In order to solve the potential communication security problems in UAV networks, we propose to deteriorate the detection performance of illegal detector by artificial noise random interference and Poisson domain random interference to hide the transmission behavior of key nodes in the UAV networks and futher realize the covert transmission. We propose to investigate the following contents: 1) We first analyze the false alarm probability and miss detection probability from the perspective of the illegal detector. Then we derivie its optimal detection threshold and detection error probability; 2) We first study the artificial noise random interference covert transmission technology based on game theory, and construct the game problems of UAV and ground transmission node, respectively. Then, we derive the equilibrium solution of the game problems; 3) We first study the Poisson domain random interference covert transmission technology based on optimization theory. We then construct the interference model of Poisson domain random interference and derive its probability density function. Finally, we design the user scheduling strategy and optimize the transmit power and flight trajectory of UAV. The research results of this project will significantly improve the security level of private information transmission in the UAV networks, and provide safeguard for hiding the transmission behavior of key nodes in the UAV networks.
本课题针对无人机网络中存在的通信安全隐患,拟采用人为噪声随机干扰和泊松域随机干扰来扰乱非法探测者的探测性能,隐藏无人机网络中关键节点的传输行为,实现私密信息的安全隐蔽传输。将开展以下三方面的研究:1)站在非法探测者的角度分析它的虚警概率和漏警概率,推导它的最佳探测门限和探测错误概率;2)研究人为噪声随机干扰的隐蔽传输博弈算法,构建无人机和地面发射节点的博弈问题,推导博弈问题的均衡解;3)研究泊松域随机干扰隐蔽传输优化算法,构建泊松域随机干扰的干扰模型,推导它的概率密度函数,设计用户调度策略以及无人机的发射功率和飞行轨迹。本项目的研究成果将显著提升无人机网络中私密信息传输的安全等级,为隐藏无人机网络中的关键节点的传输行为提供保障。
本课题研究了无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)网络的隐蔽通信方案以解决UAV网络中存在的通信安全隐患。针对UAV网络的隐蔽数据收集问题,首先分析了未被调度传感器节点(Sensor Nodes, SNs)的虚警概率和漏警概率,并推导了未被调度SNs的最优探测门限以及相应的最小探测错误概率。在此基础之上,构建了max-min平均传输速率优化问题,同时受到隐蔽需求以及最大人为噪声(Artificial Noise, AN)发射功率约束以及UAV发射功率约束和UAV移动约束的限制。该优化问题为混合整数非凸优化问题,其通常很难直接求解。为此,提出了惩罚连续凸近似(Penalty Successive Convex Approximation, P-SCA)算法联合设计了UAV的飞行轨迹和AN发射功率以及UAV调度策略。仿真结果表明提出的P-SCA方案获得的UAV飞行轨迹总是向内压缩以增加max-min平均传输速率,并且UAV最大AN发射功率受UAV到未被调度SNs中具有最强探测能力SN的距离主导。针对现有的UAV隐蔽通信工作主要集中在优化UAV的二维放置,提出了UAV的最优三维放置位置以及发射功率的设计算法以提升UAV网络的隐蔽性能。证明了UAV的最优水平位置一定位于Alice和Willie的连线上,而其最佳飞行高度是最小可允许高度。在此基础上,推导了UAV的最优三维放置位置和发射功率的解析表达式。研究结果表明:在隐蔽通信中,与UAV二维放置方案相比,UAV的最优三维放置算法可以显著地提升系统的隐蔽性能。研究结果还表明隐蔽性能并不是总是随着信道使用数的增加而增加。为了进一步提升UAV隐蔽通信的性能,研究了UAV网络中AN增强的短包隐蔽无线通信方案。构建了以有效吞吐量为目标函数,以隐蔽需求以及最大AN发射功率为约束条件的优化问题。首先推导了Alice发射功率和AN发射功率的最优解析表达式以及短包隐蔽通信场景下的UAV最优三维放置位置解析表达式。仿真结果表明:与无人为噪声方案相比,所提方案可以显著增强系统的隐蔽传输性能。本项目提出的隐蔽性能分析方法和隐蔽传输设计算法,为我国网络空间安全提供理论支撑、关键技术和全新的解决方案。
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数据更新时间:2023-05-31
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