Tối ưu hiệu năng của hệ thống thông tin bảo mật lớp vật lý sử dụng bề mặt phản xạ thông minh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ———————– VÕ THẾ DUY TỐI ƯU HIỆU NĂNG CỦA HỆ THỐNG THÔNG TIN BẢO MẬT LỚP VẬT LÝ SỬ DỤNG BỀ MẶT PHẢN XẠ THÔNG MINH Chuyên ngành: Kỹ Thuật Viễn Thông Mã số: 8520208 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng năm 2022 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG – HCM Cán hướng dẫn khoa học: PGS TS Hà Hoàng Kha Cán chấm nhận xét 1: PGS TS Đỗ Hồng Tuấn Cán chấm nhận xét 2: PGS TS Trần Trung Duy Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 04 tháng 07 năm 2022 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Chủ tịch hội đồng: GS TS Lê Tiến Thường Thư ký hội đồng: TS Trịnh Xuân Dũng Phản biện 1: PGS TS Đỗ Hồng Tuấn Phản biện 2: PGS TS Trần Trung Duy Ủy viên: PGS TS Võ Nguyễn Quốc Bảo Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ GS TS Lê Tiến Thường i ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc ——————— ——————— NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: VÕ THẾ DUY MSHV: 2070371 Ngày, tháng, năm sinh: 12/10/1997 Nơi sinh: Bình Định Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn Thông Mã số : 8520208 I TÊN ĐỀ TÀI: Tối ưu hiệu hệ thống thông tin bảo mật lớp vật lý sử dụng bề mặt phản xạ thông minh Tên tiếng Anh: Efficiency Optimization Of Physical Layer Security Communication Systems Using Intelligent Reflecting Surfaces II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG Tìm hiểu bề mặt phản xạ thông minh (IRS) hệ thống thơng tin bảo mật Thiết kế mơ hình tốn học cho hệ thống thông tin bảo mật sử dụng IRS Xây dựng thuật toán để tối ưu hiệu hệ thống Mô MATLAB, kiểm tra đánh giá kết thu III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 06/09/2021 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 06/06/2022 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN PGS TS Hà Hoàng Kha Tp HCM, ngày tháng năm 2022 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO PGS TS Hà Hoàng Kha TRƯỞNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ ii LỜI CẢM ƠN Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy PGS TS Hà Hoàng Kha, người hướng dẫn em thực luận văn Thầy truyền đạt hiểu biết, kinh nghiệm; cung cấp tài liệu cần thiết giải đáp thắc mắc, vấn đề mà em gặp phải trình làm luận văn Sự tận tình quan tâm Thầy động lực để em cố gắng nghiên cứu học tập Một lần nữa, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy Tiếp theo, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy cô Bộ môn Viễn Thông, Khoa Điện - Điện tử, trường Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh Tuy khơng trực tiếp hướng dẫn em, kiến thức mà thầy cô giảng dạy cho em suốt năm đại học sở, tảng vững giúp em có đủ khả để thực luận văn Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình, người bên cạnh, ủng hộ em vật chất lẫn tinh thần để em hoàn thành luận văn Tp Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2022 Võ Thế Duy iii TÓM TẮT LUẬN VĂN Những năm gần đây, giới chứng kiến tăng trưởng vượt bậc nhu cầu sử dụng dịch vụ ứng dụng di động khơng dây, địi hỏi cơng nghệ truyền thông vô tuyến phải liên tục đổi phát triển Hiện nay, hệ thứ (6G) đầu tư nghiên cứu với tiêu chuẩn vượt xa 5G, với cơng nghệ tiên tiến hỗ trợ Một số công nghệ bề mặt phản xạ thông minh (IRS) Tuy phát triển vài năm, IRS đạt nhiều thành tựu đáng kể việc cải thiện hiệu suất phổ (SE) hiệu suất lượng (EE) hệ thống truyền thơng Ngồi IRS, kỹ thuật khác với tên gọi thu thập lượng bật thời gian gần Mặt khác, ngồi tiêu chí hiệu suất, vấn đề bảo mật yếu tố thiết yếu hệ thống Do đó, luận văn xác định nghiên cứu với chủ đề “Tối ưu hiệu hệ thống thông tin bảo mật lớp vật lý sử dụng bề mặt phản xạ thông minh” Trước tiên, luận văn giới thiệu tổng quan tình hình tăng trưởng lưu lượng liệu di động đơi nét cơng nghệ 6G; sau đề cập đến IRS, vấn đề bảo mật lớp vật lý xác định đề tài nghiên cứu Sau đó, luận văn trình bày sở lý thuyết tảng sử dụng luận văn, bao gồm số khái niệm công nghệ SE, EE, hệ thống vô tuyến nhận thức (CR), IRS, kiến thức toán cần thiết Tiếp theo, luận văn giải hai toán tối ưu tốc độ bảo mật hiệu suất lượng hai hệ thống cụ thể Các mơ hình tốn học, phương pháp đề xuất kết mô cung cấp đầy đủ cho hai tốn Thơng qua kết mơ phỏng, IRS cho thấy hiệu việc cải thiện hiệu hệ thống Cuối cùng, luận văn tổng hợp lại cơng việc hồn thành đề hướng phát triển sau iv ABSTRACT In recent years, the world has witnessed the dramatic development of demand of wireless services and applications, which requires improvement of wireless communication technologies Currently, the sixth generation (6G), whose standards far exceed 5G’s, is being carefully researched One of advanced technologies supporting 6G is Intelligent Reflecting Surfaces (IRSs) Despite of having just been developed for a few years, IRSs have proved its advantages of enhancing SE and EE in communication systems In addition to IRSs, energy harvesting has been an outstanding technique recently On the other hand, the security issue is always crucial in every communication system From the above discussion, the thesis subject is determined to be “Efficiency optimization of physical layer security communication systems using Intelligent Reflecting Surfaces” Firstly, this thesis introduces the overview of increase of mobile data traffic and 6G, then IRS and the physical security issue are mentioned From which, the thesis subject is identified Next, the basic theories, including concepts of SE, EE, CR, IRS, etc and mathematics background are presented Then, this thesis solves two problems of optimizing the secrecy rate and the energy efficiency in two specific secure systems Mathematics models, proposed methods and simulation results are fully provided for each problem From the simulation results, it can be seen that IRSs improve systems’ efficiency Finally, this thesis summarizes the works done and proposes future researches v LỜI CAM ĐOAN Tôi tên: Võ Thế Duy, học viên Thạc sĩ chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử - Viễn thơng, khóa 2020, Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh – Trường Đại học Bách Khoa Tôi xin cam đoan nội dung sau thật: ❼ Cơng trình nghiên cứu hồn tồn tơi thực hiện; ❼ Các tài liệu trích dẫn luận văn tham khảo từ nguồn thực tế, có uy tín độ xác cao; ❼ Các số liệu kết cơng trình tơi tự thực cách độc lập trung thực Tp Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2022 Võ Thế Duy vi Mục lục Danh sách hình vẽ x Danh sách từ viết tắt xi Mở đầu 1.1 Đặt vấn đề 1.1.1 Tình hình tăng trưởng lưu lượng liệu di động 1.1.2 Công nghệ truyền thông không dây hệ thứ 1.1.2.1 Các tiêu chuẩn 6G 1.1.2.2 Các công nghệ 6G Vấn đề bảo mật lớp vật lý 1.2 Lý chọn đề tài 1.3 Mục tiêu luận văn 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu đóng góp luận văn 1.5.1 Phương pháp nghiên cứu 1.5.2 Đóng góp luận văn 1.6 Bố cục luận văn 1.7 Bài báo hoàn thành luận văn 1.1.3 1.5 vii Cơ sở lý thuyết 2.1 10 Một số khái niệm, mơ hình công nghệ hệ thống viễn thông 11 2.1.1 Kênh truyền hệ thống viễn thông 11 2.1.2 Hiệu suất phổ hiệu suất lượng 13 2.1.3 Bề mặt phản xạ thông minh 13 2.1.4 Hệ thống vô tuyến nhận thức 16 2.1.5 Hệ thống truyền thông tin thu thập lượng vô tuyến đồng thời 18 2.1.6 2.2 2.3 Bảo mật lớp vật lý 19 Lý thuyết toán sử dụng luận văn 20 2.2.1 Tối ưu lồi 20 2.2.2 Thuật toán Inexact Block Coordinate Descent 21 2.2.3 Bài toán quy hoạch phân số thuật toán Dinkelbach 2.2.4 Phương pháp hàm phạt 24 2.2.5 Thuật toán Majorization - Minimization 25 Kết luận chương 22 26 Tối ưu hóa tốc độ bảo mật hệ thống vơ tuyến nhận thức MIMO với SWIPT hỗ trợ IRS 27 3.1 Giới thiệu 27 3.2 Mơ hình hệ thống 30 3.3 Phát biểu toán 32 3.4 Phương pháp đề xuất 33 3.4.1 Bài toán 37 3.4.2 Bài toán 37 3.4.3 Bài toán 38 3.5 Kết mô 44 3.6 Kết luận chương 48 viii Tối ưu hóa hiệu suất lượng hệ thống MIMO với SWIPT hỗ trợ IRS 50 4.1 Giới thiệu 50 4.2 Mơ hình hệ thống 53 4.3 Phát biểu toán 56 4.4 Phương pháp đề xuất 56 4.4.1 Bài toán 58 4.4.2 Bài toán 59 4.4.3 Bài toán 61 4.5 Kết mô 64 4.6 Kết luận chương 68 Kết luận chung hướng phát triển 69 5.1 Kết luận chung 69 5.2 Hướng phát triển 70 Tài liệu tham khảo 71 ix Chương - Tối ưu EE hệ thống MIMO với SWIPT IRS nhiên áp dụng khai triển Taylor xung quanh điểm θ cho trước vào số hạng này: H θ H Tθ ≥ θ H Tθ + 2Re θ T (θ − θ ) , (4.34) ta ràng buộc sau H † 2Re θ H Th θ + 2Re θ ch ≥ Re θ H Th θ + H † 2Re θ H Tg θ + 2Re θ cg η −1 Ei,th − tr Hs (Ψ + Z) HH s , 1−α −1 H ≥ Re θ H Tg θ + η Ee,th − tr Gs (Ψ + Z) Gs (4.35a) (4.35b) Bây toán (4.33) với ràng buộc (4.35a), (4.35b) (4.33d) lồi giải công cụ CVX [27] Gọi hàm mục tiêu toán (4.33) f (θ), ta xây dựng trình lặp để tìm nghiệm θ tối ưu Thuật toán 4.3 Thuật toán 4.3: Thuật tốn tìm nghiệm θ tối ưu cho tốn Khởi tạo: κ ← 0, sai số ϵ > 0, θ κ repeat • Giải tốn (4.33) với ràng buộc (4.35a), (4.35b), (4.33d) điểm θ κ • θ κ+1 ← arg f (θ|θ κ ) • κ ← κ + • Tính f (θ κ ) until |f (θ κ−1 ) /f (θ κ ) − 1| < ϵ Kết quả: Nghiệm tối ưu θ ∗ 4.5 Kết mô Trong phần này, kết mô cung cấp để đánh giá hiệu hệ thống bảo mật MIMO với SWIPT hỗ trợ IRS Xét hệ thống BS, IRS, ID ER theo thứ tự đặt (0, 0), (20, 20), (30, 0), (40, 0) (m) Nếu không đề cập thêm, thông số khác cho d = 4, Nt = 8, Ni = Ne = 5, 64 Chương - Tối ưu EE hệ thống MIMO với SWIPT IRS M = 20, Ps = 20 dBm, Ps = 30 dBm, Ee,th = −40 dBm, Ei,th = Ee,th /2 dBm, σi2 = σe2 = 10−8 Mơ hình large-scale path loss với khoảng cách truyền phát dlink là: P L(dlink ) dB = C0 + αlink log10 dlink d0 (4.36) với C0 = 30 dB path loss khoảng cách tham chiếu d0 = (m) αlink path loss exponent Ta đặt path loss exponent cho đường trực tiếp đường phản xạ từ IRS αd = αr = 2.8 Ngoài ra, ta xét small-scale fading tuân theo phân phối Rayleigh Cần lưu ý thuật toán đề xuất không đảm bảo hội tụ điểm tối ưu tồn cục tốn ban đầu 3.9 khơng lồi Do điểm khởi tạo đóng vai trị quan trọng hiệu suất thuật tốn Một điểm khởi tạo tồi dẫn đến điểm tối ưu cục Vì vậy, để tăng khả đạt nghiệm tốt nhất, với mẫu kênh truyền, ta tạo 100 điểm khởi tạo ngẫu nhiên chọn điểm cho tốc độ bảo mật cao Đầu tiên, hội tụ thuật toán IBCD khảo sát Sai số dừng chọn ϵ = 10−3 Hình 4.2 thể hiệu suất lượng qua vòng lặp trường hợp hệ thống trang bị IRS với M = 20, 30, 40 hệ thống khơng có IRS Ta thấy rằng, trường hợp, thuật toán hội tụ khoảng 100 - 200 vòng lặp, lâu so với thuật toán Chương Điều phức tạp hàm mục tiêu hiệu suất lượng Ngoài ra, hiệu suất lượng hội tụ hệ thống trang bị IRS cao hệ thống bình thường Hiệu suất cao gia tăng số phần tử IRS Thứ hai, ta khảo sát hiệu suất lượng trung bình theo cơng suất phát Ps tối đa BS Kết thể Hình 4.3 cho thấy hai trường hợp công suất mạch Pc xét 30 dBm 32 dBm, hiệu suất lượng trung bình tăng theo mức cơng suất phát tối đa Ps Ngồi ra, Ps tăng nhỏ Pc , hiệu suất lượng trung bình tăng nhanh; ngược lại Ps tăng 65 Chương - Tối ưu EE hệ thống MIMO với SWIPT IRS 8.5 Energy efficiency (bit/Joule) 7.5 W/o IRS M = 20 M = 30 M = 40 6.5 5.5 4.5 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Iterations Hình 4.2: Sự hội tụ thuật toán IBCD lớn Pc , hiệu suất lượng trung bình có xu hướng bão hịa Điều xảy mẫu số hàm mục tiêu tổng hai số hạng công suất phát công suất mạch Pc Nếu Ps < Pc , mẫu số xấp xỉ Pc (cố định), dẫn đến cải thiện nhanh hiệu suất lượng trung bình tăng Ps Trái lại, Ps > Pc , mẫu số xấp xỉ công suất phát, vốn hàm bậc hai nên tăng nhanh hàm log tử số Do đó, BS khơng thiết sử dụng nhiều quỹ công suất phát cho phép điều ảnh hưởng đến hiệu suất lượng hệ thống, nguyên nhân bão hòa hiệu suất lượng trung bình Ps tăng lớn Pc Cuối cùng, ta khảo sát tác động số phần tử phản xạ IRS lên lượng thu thập, mơ tả Hình 4.4 Đúng kỳ vọng, ta có lượng thu thập cao khai thác nhiều phần tử phản xạ hơn, việc thêm phần tử cung cấp nhiều bậc tự để thiết kế độ dịch pha phù hợp nhằm cải thiện hiệu hệ thống 66 Chương - Tối ưu EE hệ thống MIMO với SWIPT IRS Average energy efficiency (bit/Joule) 8.5 7.5 W/ IRS W/o IRS Pc = 30 dBm 6.5 5.5 Pc = 32 dBm 4.5 20 24 28 32 36 40 44 Maximum transmit power Ps (dBm) Hình 4.3: Năng lượng thu thập trung bình theo cơng suất phát BS Average energy efficiency (bit/Joule) 8.8 8.6 Ps = 20 dBm Ps = 24 dBm Ps = 28 dBm 8.4 8.2 7.8 7.6 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Number of reflecting elements Hình 4.4: Năng lượng thu thập trung bình theo số phần tử phản xạ IRS 67 Chương - Tối ưu EE hệ thống MIMO với SWIPT IRS 4.6 Kết luận chương Trong chương này, tác giả khảo sát hệ thống bảo mật MIMO với SWIPT hỗ trợ IRS Cụ thể, tác giả tìm thiết kế tối ưu cho tiền mã hóa, hiệp phương sai nhiễu nhân tạo BS, ma trận độ dịch pha IRS hệ số phân chia công suất α để cực đại hiệu suất lượng ràng buộc công suất phát lượng thu thập Để đối phó với thách thức tốn liên quan đến toán, thuật toán IBCD triển khai Tác giả tiến hành nhiều mô để có nhìn sâu sắc hiệu hệ thống kịch khác Các mô tiết lộ hỗ trợ IRS hệ thống bảo mật MIMO với SWIPT giúp cải thiện tốc độ bảo mật đạt so sánh với hệ thống thông thường Điều đạt tăng số lượng phần tử phản xạ IRS Ngoài ra, tốc độ bảo mật tăng theo quỹ công suất phát, trở nên bão hòa quỹ tăng đến mức phải cân đối việc sử dụng công suất phát cực đại hàm mục tiêu 68 Chương Kết luận chung hướng phát triển 5.1 Kết luận chung Luận văn tập trung vào việc tối đa hiệu hệ thống bảo mật thông tin lớp vật lý hỗ trợ IRS Cụ thể, tác giả tìm hiểu hai khía cạnh tốc độ bảo mật hiệu suất lượng, đặt hai hệ thống MIMO CR với SWIPT MIMO SWIPT, hỗ trợ IRS Mục tiêu đề cực đại tiêu chí này, số ràng buộc riêng cho hệ thống Để thực nhiệm vụ này, trước tiên, tác giả khảo sát chung tình hình tăng trưởng liệu di động trỗi dậy công nghệ truyền thông không dây hệ thứ (6G) để xác định động lực nghiên cứu cho luận văn Tiếp theo, tác giả giới thiệu lý thuyết sở hệ thống, công nghệ bàn đến luận văn; lý thuyết tốn quan trọng phục vụ cho việc đối phó với toán đặt sau Với tốn, tác giả phân tích cơng trình nghiên cứu có liên quan, sau thiết lập mơ hình chi tiết đề xuất phương án xử lý phù hợp Luận văn giải hai tốn sau: ❼ Bài tốn tối ưu hóa tốc độ bảo mật hệ thống CR MIMO với SWIPT 69 Chương - Kết luận chung hướng phát triển hỗ trợ IRS Chương Nhờ vào thuật tốn IBCD, tác giả tìm cách thiết kế tối ưu cho tiền mã hóa, hiệp phương sai AN ST ma trận độ dịch pha IRS để cực đại tốc độ bảo mật ràng buộc công suất phát, công suất can nhiễu lượng thu thập Các kết mô cung cấp để xác thực độ hiệu thuật toán hiệu hệ thống Vai trò IRS việc cải thiện tốc độ bảo mật kiểm chứng ❼ Bài tốn tối ưu hóa hiệu suất lượng hệ thống MIMO với SWIPT hỗ trợ IRS Chương Tác giả đưa cách thiết kế tối ưu cho tiền mã hóa, hiệp phương sai AN BS, ma trận độ dịch pha IRS hệ số phân chia công suất ID để cực đại hiệu suất lượng ràng buộc công suất phát lượng thu thập Để kiểm chứng hiệu thuật tốn hiệu hệ thống, mơ cần thiết tiến hành Sự đóng góp IRS việc tăng hiệu suất lượng chứng minh 5.2 Hướng phát triển Bởi thời gian khả nghiên cứu nhiều hạn chế, tác giả chưa thể vào toàn diện khía cạnh tốn Do đó, tương lai, luận văn phát triển thêm số hướng sau ❼ Độ phức tạp thuật toán Tuy thuật toán kiểm chứng giúp hàm mục tiêu hội tụ, độ phức tạp yếu tố quan trọng cần tính tốn kỹ càng; thước đo để đánh giá hiệu thuật tốn, tính khả thi thuật toán thực tế ❼ Trạng thái thơng tin kênh truyền khơng hồn hảo (imperfect CSI) Các toán luận văn xem xét với giả định trạm phát biết rõ 70 Chương - Kết luận chung hướng phát triển CSI Tuy nhiên thực tế, điều khó xảy ra, CSI thay đổi theo mơi trường Do đó, hệ thống cần phải thực thêm bước ước lượng kênh truyền Ngoài ra, sai lệch kênh truyền ước lượng thực tế ảnh hưởng đến hiệu thuật toán đề xuất ❼ Bề mặt phản xạ thông minh với độ dịch pha rời rạc Các toán luận văn xem xét với giả định độ dịch pha mà phần tử IRS tạo liên tục [0, 2π] Tuy nhiên, thực tế, IRS tạo số hữu hạn độ dịch pha Việc giải tốn địi hỏi phải cải tiến đáng kể thuật tốn có –HẾT– 71 Tài liệu tham khảo [1] “Ericsson mobility report november 2021,” Ericsson, Sweden, 2021 [2] “6G, the next hyper - connected experience for all,” Samsung, Korea, 2020 [3] S Abeywickrama, R Zhang, and C Yuen, “Intelligent reflecting surface: Practical phase shift model and beamforming optimization,” in ICC 2020 - 2020 IEEE International Conference on Communications (ICC), IEEE, jun 2020 [4] Y Zhao, W Zhai, J Zhao, T Zhang, S Sun, D Niyato, and K.-Y Lam, “A comprehensive survey of 6G wireless communications.” Internet: https:// arxiv.org/pdf/2101.03889.pdf, 2020 [5] X Zhou, L Song, and Y Zhang, Physical Layer Security in Wireless Communications CRC Press, 2013 [6] N Hehao and L Ni, “Intelligent reflect surface aided secure transmission in MIMO channel with SWIPT,” IEEE Access, vol 8, pp 192132–192140, 2020 [7] C Pan, H Ren, K Wang, M Elkashlan, A Nallanathan, J Wang, and L Hanzo, “Intelligent reflecting surface aided MIMO broadcasting for simultaneous wireless information and power transfer,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 38, pp 1719–1734, aug 2020 [8] W Wang, X Liu, J Tang, N Zhao, Y Chen, Z Ding, and X Wang, “Beamforming and jamming optimization for IRS-aided secure NOMA networks,” 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 21, pp 1557–1569, mar 2022 [9] Z Li, W Chen, Q Wu, K Wang, and J Li, “Joint beamforming design and power splitting optimization in IRS-assisted SWIPT NOMA networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 21, pp 2019–2033, mar 2022 [10] E Bjăornson, J Hoydis, and L Sanguinetti, “Massive MIMO networks: Spectral, ➤ in Signal Process- energy, and hardware efficiency,” Foundations and Trends ing, vol 11, no 3-4, pp 154–655, 2017 [11] F Boccardi, R W Heath, A Lozano, T L Marzetta, and P Popovski, “Five disruptive technology directions for 5g,” IEEE Communications Magazine, vol 52, pp 74–80, feb 2014 [12] Q Wu and R Zhang, “Intelligent reflecting surface enhanced wireless network via joint active and passive beamforming,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 18, pp 5394–5409, nov 2019 [13] Q Wu and R Zhang, “Towards smart and reconfigurable environment: Intelligent reflecting surface aided wireless network,” IEEE Communications Magazine, vol 58, pp 106–112, jan 2020 [14] D Datla, A Wyglinski, and G Minden, “A spectrum surveying framework for dynamic spectrum access networks,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 58, pp 4158–4168, oct 2009 [15] Y.-C Liang, K.-C Chen, G Y Li, and P Mahonen, “Cognitive radio networking and communications: an overview,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 60, pp 3386–3407, sep 2011 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO [16] L Zhang, Y Wang, W Tao, Z Jia, T Song, and C Pan, “Intelligent reflecting surface aided MIMO cognitive radio systems,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 69, pp 11445–11457, oct 2020 [17] W Lehr and J Crowcroft, “Managing shared access to a spectrum commons,” in First IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005 DySPAN 2005., IEEE, 2005 [18] A Goldsmith, S Jafar, I Maric, and S Srinivasa, “Breaking spectrum gridlock with cognitive radios: An information theoretic perspective,” Proceedings of the IEEE, vol 97, pp 894–914, may 2009 [19] Q Zhao and B Sadler, “A survey of dynamic spectrum access,” IEEE Signal Processing Magazine, vol 24, pp 79–89, may 2007 [20] T D P Perera, D N K Jayakody, S K Sharma, S Chatzinotas, and J Li, “Simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT): Recent advances and future challenges,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 20, no 1, pp 264–302, 2018 [21] D Niyato, E Hossain, M Rashid, and V Bhargava, “Wireless sensor networks with energy harvesting technologies: a game-theoretic approach to optimal energy management,” IEEE Wireless Communications, vol 14, pp 90–96, aug 2007 [22] L Hou and S Tan, “A preliminary study of thermal energy harvesting for industrial wireless sensor networks,” in 2016 10th International Conference on Sensing Technology (ICST), IEEE, nov 2016 [23] I Krikidis, S Timotheou, S Nikolaou, G Zheng, D W K Ng, and R Schober, “Simultaneous wireless information and power transfer in modern communication systems,” IEEE Communications Magazine, vol 52, pp 104–110, nov 2014 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO [24] Y Liu, H.-H Chen, and L Wang, “Physical layer security for next generation wireless networks: Theories, technologies, and challenges,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 19, no 1, pp 347–376, 2017 [25] R Liu and W Trappe, Securing Wireless Communications at the Physical Layer US: Springer, 2010 [26] S Boyd and L Vandenberghe, Convex optimization Cambridge University Press, 2004 [27] M Grant and S Boyd, “CVX: Matlab software for disciplined convex programming, version 2.1.” Internet: http://cvxr.com/cvx, Mar 2014 [28] J Lofberg, “YALMIP : a toolbox for modeling and optimization in MATLAB,” in 2004 IEEE International Conference on Robotics and Automation (IEEE Cat No.04CH37508), IEEE, 2004 [29] P Richtárik and M Takáˇc, “Iteration complexity of randomized blockcoordinate descent methods for minimizing a composite function,” Mathematical Programming, vol 144, pp 1–38, dec 2012 [30] Y Yang, M Pesavento, Z.-Q Luo, and B Ottersten, “Inexact block coordinate descent algorithms for nonsmooth nonconvex optimization,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol 68, pp 947–961, 2020 [31] W Dinkelbach, “On nonlinear fractional programming,” Management Science, vol 13, pp 492–498, mar 1967 [32] Y Sun, P Babu, and D P Palomar, “Majorization-minimization algorithms in signal processing, communications, and machine learning,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol 65, pp 794–816, feb 2017 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO [33] M Shafiq, M Ahmad, A Irshad, M Gohar, M Usman, M K Afzal, J.-G Choi, and H Yu, “Multiple access control for cognitive radio-based IEEE 802.11ah networks,” Sensors, vol 18, p 2043, jun 2018 [34] W Zhang, C.-X Wang, X Ge, and Y Chen, “Enhanced 5g cognitive radio networks based on spectrum sharing and spectrum aggregation,” IEEE Transactions on Communications, vol 66, pp 6304–6316, dec 2018 [35] X.-X Nguyen and H H Kha, “Energy-spectral efficiency trade-offs in fullduplex MU-MIMO cloud-RANs with SWIPT,” Wireless Communications and Mobile Computing, vol 2021, pp 1–21, apr 2021 [36] H H Kha, “Optimal precoders and power splitting factors in multiuser multipleinput multiple-output cognitive decode-and-forward relay systems with wireless energy harvesting,” International Journal of Communication Systems, vol 35, nov 2021 [37] X Chen, C Zhong, C Yuen, and H.-H Chen, “Multi-antenna relay aided wireless physical layer security,” IEEE Communications Magazine, vol 53, pp 40– 46, dec 2015 [38] L Dong, H.-M Wang, H Xiao, and J Bai, “Secure intelligent reflecting surface assisted MIMO cognitive radio transmission,” in 2021 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), IEEE, mar 2021 [39] Q Shi, W Xu, J Wu, E Song, and Y Wang, “Secure beamforming for MIMO broadcasting with wireless information and power transfer,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 14, pp 2841–2853, May 2015 [40] X.-D Zhang, Matrix Analysis and Applications Cambridge University Press, oct 2017 76 TÀI LIỆU THAM KHẢO [41] J R Magnus and H Neudecker, Matrix Differential Calculus with Applications in Statistics and Econometrics Wiley, feb 2019 [42] J Song, P Babu, and D P Palomar, “Optimization methods for designing sequences with low autocorrelation sidelobes,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol 63, pp 3998–4009, aug 2015 [43] “Cisco annual internet report(2018–2023),” Cisco, USA, 2020 [44] G Li, Z Xu, C Xiong, C Yang, S Zhang, Y Chen, and S Xu, “Energy-efficient wireless communications: tutorial, survey, and open issues,” IEEE Wireless Communications, vol 18, pp 28–35, dec 2011 [45] G Fettweis and E Zimmermann, “ICT energy consumption - trends and challenges,” Proc 11th Int.Symp Wireless Personal Multimedia Commun.(WPMC08), 2008 [46] Q Liu, J Yang, Y Xu, G Li, and H Sun, “Energy-efficient resource allocation for secure IRS networks with an active eavesdropper,” in 2020 IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC), IEEE, aug 2020 [47] J Liu, K Xiong, Y Lu, D W K Ng, Z Zhong, and Z Han, “Energy efficiency in secure IRS-aided SWIPT,” IEEE Wireless Communications Letters, vol 9, pp 1884–1888, nov 2020 [48] X Wu, J Ma, Z Xing, C Gu, X Xue, and X Zeng, “Secure and energy efficient transmission for IRS-assisted cognitive radio networks,” IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, vol 8, pp 170–185, mar 2022 [49] X Zhou, R Zhang, and C K Ho, “Wireless information and power transfer: Architecture design and rate-energy tradeoff,” in 2012 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), IEEE, dec 2012 77 Lý lịch trích ngang Họ tên: Võ Thế Duy Ngày, tháng, năm sinh: 12/10/1997 Nơi sinh: Phù Mỹ, Bình Định Địa liên lạc: 34/18A, đường số 9, khu phố 5, P Hiệp Bình Phước, Tp Thủ Đức, Tp HCM QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: a Đại học Nơi đào tạo: Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG Tp HCM Ngành học: Điện tử - Viễn Thông Thời gian đào tạo: 09/2015 - 07/2020 b Sau đại học Nơi đào tạo: Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG Tp HCM Ngành học: Kỹ thuật Viễn Thông Thời gian đào tạo: 11/2020 - 06/2022 78 ... nhờ vào mơ hình bảo mật lớp vật lý Với tinh thần này, luận văn xác định đề tài nghiên cứu ? ?Tối Ưu Hiệu Năng Của Hệ Thống Thông Tin Bảo Mật Lớp Vật Lý Sử Dụng Bề Mặt Phản Xạ Thông Minh? ?? Tên tiếng... gần Mặt khác, ngồi tiêu chí hiệu suất, vấn đề bảo mật yếu tố thiết yếu hệ thống Do đó, luận văn xác định nghiên cứu với chủ đề ? ?Tối ưu hiệu hệ thống thông tin bảo mật lớp vật lý sử dụng bề mặt phản. .. ngành: Kỹ thuật Viễn Thơng Mã số : 8520208 I TÊN ĐỀ TÀI: Tối ưu hiệu hệ thống thông tin bảo mật lớp vật lý sử dụng bề mặt phản xạ thông minh Tên tiếng Anh: Efficiency Optimization Of Physical