朱保鋒 陳立軍
1. 河南財政金融學(xué)院計算機(jī)與人工智能學(xué)院,鄭州450046 2. 廣州軟件學(xué)院,廣州 510990
目前,無人機(jī)(UAV)已廣泛應(yīng)用于情報偵查、火力打擊、電子戰(zhàn)誘餌、空中預(yù)警、反導(dǎo)攔截和信號中繼等應(yīng)用。由于無人機(jī)暴露在空中,傳輸?shù)男畔⑻貏e容易被竊聽。保護(hù)信息不受竊聽者(Eve)的侵害,有2種基本方法:1)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)層安全。必須在2個合法節(jié)點(節(jié)點A和節(jié)點B)之間預(yù)先建立一個密鑰,然后使用這個密鑰對大量信息進(jìn)行加密和解密,以獲得基于計算的保密;2)物理層安全。通過對節(jié)點A和節(jié)點B的相關(guān)信息生成密鑰,或者將密鑰信息直接從節(jié)點A傳輸?shù)焦?jié)點B。直接傳輸需要從節(jié)點A到節(jié)點B的信道比從節(jié)點A到竊聽者的信道更安全。例如,無人機(jī)航跡或資源分配[1]和波束形成[2],使用全雙工無線電,這一要求通常不可能實現(xiàn),特別是無人機(jī)對地(U2G)通信,在U2G通信中,竊聽者通常是隱藏的,他們的能力也未知,而且目前帶內(nèi)全雙工通信的范圍可能不夠大,因此,在合法的一對無人機(jī)(節(jié)點A)和地面控制站(GS:節(jié)點B)之間沒有預(yù)先建立的密鑰,也不知道竊聽者的能力如何,要實現(xiàn)U2G通信的信息保密,應(yīng)該利用無人機(jī)和GS的之間通信的物理層加密,實現(xiàn)無人機(jī)的安全通信。給定無人機(jī)和GS上的兩個ERCV,傳統(tǒng)物理層安全方法的中心任務(wù)將是分別在無人機(jī)和GS上提取一對數(shù)字密鑰[3]。但是在實踐中,ERCV的許多統(tǒng)計數(shù)據(jù)未知,因此直接從兩個ERCV生成可靠的密鑰是一個挑戰(zhàn)。物理層加密的關(guān)鍵工具叫做連續(xù)加密函數(shù)(CEF),它在文獻(xiàn)[4]中得到了進(jìn)一步的發(fā)展。本文應(yīng)用文獻(xiàn)[4]開發(fā)CEF隱藏?zé)o人機(jī)傳輸?shù)男畔⒑退幍淖鴺?biāo),實現(xiàn)了安全的U2G通信。
關(guān)于無人機(jī)坐標(biāo)探測的研究有很多,如文獻(xiàn)[5]和[6]。最近,許多基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法被開發(fā)用于無人機(jī)坐標(biāo)檢測,例如文獻(xiàn)[7]和[8]。此外,人們還開發(fā)了各種方法來降低坐標(biāo)探測方法[9-10]的性能。程博等[11]提出空間相對懸停的脈沖控制方法,采用多次啟停功能的大推力軌控發(fā)動機(jī)實現(xiàn)軌道機(jī)動的沖量控制,對無人機(jī)航跡安全的分析進(jìn)行了深入研究。與本文的出發(fā)點不同的是,他們主要關(guān)注無人機(jī)航跡的安全,本文提出的坐標(biāo)隱藏方法利用了ERCV中的信息理論機(jī)密性,從理論上說,它阻止了任何方法成功探測隱藏坐標(biāo)的可能。本文的工作也不同于文獻(xiàn)[12]和[13],文獻(xiàn)[12]隱藏的坐標(biāo)可以被對手檢測到,文獻(xiàn)[13]隱藏的信息可以被對手檢測到。本文使用的無線信道模型,參見圖1。
圖1 U2G通信中竊聽者在場的無線信道模型
根據(jù)文獻(xiàn)[14],將無人機(jī)和地面站(GS)之間在n時刻(在毫秒量級的時間窗口內(nèi))的雙向傳輸(上行傳輸和下行傳輸)信道增益建模為:
(1)
其中,β0為單位距離下的大尺度信道平均功率增益,dn為U2G距離,αn為路徑損耗指數(shù),hn為小尺度衰減系數(shù),本文假設(shè)節(jié)點A和節(jié)點B都可以通過標(biāo)準(zhǔn)信道估計技術(shù)得到gn的估計值。此外,還假設(shè)dn和αn在感興趣的時間窗口內(nèi)沒有顯著變化,因此節(jié)點A和節(jié)點B也可以通過縮放gn的估計值得到hn的估計值。對于U2G通信,hn一般由兩部分組成:視距(line-of-sight, LoS)衰減和非視距(non-line-of-sight, NLoS)衰減[15]。視距(LoS)傳播(又叫視線傳播)是指無線信號在發(fā)信端與接收端之間無遮擋地直線傳播;非視距(NLoS)傳播(又叫非視線傳播)是指無線信號在發(fā)信端與接收端之間有遮擋地非直線傳播(利用多徑效應(yīng)、反射、衍射、穿透進(jìn)行傳播),在這種情況下,hn可以被建模為:
(2)
設(shè)x是N×1的隨機(jī)向量,記為x∈RN×1,x的CEF是一個易于計算的映射,從x到實數(shù)y1,y2,…的序列,對于所有k≥1,該序列表示為yk=fk(x)∈R。文獻(xiàn)[17]中定義的CEF的屬性有4個:1) 很難(即用N表示的指數(shù)復(fù)雜度)從yk計算x,且k均≥1;2) 不存在x的k不變函數(shù)即g(x),yk是g(x)的一個易于計算的函數(shù),而且g(x)也易于從所有k≥1的yk中計算;3)x中的一個噪聲引起的yk的信噪比并不比x的信噪比少;4) 當(dāng)一個隨機(jī)x的項相關(guān)性為0時,對于所有k≥1的yk只能具有非常弱的相關(guān)性。CEF前面2個屬性的證明非常困難,但可以通過經(jīng)驗確定;CEF的第3個特性可以通過與單元隨機(jī)投影(URP)的比較來衡量,即gk=Rkx∈RN×1,其中Rk對于每個索引k是一個偽隨機(jī)單元矩陣,URP的噪聲敏感性被認(rèn)為是最佳的,因為每個k的gk中的擾動向量的規(guī)范總是與x中相應(yīng)的擾動向量的規(guī)范相同,但是URP并不難反轉(zhuǎn);CEF的第4個特性可以通過模擬來驗證,對于URP,一般來說,在k=l的情況下,即使x的相關(guān)矩陣是身份矩陣IN,gk和gl之間有明顯的相關(guān)性,。
圖2 URP-CEF輸出與SVD-CEF輸出的相關(guān)性
本文將在物理層加密方法中應(yīng)用SVD-CEF,Qk,l(k≥1,1≤l≤N)被假定為節(jié)點A、節(jié)點B和Eve(竊聽者)已知的公共信息。
下一節(jié)將討論如何從CEF的輸出yk生成UD-QCPRNs的zk,并討論x′中的噪聲對z′k中的噪聲的影響。在第4節(jié)中,通過仿真研究了組合噪聲nk-wzk對節(jié)點B點性能的影響。
為了獲得具有均勻分布U(-B/2, B/2)的zk,可以證明,zk=TSVD(yk),有式(3):
(3)
其中θy=arcsiny,也有如下式(4):
(4)
(5)
(6)
這等同于文獻(xiàn)[17]中的ηk,x。
表1 Qk,l的百分比
wz=z′-z=TSVD(y′)-TSVD(y)≈BwyfY(y)
(7)
也由式(7)得式(8):
(8)
圖3 α=10-5時ηy,z與N的關(guān)系圖
本節(jié)展示了所提方法的仿真結(jié)果,實驗在Matlab環(huán)境下進(jìn)行,結(jié)果說明了信道噪聲和加密噪聲對節(jié)點B性能的影響。如前所述,本文可以只關(guān)注M-PAM。
圖4 和的分布
一旦節(jié)點B獲得了足夠的s′k樣本,就可以使用任何現(xiàn)有的坐標(biāo)檢測方法[7-8]檢測M(如果節(jié)點B不知道),然后使用最小距離法檢測秘鑰符號。在不同參數(shù)下,節(jié)點B點的符號誤碼率(SER)仿真結(jié)果如圖5~7所示。
圖5 SER與無加密噪聲的的關(guān)系圖(對于不同的M)
圖6 具有可忽略信道噪聲的SER與SNRx的圖(當(dāng)N = 16和不同M時)
圖7 SER與SNRx的關(guān)系圖(對于每一個M的的值)
開發(fā)了一種新的物理層加密方法,用于無人機(jī)在空中傳輸?shù)男畔⒒蜃鴺?biāo)隱藏,以對抗對手可能的任何探測方法。該方法利用了節(jié)點A和節(jié)點B之間雙向通道中的信息保密,同時增加了基于計算的保密,以保護(hù)任意數(shù)量的信息不受對手攻擊。使用基于奇異值分解的SVD-CEF,將有限維的秘密實值向量轉(zhuǎn)換為無限長的QCPRN序列。結(jié)果顯示這些QCPRN的統(tǒng)計數(shù)據(jù)對于節(jié)點A和節(jié)點B的ERCV統(tǒng)計數(shù)據(jù)的一系列變化是相當(dāng)穩(wěn)健的,從而證明了本方法可以確保無人機(jī)的航空安全。