We investigate the physical layer security for multiple-input single-output (MISO) multigroup multicast system in the presence of multiple eavesdroppers (Eves). To elaborate, we aim to tackle the secrecy rate maximization (SRM) problem of the multicast system by proposing an algorithm for secure beamforming. Here, we adopt the concept of artificial noise (AN) which is used for disturbing Eves by sending noise deliberately. Thus, we simultaneously design beamforming vectors and AN vector to maximize the secrecy rate of the system. We formulate the SRM problem in the form of non-convex max-min fair problem which is hard to solve due to its non-convexity. Therefore, in order to tackle this problem, we first reformulate this SRM problem to epigraph form, and we utilize the minorization maximization (MM) algorithm and rank-1 reduction technique. Numerical results show that our proposed algorithm improves the secrecy rate of given system model and outperforms the conventional algorithm for secure beamforming.
본 학위 논문에서는 다중 도청자가 존재하는 상황에서 multiple-input single-output (MISO) 다중 그룹 멀티캐스트 시스템의 물리 계층 보안에 대해 연구하였다. 상세하게는 보안 빔포밍을 위한 알고리즘을 제시함으로써 보안 전송률 최대화 문제를 풀었다. 보안 전송률을 최대화하는 문제에서 인공 잡음 개념을 이용하였는데, 인공 잡음이란 도청자의 신호 수신을 방해하기 위해 의도적으로 보내는 잡음 신호이다. 따라서, 본 학위 논문에서는 시스템의 보안 전송률을 최대화 하는 빔포밍 벡터와 인공 잡음 벡터를 동시에 설계하고자 한다. 본 학위 논문에서 구한 보안 전송률 최대화 문제는 비볼록 max-min fair 문제로, 문제의 비볼록성으로 인해 풀기 어렵다는 문제를 지닌다. 따라서, 이 문제를 해결하기 위해 문제를 동등한 epigraph 형태의 문제로 재표현하고, minorization maximization (MM) 알고리즘과 rank-1 relaxation을 이용하여 문제를 해결하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 논문에서 제안한 알고리즘은 시스템의 물리 계층 보안을 보장하고 기존의 보안 빔포밍 알고리즘보다 보안 측면에서 높은 성능을 낸다는 것을 보였다.
