Phân tích hiệu năng phát hiện phương tiện bay không người lái bất hợp pháp

Trong bài viết này, vấn đề hiệu năng phát hiện phương tiện bay không người lái (UAV) không hợp pháp (UI) trong kiến trúc Internet vạn vật được khảo sát. Cụ thể, phương pháp phát hiện xâm nhập được chia thành 2 bước như sau: 1) 2 UAV hợp pháp được hợp tác tạo thành một dạng của hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) để phát hiện sự có mặt của UI bằng cách sử dụng Fast Fourier Transform Analysis (FFT) và 2) Những UAV hợp pháp này sau đó dò các góc để xác định UI bằng cách sử dụng giải pháp angle-side-angle.

32 Võ Nhân Văn, Đặng Ngọc Cường / Tạp chí Khoa học Công nghệ Đại học Duy Tân 04(41) (2020) 32-36 04(41) (2020) 32-36 Phân tích hiệu phát phương tiện bay không người lái bất hợp pháp Detection Performance Analysis of Illegitimate UAV Võ Nhân Văna,b*, Đặng Ngọc Cườnga,b Nhan Van Voa,b*, Ngoc Cuong Danga,b Viện Nghiên cứu Phát triển Công nghệ Cao, Trường Đại học Duy Tân, Đà Nẵng, Việt Nam b Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Duy Tân, Đà Nẵng, Việt Nam a Institute of Research and Development, Duy Tan University, Da Nang, 550000, Vietnam b Faculty of Information Technology, Duy Tan University, Da Nang, 550000, Vietnam a (Ngày nhận bài: 01/6/2020, ngày phản biện xong: 18/6/2020, ngày chấp nhận đăng: 27/8/2020) Tóm tắt Trong báo này, vấn đề hiệu phát phương tiện bay không người lái (UAV) không hợp pháp (UI) kiến trúc Internet vạn vật khảo sát Cụ thể, phương pháp phát xâm nhập chia thành bước sau: 1) UAV hợp pháp hợp tác tạo thành dạng hệ thống phát xâm nhập (IDS) để phát có mặt UI cách sử dụng Fast Fourier Transform Analysis (FFT) 2) Những UAV hợp pháp sau dị góc để xác định UI cách sử dụng giải pháp angle-side-angle Theo đó, công thức dạng tường minh xác suất phát UI tìm để phân tích hiệu phát Mô Monte Carlo triển khai để kiểm tra phương pháp chúng tơi Từ khóa: Phương tiện bay không người lái; Xác suất phát hiện; Kênh truyền Nakagami-m Abstract In this paper, the detection performance of illegitimate unmanned aerial vehicle (UAV) (UI) in Internet of Things (IoT) architecture is investigated In particular, the detection approach is devided into steps: 1) two ligimate UAVs are cooperatived as a form of intrusion detection system (IDS) to detect the present of UI by using Fast Fourier Transform Analysis (FFT) and 2) these UAVs then scan the angles to identify the UI by using angle-side-angle solution Accordingly, the closed-form of detection probability of UI is derived to analyze the detection performance The Monte Carlo simulation is employed to verify our approach Keywords: UAV; detection probability; Nakagami-m Giới thiệu Hiện nay, Internet vạn vật (IoT) công nghệ nổi, thu hút nhiều nhà khoa học nghiên cứu [1]-[3] IoT kết nối số lượng lớn thiết bị nhằm thu thập gửi liệu với nhằm nhiều mục đích ứng dụng khác thành phố thông minh, nông nghiệp thông minh, sản xuất thơng minh [3] Bên cạnh đó, thiết bị khơng người lái (UAV) xem xét giải pháp hứa hẹn cho *Corresponding Author: Institute of Research and Development, Duy Tan University, Da Nang, 550000, Vietnam; Faculty of Information Technology, Duy Tan University, Da Nang, 550000, Vietnam Email: vonhanvan@dtu.edu.vn Võ Nhân Văn, Đặng Ngọc Cường / Tạp chí Khoa học Công nghệ Đại học Duy Tân 04(41) (2020) 32-36 ứng dụng giám sát không, kiểm sốt giao thơng, viễn thơng, đặc biệt tìm kiếm cứu hộ [4] Do đó, UAV góp phần khắc phục hạn chế sở hạ tầng mặt đất hệ thống IoT, tức IoT hưởng lợi từ UAV tình trở ngại (ví dụ: giao tiếp bị chặn rừng, núi nhà cao tầng) đặc tính di động [5] Ví dụ, tác giả [6] đề xuất trường hợp sử dụng UAV base station có khả bay vào nơi nguy hiểm để thu thập truyền thông tin Tuy nhiên, đặc tính truyền thơng tin quảng bá mạng không dây, giả sử UAV kẻ nghe thu thập thơng tin ranh giới hệ thống IoT bị vi phạm tài nguyên liệu bị xâm phạm [7] Ví dụ, mơ hình truyền thơng tin mạng khơng dây với diện UAV nghe trình bày [8] Các tác giả phân tích xác suất kết nối an tồn trạm mặt đất hợp pháp để đánh giá hiệu bảo mật mạng Tuy nhiên, báo không đề cập tới vấn đề phát UAV nghe giả thuyết vị trí xác định Điều khó thuyết phục kẻ cơng thơng thường khơng báo trước vị trí chúng Do đó, hệ thống IoT cần phải có cách thức phát để chống lại cơng từ bên ngồi UAV bất hợp pháp Các tác giả [9] giới thiệu phương pháp để xác định vị trí UAV khơng xác định cách sử dụng hai máy trạm mặt đất dạng hệ thống phát xâm nhập (IDS) Tuy nhiên, báo không đề cập đến việc khảo sát hiệu phát UAV sử dụng trạm mặt đất cố định Do đó, báo đề xuất mơ hình IDS sử dụng hai UAVs hợp pháp hợp tác tạo thành dạng hệ thống IDS để phát có mặt UAV bất hợp pháp 33 Hiệu phát UI 2.1 Mơ hình Chúng tơi xem xét mơ hình kiến trúc phát xâm nhập hình Trong đó, UAV khơng xác định (UI) E muốn tham gia vào hệ thống hợp pháp nhằm lấy cắp thơng tin Do đó, UAVs hợp pháp (UD) D1 D2 sử dụng để hợp tác tạo thành dạng hệ thống IDS nhằm xác định UI Mỗi UAV hợp pháp trang bị hai antennas: antenna đa hướng dùng để phát có mặt tín hiệu từ UAV antenna định hướng học (mechanically-agile directional) dùng để xác định hướng UAV [9] Trong đó, dED d ED khoảng cách từ E tới D1 E tới D2; g ED g ED hệ số kênh truyền từ E tới D1 E tới D2 Khơng tính tổng qt, giả sử kênh truyền độc lập với phân bổ theo mơ hình Nakagami-m [10] Do đó, hàm phân phối tích lũy (CDF) kênh truyền g XY biểu diễn sau: 2 mXY 1 Fg XY j 0 j m x  m x exp   XY  ,   XY  j !   XY   x      XY  (1)  XY  E  g XY  mXY tham số Nakagami kênh truyền g XY Hình Mơ hình UAVs phát xâm nhập Theo [8], độ suy hao đường truyền kênh truyền không (air-to-air) biểu diễn sau: La  a d a2 , (2)  a   4 f / c  a {ED1 , ED2 } , , da {dED , dED } , c tốc độ ánh sáng f tần số sóng mang 2 Võ Nhân Văn, Đặng Ngọc Cường / Tạp chí Khoa học Công nghệ Đại học Duy Tân 04(41) (2020) 32-36 34 2.2 Giao thức Chúng giả sử UI trao đổi thông tin với số thiết bị khác, ví dụ UI phản hồi thơng tin với điều khiển gửi thông tin đánh cắp thiết bị bên ngồi Do đó, chúng tơi đề xuất giao thức phát UI gồm bước sau: 1) Hai UDs trang bị Radio Frequency (RF) receiver kết nối với antenna đa hướng bật trạng thái lắng nghe Khi tín hiệu RF thu thập, Fast Fourier Transform Analysis (FFT) sử dụng để xác định tín hiệu UI có khơng [9] Chúng giả sử trường hợp UI phát hiện, điều có nghĩa D1 D2 nhận tín hiệu từ UI yD1  (3) yD2  PE xE g ED2  nD2 , LED2 (4) nD , nD  CN  0, N0  Ở đây, UI chưa xác định, nên trạng thái kênh truyền thơng tin khơng hồn hảo (imperfect CSI) xem * *  eED ;  eED g ED  g ED xét, tức g ED  g ED * * g ED g ED hệ số kênh ước tính minimum mean square g ED g ED ; error (MMSE) cho eED , eED  CN  0, e  với  e tính xác ước tính kênh truyền 1 2 2 2) Hai UAVs hợp pháp bật sang trạng thái dị tìm antenna định hướng học để xác định UI hai trình sau: đầu tiên, góc tới E từ D1 D2 xác định tín hiệu FFT so khớp mạnh Sau đó, giải pháp angle-side-angle áp dụng để tính vị trí UI (hình 2) sau: Giả sử tọa độ 3-D hai UAVs hợp pháp biết D1  xD , yD , z D  D2  xD , yD , z D  Lưu ý, D1, D2, điểm E vừa xác định dựa góc tới từ D1 D2 tạo thành mặt phẳng Do đó, UI xác định khoảng cách từ D1 D2 theo công thức sau [9]: 1 2 d ED2 d D1D2    sin  D1 sin  E  (5)  D   D   E  180 , o  D  D xác định từ trình trước; x D1  xD2  y D1  yD2   z D1  z D2  Giải cơng thức trên, tìm khoảng cách từ D1 D2 đến E Ngoài ra, tỷ số tín hiệu sóng nhiễu (SNR) để giải mã tín hiệu đặc biệt từ E D1 D2 biểu diễn sau [11]:  ED  * PE g ED  ED  2 LED1  PE  E  N  * PE g ED 2 1   sin  D2  1 d ED1 d D1D2  PE xE g ED1  nD1 , LED1 Hình Xác định UI , (6) (7) LED2  PE  E  N  2.3 Xác suất phát UI Xác suất phát UAV định nghĩa xác suất giải mã thành cơng tín hiệu UI D1 D2, tức     O  Pr max CED1 , CED2   th , (8) O xác suất phát UI; Pr{.} hàm xác suất;  th ngưỡng phát thành công; CED CED định nghĩa   (9)   (10) CED1  B log  ED1  , CED2  B log  ED2  , B băng thông đường truyền Dựa theo lý thuyết xác suất, công thức (7) biến đổi sau:     O   Pr max CED1 , CED2   th (11) Võ Nhân Văn, Đặng Ngọc Cường / Tạp chí Khoa học Công nghệ Đại học Duy Tân 04(41) (2020) 32-36 35 Hơn nữa, biến ngẫu nhiên độc lập nên xác suất phát UI biểu diễn     O   Pr  ED1   th  Pr  ED2   th , th  2 vào (12) ta có   * O   Pr  g ED     *  Pr  g ED   2 th / B  1 (12) Tiếp theo, thay (6) (7)  th LED   E  1   E    th LED   E  1   , E   (13) Hình Sự ảnh hưởng SNR E tính xác ước tính kênh truyền lên xác suất phát UI E  PE / N0 Cuối cùng, dựa định nghĩa CDF cơng thức (1) qua số bước tính toán, xác suất phát UI hệ thống xem xét biểu diễn dạng tường minh là:  mED1 1  m  L    1  j  1    ED1 th ED1 E        ED1  E j 0     O  1    mED1  th LED1   E  1       exp    j !   ED E       mED2 1  m  L    1  j  1    ED2 th ED1 E        ED2  E j 0        mED2  th LED1   E  1       exp    j!  ED2  E      (14) Kết thảo luận Khơng tính tổng qt, chúng tơi lựa chọn thông số sau để cài đặt cho phần mơ phân tích [9], [10]: E  0, 20 ,  th  106 bps, B  106 Hz, e 5, 6, 7 , mED  mED  ,  D  30o ,  D  50o Dựa thông số này, khảo sát xác suất phát UI qua hai hình Qua quan sát, đường mơ phân tích trùng khớp nhau, điều có nghĩa phương pháp phân tích chúng tơi hồn tồn xác 2 Hình Sự ảnh hưởng chiều cao UAV D2 SNR E lên xác suất phát UI Quan sát hình 3, có kết sau: - Khi tăng SNR E xác suất phát UI tăng Điều giải thích cơng suất phát UI lớn khả giải mã thông tin UAVs hợp pháp dễ dàng Điều đồng nghĩa với việc hiệu phát UI tăng lên - Xác suất phát UI giảm tăng  e Lý tăng  e tức tính xác ước tính kênh truyền khơng hồn hảo giảm Điều dẫn tới việc giải mã thành cơng tính hiệu đặc biệt UAVs hợp pháp giảm xuống Kết hiệu UI giảm Dựa hình 4, quan sát số kết sau: - Khi tăng chiều cao UAV hợp pháp (khơng tính tổng qt tăng chiều cao UAV D2), xác suất phát UI 36 Võ Nhân Văn, Đặng Ngọc Cường / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Đại học Duy Tân 04(41) (2020) 32-36 tăng Tuy nhiên chiều cao lớn xác suất phát UI lại giảm Điều có nghĩa tồn điểm tối ưu chiều cao UAV làm cho hiệu phát UI tốt Lý chiều cao UAV hợp pháp thấp cao khoảng cách tới UI xa, khả giải mã thành cơng hai trường hợp khó khăn Do đó, hiệu giảm chiều cao UAV thấp cao - Một lần thấy tăng SNR E từ đến 15 dB hiệu phát UI tăng Điều giải thích hình Kết luận Trong báo này, hiệu phát UAV không xác định khảo sát Một dạng hệ thống IDS sử dụng hai UAVs hợp pháp đề xuất nhằm xác định UAV bất hợp pháp Theo đó, dựa SNR việc giải mã thành cơng tín hiệu từ UI hai UAVs hợp pháp, công thức dạng tường minh xác suất phát UAV không hợp pháp trình bày Ngồi ra, ảnh hưởng SNR UI, tính xác ước tính kênh truyền chiều cao UAV hợp pháp lên hiệu phát UI khảo sát Kết luận tồn chiều cao tối ưu UAV nhằm tăng hiệu phát UI Tài liệu tham khảo [1] Z Sheng, C Mahapatra, C Zhu, and V C M Leung, “Recent advances in industrial wireless sensor networks toward efficient management in IoT,” IEEE Access, vol 3, pp 622–637, May 2015 [2] B Ji, Y Li, B Zhou, C Li, K Song, and H Wen, “Performance analysis of UAV relay assisted IoT communication network enhanced with energy harvesting,” IEEE Access, vol 7, pp 38 738–38 747, 2019 [3] J M Williams, R Khanna, J P Ruiz-Rosero, G Pisharody, Y Qian, C R Carlson, H Liu, and G Rmirez-Gonzalez, “Weaving the wireless web: Toward a low-power, dense wireless sensor network for the industrial IoT,” IEEE Microwave Mag., vol 18, no 7, pp 40–63, Oct 2017 [4] Y Zeng, Q Wu, and R Zhang, “Accessing from the sky: A tutorial on UAV communications for 5G and beyond,” Proc of the IEEE., vol 107, no 12, pp 2327–2375, 2019 [5] M Mozaffari, W Saad, “Unmanned aerial vehicle with underlaid device-to-device communications: Performance and tradeoffs,” IEEE Trans Wireless Commun., vol 15, no 6, pp 3949–3963, Jun 2016 [6] M Mozaffari, W Saad, M Bennis, Y.-H Nam, and M Debbah, “A tutorial on UAV for wireless network: Application, challenges, and open problems,” IEEE Commun surveys & tutorials, vol 21, no 3, pp 2334–2360, Mar 2019 [7] X Sun, D W K Ng, Z Ding, Y Xu, and Z Zhong, “Physical layer security in UAV systems: Challenges and opportunities,” IEEE Wireless Commun., vol 26, no 5, pp 40–47, Oct 2019 [8] J Tang, G Chen, and J Coon, “Secrecy performance analysis of wireless communications in the presence of UAV jammer and randomly located UAV eavesdroppers,” IEEE Trans Inf Forensics Secur., vol 14, no 11, pp 3026–3041, Apr 2019 [9] P Nguyen, T Kim, D H L Miao, E Kenneally, D Massey, E Frew, R Han, and T Vu, “Towards RFbased localization of a drone and its controller,” in Proc Micro Aerial Veh Networks, Sys., and Applicat., Seoul, Korea, Jun 2019, pp 21–26 [10] D.-D Tran, D.-B Ha, V N Vo, C So-In, H Tran, T G Nguyen, Z Baig, and S Sanguanpong, “Performance analysis of DF/AF cooperative MISO wireless sensor networks with NOMA and SWIPT over Nakagami-m fading,” IEEE Access, vol 6, pp 56 142–56 161, Oct 2018 [11] Y Chen, N Zhao, and Z D M.-S Alouini, “Multiple UAVs as relays: Multi-hop single link versus multiple dual-hop links,” IEEE Trans Wireless Commun., vol 17, no 9, pp 6348–6359, Aug 2018  ... hai UAVs hợp pháp đề xuất nhằm xác định UAV bất hợp pháp Theo đó, dựa SNR việc giải mã thành cơng tín hiệu từ UI hai UAVs hợp pháp, công thức dạng tường minh xác suất phát UAV không hợp pháp trình... IDS để phát có mặt UAV bất hợp pháp 33 Hiệu phát UI 2.1 Mơ hình Chúng tơi xem xét mơ hình kiến trúc phát xâm nhập hình Trong đó, UAV khơng xác định (UI) E muốn tham gia vào hệ thống hợp pháp nhằm... công thông thường không báo trước vị trí chúng Do đó, hệ thống IoT cần phải có cách thức phát để chống lại cơng từ bên ngồi UAV bất hợp pháp Các tác giả [9] giới thiệu phương pháp để xác định