噪声可以作为“人工”噪声加以利用，以提高在保密约束下可实现的速率。为此，建议在 CU 处对所有传出前传链路应用多变量或联合前传量化/压缩，以控制量化噪声的统计特性。假设使用窃听编码， formulated 了一个联合优化预编码和多变量压缩策略以及 RU 生成的人工噪声信号协方差矩阵的问题，目标是在满足每个 RU 的前传容量和功率约束的同时，最大化可实现保密速率的加权和。在证明了人工噪声协方差矩阵可以设为零而不损失最优性之后，基于凸 - 凹过程 (CCCP) 推导了一种迭代优化算法，并提供了一些数值结果以突出利用量化噪声作为人工噪声的优势。

关键词

云无线接入网络物理层安全前传量化人工噪声保密速率联合压缩凸 - 凹过程

引用

@article{arxiv.1705.00474,
  title  = {Fronthaul Quantization as Artificial Noise for Enhanced Secret Communication in C-RAN},
  author = {Seok-Hwan Park and Osvaldo Simeone and Shlomo Shamai},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1705.00474},
  year   = {2017}
}

备注

to appear in Proc. IEEE SPAWC 2017

前传量化作为 C-RAN 中增强秘密通信的人工噪声

摘要

关键词

引用

备注

相关论文