• 한국통신학회논문지
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• 제33권12C호
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• pp.1082-1087
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• 2008

MIMO 시스템에서 ML 검출 기법은 많은 다른 검출기들보다 우수한 성능을 보인다. 그러나 ML 검출기법은 NP-hard 문제로 인해 실제 시스템에서 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이것은 polynomial-time 안에 최적의 해 (optimal solution)를 찾을 수 없음을 의미한다. 본 논문에서는 ML problem을 적용한 SDR (Semi-Definite Relaxation)에 궤환기법을 통한 검출 알고리즘을 제안한다. 이는 SDR에 의해 구한 최적의 해를 spectral decomposition을 이용해 우세한 eigenvector를 찾아 송신 신호의 확률 분포를 구하고, 이를 수신 신호에 궤환 시킨다. 이는 또 다른 ML problem으로써 다시 SDR를 통해 최적의 해를 구하고 우세한 eigenvector에 해당하는 송신 신호 확률을 구한다. 이 확률은 ML problem에 해당하는 최적의 값으로 추정 송신 신호를 검출할 수 있다. 이러한 기법을 통해 최적 성능을 갖는 ML 검출 기법의 성능에 보다 더 가깝게 접근하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.700-705
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• 2012

본 논문은 PI-SDR을 통해 얻은 후보 심볼을 이용하여 적은 계산량이 요구되는 검출 기법을 제안한다. PI-SDR을 통해 얻어진 후보 심볼 행렬을 이용하여 ZF와 MMSE 기법을 적용, 수신 신호를 검출하였다. PI-SDR 후보 심볼을 이용한 선형 검출 기법은 ML 검출 기법보다는 성능이 조금 떨어지지만, 복잡도가 낮고, ML의 해와 근접한 심볼을 이용하기 때문에 기존의 ZF와 MMSE 기법보다 더 좋은 성능을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2595-2618
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• 2018

In this paper, we investigate secure communication with the presence of multiple eavesdroppers (Eves) in a two-tier downlink dense heterogeneous network, wherein there is a macrocell base station (MBS) and multiple femtocell base stations (FBSs). Each base station (BS) has multiple users. And Eves attempt to wiretap a macrocell user (MU). To keep Eves ignorant of the confidential message, we propose a physical-layer security scheme based on cross-layer cooperation to exploit interference in the considered network. Under the constraints on the quality of service (QoS) of other legitimate users and transmit power, the secrecy rate of system can be maximized through jointly optimizing the beamforming vectors of MBS and cooperative FBSs. We explore the problem of maximizing secrecy rate in both non-colluding and colluding Eves scenarios, respectively. Firstly, in non-colluding Eves scenario, we approximate the original non-convex problem into a few semi-definite programs (SDPs) by employing the semi-definite relaxation (SDR) technique and conservative convex approximation under perfect channel state information (CSI) case. Furthermore, we extend the frame to imperfect CSI case and use the Lagrangian dual theory to cope with uncertain constraints on CSI. Secondly, in colluding Eves scenario, we transform the original problem into a two-tier optimization problem equivalently. Among them, the outer layer problem is a single variable optimization problem and can be solved by one-dimensional linear search. While the inner-layer optimization problem is transformed into a convex SDP problem with SDR technique and Charnes-Cooper transformation. In the perfect CSI case of both non-colluding and colluding Eves scenarios, we prove that the relaxation of SDR is tight and analyze the complexity of proposed algorithms. Finally, simulation results validate the effectiveness and robustness of proposed scheme.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.479-486
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• 2019

레이다는 한정된 시간내에 효과적인 임무수행을 위해 광역빔을 이용한다. 본 논문에서는 완전 디지털 능동배열레이다의 광역빔 설계에 적용 가능한 위상조정 convex 최적화 알고리즘을 제안한다. 먼저 SDR(SemiDefinite Relaxation) 개념을 적용하여 제한 조건을 완화시켜 non-convex 집합을 convex 집합으로 전환한다. 그 후 배열소자의 크기를 어느 정도 고정하고 위상만을 조정하도록 제한조건을 적용하고, 고유값 분해를 통해 획득한 고유값의 합을 최소화하도록 최적화 과정을 수행하였다. 기존 유전알고리즘 적용결과와의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 소자의 위상값만을 이용한 광역빔 설계에 효과적임을 확인하였고, 완전 디지털 능동배열레이다를 이용하는 차기호위함/구축함에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.1-19
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• 2020

In an underlay cognitive simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) network, communication from secondary user (SU) to secondary destination (SD) is accomplished with decode-and-forward (DF) relays. Multiple energy-constrained relays are assumed to harvest energy from SU via power splitting (PS) protocol and complete SU secure information transmission with beamforming. Hence, physical layer security (PLS) is investigated in cognitive SWIPT network. In order to interfere with eavesdropper and improve relay's energy efficiency, a destination-assisted jamming scheme is proposed. Namely, SD transmits artificial noise (AN) to interfere with eavesdropping, while jamming signal can also provide harvested energy to relays. Beamforming vector and power splitting ratio are jointly optimized with the objective of SU secrecy capacity maximization. We solve this non-convex optimization problem via a general two-stage procedure. Firstly, we obtain the optimal beamforming vector through semi-definite relaxation (SDR) method with a fixed power splitting ratio. Secondly, the best power splitting ratio can be obtained by one-dimensional search. We provide simulation results to verify the proposed solution. Simulation results show that the scheme achieves the maximum SD secrecy rate with appropriate selection of power splitting ratio, and the proposed scheme guarantees security in cognitive SWIPT networks.