空天隐蔽通信技术综述

于季弘,蔡雨庭,刘家豪,王 帅,马永锋

(北京理工大学 信息与电子学院,北京 100081)

0 引 言

近年,随着无线通信技术的发展,特别是以5G技术为代表的移动通信技术,因其能够提供超高速率、超高容量、超低延迟的网络接入服务[1],在军用、民用领域都得到了极为广泛的应用。而随着用户数量的爆炸式增长和人类活动边界的跨越式拓展,地面通信网络难以提供全覆盖且低延迟的网络接入服务要求。为弥补这些局限,随着低轨卫星星座技术的部署,空天网络的概念得以走进大众视野,空天地一体化信息网络(space-air-ground integrated network,SAGIN)的概念也应运而生,并引起了学术界的广泛关注与研究[2-4]。自2000年,美国国防部提出建设天地一体化网络以来[5],国内外便开始了针对空天地一体化网络项目的设计与部署。2017年,欧盟启动SaT5G项目,旨在低成本地将卫星系统集成至5G网络中,促进空地融合网络的标准化工作。日本提出可扩展的可移植智能通信系统(scalable transportable intelligence communications system,STICS)项目,基于日本国土区域和人口分布特点,通过星地融合网络以保障灾害应急通信和国家安全[6]。2020年,中国联通启动了空天地一体化网络的建设计划,开始推动相应产业链的发展,旨在提供全天候、全覆盖的高速网络接入服务。次年12月,我国中央网信委发布“十四五国家信息规划”,规划中提出实施以北斗卫星、遥感以及无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)为核心要素的空天地立体化网络建设和应用示范超级工程。空天地一体化信息网络的整合和实现已经成为一项重要的战略任务,也是未来6G网络架构研究的核心方向之一[7]。

与地面移动通信相比,在提供全覆盖服务的同时,空天网络也因其超长的通信距离和更广阔的开放无线信道,以及电磁波传输在空间中的广播特性,使其更易受到不利环境因素的影响。同时,由于卫星、无人机等移动节点动态变化的网络拓扑结构极不稳定使得星地信道和空天信道极易受到窃听、干扰、非法接入等恶意攻击。其中,被动的窃听攻击会导致通信内容和行为的泄露和暴露且难以发觉,因此,保护无线通信免受窃听攻击是无线安全通信领域的热点研究方向之一[8]。传统的物理层安全技术侧重于保护数据内容,无法隐藏无线传输行为,然而,传输行为的泄露会导致秘密任务的暴露。因此,既可以保护数据内容,又可以保护传输行为的物理层安全技术得到广泛关注与研究,称之为隐蔽通信技术(covert communication)[9]。

无线隐蔽通信技术通过将隐蔽信号隐藏在背景噪声中保证监察者(willie)无法判断发射机(alice)是否向接收机(bob)进行隐蔽信息传输[10],因其隐蔽性效果也被称为低截获概率(low probability of interception,LPI)/低检测概率(low probability of detection,LPD)通信。广义的无线隐蔽通信还包含了将隐蔽信号叠加在合法公开服务信号中发出,进而隐藏额外传输行为的无线隐写技术。针对地面无线隐蔽通信系统的现有研究多数通过改变发射策略、发射功率或利用波束成形技术增加通信系统的不确定性,例如噪声不确定性、信道不确定性和人工噪声干扰不确定性[11-15],在保证隐蔽的同时最大化通信速率。空天网络中的天基平台和空基平台则可以利用更多的空间自由度提高无线系统的隐蔽性和可靠性[16]。

针对空天隐蔽通信系统的优势与挑战,本文中我们综述了空天隐蔽通信的关键实现技术。首先介绍了空天通信系统的整体架构,给出了面临的安全性挑战。然后分别梳理了以卫星为代表的天基平台和以无人机为代表的空基平台的隐蔽通信关键技术,并进行总结分类。最后根据现有技术的不足以及空天网络的发展趋势指出了未来用于空天网络隐蔽通信技术的发展方向。

1 空天网络系统架构及关键隐蔽技术

空天通信网络从空间层面上分为了由卫星等组成的天基网络、由无人机、热气球等飞行器组成的空基网络和由地面用户组成的地基网络[17],基本框架如图1所示。三大网络可以既可以独立处理数据也可以相互协作,为用户提供灵活的全天候、全覆盖的高质量数据通信。

1.1 天基网络

天基网络主要由不同的卫星、星座和相应的地面站和控制中心组成,如图1所示,根据运行轨道高度的不同可分为地球同步轨道卫星、中轨卫星和低轨卫星。

直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)技术是最为经典也是应用最广泛的卫星隐蔽通信技术,其利用伪随机序列扩展信号频谱,将信号隐藏在噪声中,以降低信号的抗截获能力[18]。然而针对周期性扩频信号的有效检测和参数估计的信号检测技术的出现,使得卫星信号的载波频率、扩频码周期以及调制样式等关键信息[19-20]更加透明,且扩频技术无法定量地对系统隐蔽性进行分析。随着以混沌信号取代扩频序列思想的提出,混沌保密通信技术因其具有非周期性、初值敏感性、不可预测性和类噪声特性,成为了卫星隐蔽通信的热门研究技术之一[21-22]。作为一种新型时频域分析工具,加权分数阶傅里叶变换(weighted fractional fourier transform,WFRFT)信号具有星座旋转混叠、比特能力均匀分布以及良好的抗参数扫描特性,被广泛应用于卫星安全通信领域[23-24]。此外还出现了认知无线电、智能反射面等针对卫星隐蔽通信技术的研究[25]。

1.2 空基网络

空基网络由飞机、无人机、热气球和飞艇等高空和低空飞行平台组成,可为地面设施提供空地网络路由,进行数据搜集、传输和处理等工作,并且可与卫星层进行直接的数据交流[4]。较于地面和卫星平台具有更高的机动性能、更低的部署成本以及更短的通信响应时间。因此针对该网络,特别是无人机隐蔽通信也是当下的关注热点之一。不同于卫星隐蔽通信技术通常需要结合编码层、信号层和调制层的技术实现隐蔽信号的传输,通过改变无人机充当的角色,且凭借灵活多变的机动性以及可搭载多种有效载荷的优势,无人机隐蔽通信技术大多聚焦于信号层,所提出的隐蔽方案更加普适。

无人机的角色具有多样性:无人机既可以是隐蔽信息传输载体,可以是辅助发射机实现隐蔽通信的辅助者,也可以是隐蔽信息的接收者,还可以是侦听隐蔽传输的监察者。作为隐蔽信息的发射者,通过联合优化发射信号功率及其轨迹与位置部署,以增强隐蔽信道质量或是增加检测信道的不确定性是目前无人机隐蔽通信领域一个重要的研究方向之一[26-27]。作为协同干扰者,通过优化干扰功率设计随机干扰以降低监察者的检测性能[28]。作为接收者,使用全双工技术在接收信号的同时发送随机干扰掩盖隐蔽信号的传输也是广泛使用的隐蔽技术[29],但在某种程度上生成的干扰也会影响隐蔽信息的接收可靠性。作为监察者,无人机可以利用高质量的视距信道,实现比传统地面监察者更好的检测性能。

由于受到无人机体积以及机动性的限制,其储能受限明显,难以实现长时间、超远距离的航行,因此针对控制能耗、节省能源以及提高传输效率的无人机隐蔽通信技术也受到重视。地基与海基网络非本文重点在此不做赘述。

2 空天无线隐蔽通信基础

传统的无线隐蔽通信模型如图2所示,包含发射者阿alice、接收者bob以及监察者willie,alice通过无线信道向bob传输隐蔽信息,willie通过监听信号判断传输行为是否存在。如何在保证bob接收质量的同时增加willie处的检测不确定性使其无法准确判断,成为了物理层无线隐蔽通信的主要目标。系统传输质量以及willie检测性能的指标选取对于隐蔽系统的方案设计十分重要。

图2 无线隐蔽通信标准模型Fig.2 Wireless covert communications model

通常以可实现的隐蔽通信速率来评估传输有效性、以通信中断概率来衡量传输可靠性,文献[30]中提出隐蔽能效比,即每单位能量能够传输的隐蔽速率,来表示系统的能量效率。

Willie基于接收信号的总功率进行二元判决,通常以检测错误概率Pe=PFP0+PDP1,即虚警概率PF与漏警概率PD的先验概率加权和量化其检测性能,隐蔽通信的核心目标是最大程度地提高检测错误概率。针对先验概率未知的情况,通常假设P0=P1=0.5。由于Pe≥(PF+PD)min{P0,P1},大部分研究中更常直接将虚警概率与漏警概率相加以表征隐蔽性能。

对于无线隐蔽通信系统,除了alice,bob与willie之间自身性能以及发射、接收策略的角逐,无线信道对于隐蔽通信系统的性能影响是绝不可忽略的。对于空天通信网络来说,根据空间可以分为空天、星地、空地和地地信道,后者非本文研究重点,不作赘述。

2.1 星地信道

相比其他信道,基于星地链路模型的卫星信号要穿越更远的距离,通信质量受到自由空间损耗以及大气、降雨和云雾的影响,对于Leo星座,与地面节点极高的相对移动速度带来的多普勒效应,使得卫星信道的建模极其复杂。常用的统计信道模型有瑞利信道、阴影-莱斯信道模型,当接收机处于运动状态,物理环境复杂时,则可使用Lutz移动卫星信道模型[35]。卫星信道的复杂度为卫星隐蔽通信的理论数学推导带来了极大的挑战,因此相关隐蔽技术研究大多建立于较为简单的统计信道模型之上。随着近年人工智能的发展,利用深度强化学习对复杂的卫星信道环境进行建模以保证其通信实时安全的研究也受到重视[2]。

2.2 空地信道

空地信道主要是指无人机、飞艇和热气球等小型飞行器与地面节点的空间链路。由于近地通信环境的容易受到城市建筑物和山峰等障碍物的阻挡,因此通常需要同时考虑视距信道(line of sight,LOS)和非视距信道(non line of sight,NLOS),针对不同的应用场景,选取不同的直射概率以及其对应的阴影衰落和路径损耗参数。

2.3 空天信道

空天信道则可具体分为无人机-无人机(unmanned aerial vehicle to unmanned aerial vehicle,U2U)和卫星-无人机信道。由于无人机网络大多部署在低空环境中且相互之间的通信距离较短,受到环境的影响较小,因此U2U信道主要由视距链路决定,对于简单的场景常常将自由空间损耗认为是无人机节点之间的路径损耗。由于地球静止轨道卫星(synchronous earth orbit,GEO) /中高轨卫星(medium earth orbit,MEO)与低空无人机之间的距离尺度远大于无人机对地面节点之间的距离尺度,因此常认为卫星-无人机信道与星地链路之间很大程度是相似的,通常使用阴影-莱斯信道对其进行建模,并根据不同的环境选择不同的路径损耗因子。针对LEO卫星与无人机之间的移动信道建模则复杂许多,由于存在高速相对运动,物理环境变换复杂,不仅需要考虑环境带来的衰减还需要考虑多普勒频移以及无人机与卫星之间因指向误差对信道造成的影响[36]。目前针对LEO卫星-无人机之间的3D信道动态追踪技术也是相关研究的热点之一。

实际的空天隐蔽通信研究中,根据不同信道进行的理论推导会导致系统呈现不同的隐蔽效果。下文将分别介绍与讨论空天隐蔽通信中具有代表性的卫星隐蔽通信与无人机隐蔽通信技术。

3 卫星隐蔽通信

围绕卫星隐蔽通信,按照时域、频域、功率域和变换域4个方面对已有研究工作进行总结和归类,相关论文的主要贡献以及物理层分类如表1所示。可以看出由于卫星链路具有传输距离长且易受大气环境影响的特点,为了保证系统的隐蔽性与可靠性,针对卫星隐蔽系统设计的方案通常融合了不同的物理层次技术。

表1 物理层卫星隐蔽通信技术Tab.1 Physical-layer covert satellite communications

3.1 时、频域无线隐蔽技术

从传统的扩频到新兴的调制、编码以及信号重叠技术,基于时频域的卫星隐蔽通信技术一直是隐蔽通信系统研究的主流趋势。

自20世纪中期扩频技术出现以来,便成为了最为广泛应用的卫星隐蔽技术。传统的扩频通信技术有:直接序列扩频、跳频扩频和跳时扩频。由于扩频系统的接收端需要根据使用扩频序列的先验知识进行同步解扩,因此扩频系统的隐蔽性能与所选取的扩频序列息息相关,使用扩频序列的随机性越高,隐蔽性越好。然而无论是m,M还是Gold序列从统计学意义上都是具有一定周期的伪随机序列,随着盲检测技术的发展,通过长时间连续观测便可以估计出传统扩频信号的特征参数,传统的扩频技术难以应对更严苛的隐蔽要求。

自混沌理论出现后,使用具有较高复杂性、非周期性和非凡伪随机性的混沌序列代替传统扩频序列为卫星隐蔽通信提供了一种新的选择。

文献[37]中作者使用混沌移位键控(chaos shift keying, CSK)技术代替传统的直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS),利用CSK具有低功率谱且长期不可预测的优势,实现信息的隐蔽传输。并进一步提出差分混沌键控(differential chaos shift keying,DCSK)非相干调制技术以克服CSK的阈值漂移问题,保证隐蔽性的同时,确保了接收端的同步接收。提出结合高性能非二进制低密度奇偶校验码(low-density parity-check,LDPC),弥补DCSK信号因其非恒定包络导致较高的误码率,保证系统可靠性。为了更加保证通信的隐蔽性,将LDPC-DCSK隐蔽信号在时域和频域上重叠在正常的背景卫星服务信号中进行发射,在进行二次隐蔽的同时也不影响正常服务信号的传输。该文介绍了一种典型的结合了编码层、调制层和信号层的物理层隐蔽通信技术。

在卫星隐蔽通信中,数据常以短帧突发的形式传输,增加时域随机性以保证隐蔽性。在短包传输中,一种优于LDPC性能的编码—极化码(polar codes)的出现,提高了卫星隐蔽通信的性能,其与卷积编码、Turbo编码和LDPC编码等传统编码方法相比,具有检测概率低,编码增益高且复杂度低的优势。

文献[38]中作者提出了一种基于二进制输入异步离散无记忆信道使用二进制极化码的隐蔽通信技术,在随机选取传输时间的同时辅以信道噪声来降低监察者的检测性能。尽管该研究在保证系统可靠性的同时也达到了隐蔽要求,但由于实际卫星通信中通常使用同步离散无记忆信道进行传输,且该文章并未讨论极化码对接收机精确的载波同步要求,因此降低了该研究的实际意义。

文献[39]中作者提出了一种基于结合非正交多址(non-orthogonal multiple access,NOMA)信道的极化码辅助卫星隐蔽通信系统载波同步的频偏估计算法,其本质上是一种通过最大似然比估计频偏参数的迭代优化算法。保证隐蔽传输的同时,有效提高了卫星隐蔽通信系统接收端载波同步性能,解决了极化码用于卫星隐蔽通信的一项关键问题。但总体来看极化码虽有着复杂度低、可靠性好的优势,但其对隐蔽性的优势远不及随机码,常常需要叠加使用其他类型的隐蔽通信技术。

文献[23]中作者提出了一种基于多参数WFRFT的多维联合调制卫星隐蔽通信技术,在发射端将有用信号经过串并转换划分为两路正交信号,分别经过幅度相位调制和极化调制,调控参数组合,为两路信号星座图增加一定的模糊特性,使得监察者误以为收到低信噪比的背景噪声信号,能够有效抵抗以能量检测、星座调制为基础的监听方案。最后通过与混沌信号相乘使其具有类噪声特性,有效降低监察者的信噪比,进一步提升系统隐蔽性。接收机处通过相应的解调以及似然比判决恢复信号。尽管该方案通过使用混沌信号和加权傅里叶变换赋予有用信号类噪声特性和星座模糊特性,有效实现了LPI/LDP,但由于发射和接收都需要进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)运算,加大了运算复杂度,考虑到卫星自身资源限制,实际应用有些难度。

3.2 功率域无线隐蔽技术

到达地面的卫星信号极其微弱,利于掩盖,通过将有用信号掩盖在更强功率的公共信号或是干扰之中以增加监察者的检测难度的基于功率域的隐蔽通信技术应运而生。功率域的卫星隐蔽通信技术主要有:信号掩盖、人工噪声、协同干扰等,这些技术从信号层面增强了信号的隐蔽性,是基于编码层和调制层隐蔽技术的有力辅助。

文献[40]作者针对北斗短报文系统,通过设置地面协同干扰机对监察者实施随机干扰实现隐蔽传输,分别推导了willie处是否有合法信道完美信道状态信息(channel state information,CSI)两种情况下的最小检测错误概率闭式解。

卫星隐蔽通信系统时常面临多用户的情况,直接使用基于功率域的隐蔽技术,将影响其他用户之间的正常通信质量,其他用户的发射信号也会对隐蔽链路造成影响。因此如何优化多用户场景下功率域的隐蔽技术,保证隐蔽性、可靠性和有效性,成为了设计卫星隐蔽通信系统的另一个重要问题。

文献[41]中作者提出了针对卫星上行链路的基于人工噪声和信号重叠的混合功率通信技术。将隐蔽信号与公开信号重叠,分别使用不同的发射功率,同时动员无保密需求的用户发射同样的公开信号以充当人工噪声。通过联合优化隐蔽信号与公开信号的发射功率比,保证隐蔽信息的传输,充分利用了网络资源是一种节省成本的卫星隐蔽通信新方案。

文献[42]中作者提出了一种适用于多用户上行卫星链路,结合NOMA和随机发射功率技术的隐蔽通信方案。 NOMA通过对多个用户进行分组,同时进行合理的码字设置与功率分配,以非正交的形式重用同一资源块,接收端采用串行干扰删除(successive Interference cancellation,SIC)技术来消除干扰、提取用户信号,通过提高接收机的复杂度,有效提高通信容量和频带利用率。使用SIC接收的NOMA方案不依赖用户反馈CSI便可以获得稳定的性能增益,十分适用于高动态卫星通信场景。联合随机发射功率,并将隐蔽信息与公开信息相叠加,共同进行编码,通过NOMA技术对隐蔽信息与公开信息的发射功率进行优化,以达到保证隐蔽性和有效性的目的。文章还分别比较了使用稀疏码分多址(sparse code multiple access,SCMA)、多用户共享多址(multi user shared access,MUSA)和图样分割多址(pattern division multiple access,PDMA)3种多址接入方式的隐蔽系统的性能,将单纯功率域的基于NOMA的隐蔽技术拓展至码域、空域。但由于非正交多址技术对接收机的要求严苛,计算复杂度高,因此对卫星的功耗有一定要求,提高能量效率比是一个具有现实意义的问题,很遗憾文中并未对此进行讨论。

3.3 变换域无线隐蔽技术

与上述分类不同,变换域不单指以某种信号特征为主的细分领域,而是指接收端双方能够动态地根据信道环境,使用未被干扰占用的频谱进行调制,自适应变换信号的时频域波形、调制方式等参数以躲避干扰的一种智能无线电技术。因其具有良好的抗干扰能力、较高的隐蔽性和通信效果,是一种适用于卫星隐蔽通信系统的收发机方案。

变换域通信的思想最早由German[43]在1988年的一份技术报告中提出,文中利用地理位置的电磁环境,提取频谱信息,使用直接序列扩频调制波形来躲避干扰。八年后,Radcliffc[44]提出了完整的变换域通信系统(transform domain communication system,TDCS)模型。

变换域通信系统的基本原理是通过在收发端分别增加基函数调制、解调过程实现隐蔽抗干扰通信。其基函数相位由伪随机序列确定,因此具有类噪声特性,是使变换域系统具有隐蔽性的核心参数。

文献[24]中作者提出了一种基于WFRFT和混沌映射的变换域通信技术,以双混沌序列取代伪随机序列提高了基函数的伪随机特性,结合具有星座扩散模糊性的WFRFT,实质上可认为是WFRFT信号对变换域通信系统基函数的扩频,通过提升传输波形的类噪声特性,增加了变换域通信系统的抗截获能力。

文献[45]中作者提出了一种基于多载波直接序列码分多址的智能卫星隐蔽通信技术,通过在发射端加装频谱感知模块,可根据实际的电磁环境动态调整多载波直接序列码分多址的系统参数,将隐蔽信息主动与背景干扰信息在时频域重叠,且通过对每个载波进行直接序列扩频使得隐蔽信息的功率谱密度小于环境电磁波以获得更好的隐蔽效果,而在接收端进行聚合,获得更高信噪比,保证了通信的可靠性。这种隐蔽通信系统与变换域通信系统的主要区别在于后者不使用载波类调制,而是使用类噪声特性的基函数进行调制。由于二者从实现思想上极其相似,因此虽然其并未使用变换域通信技术,也可将其归为变换域类隐蔽技术。

随着技术的发展,变换域通信系统将会出现更多的变换和调制方式,将上述两种方法融合同时进行基函数调制和载波调制的新系统也有待研究。

3.4 其他无线隐蔽技术类

随着信号处理算法以及天线技术的发展,搭载多点波束的卫星已经广泛使用。与单波束卫星相比,除了能够提供更大的通信容量、更好的通信质量还可以更好地服务于通信隐蔽需求。

文献[46]中作者提出了基于大规模多输入多输出天线、针对LEO下行链路的隐蔽通信方案。分析了多输入多输出系统信道的稀疏特性对隐蔽性能的影响,提出了联合空域和功率域的衡量信道稀疏性的新度量,得到了该模型的总变分距离和隐蔽速率的闭式表达解。

随着LEO星座在全球的布置,卫星的运行环境愈加动态复杂,为卫星通信系统的安全性带来了许多新的挑战,仅通过传统的手段难以解决。随着人工智能在通信领域应用的逐渐成熟,人工智能技术应用与卫星隐蔽通信将受到重视。

文献[47]中作者提出了一种频域分割-子谱功率控制联合优化的多掩护信号重叠通信方法,使用机器学习技术求解最大化隐蔽速率和最小化监察者检测正确概率的双目标优化问题。信关站根据历史感知到的卫星频谱情况和对应的最优资源分配策略作为训练数据,以训练支持向量机回归预测模型,并将模型发送至隐蔽通信终端,终端利用该模型选择合适的优化方案,满足了突发的隐蔽通信需求。

此外无人机辅助的卫星隐蔽通信也是未来空天隐蔽通信的发展趋势之一,在下一章节将详细介绍有关无人机隐蔽通信的相关技术。

4 无人机隐蔽通信

无人机具有高机动性和搭载多种载荷的高度可塑造性的优势,针对无人机隐蔽通信系统的方案能够通过设计无人机角色分配灵活地利用空间维度。无人机能够为无法直接通信的地面节点之间提供高质量的LOS信道,因此无人机辅助、无人机中继隐蔽通信系统都是目前的热点研究方向。为与第4章分类保持一致性,本章将不根据无人机所处角色进行分类,而是将无人机隐蔽通信技术分为空间域、功率域、时频域3个基于信号特征的角度进行介绍,以及简要介绍了针对无人机集群隐蔽通信的技术。表2总结分类了部分无人机隐蔽通信的实现方案以及角色分类。

表2 UAV隐蔽通信方案Tab.2 UAV covert communication schemes

4.1 空间域无线隐蔽技术

四轴旋翼无人机是一种通过成十字交叉结构分布于机身的四个螺旋桨驱动的,具有垂直升降和悬停功能的小型飞行器。由于独特的机身结构,能够提供六个空间自由度:垂直、俯仰、横滚、前后、侧向和偏航运动,通过搭载多种载荷,被广泛应用于目前的无人机通信系统之中。因其在三维空间的灵活度,也引申出许多基于空间域的无人机隐蔽通信技术作为传统隐蔽通信技术的补充,其本质是提高合法信道质量并导致信号功率变化或增加监听信道不确定性。主要集中在无人机轨迹优化、静态位置部署以及搭载多天线的波束成形技术。

文献[48-49]中作者都考虑了无人机静态位置部署,前者站在监察者的角度,无人机作为监察者的协同干扰机,通过联合优化无人机的三维位置部署与干扰功率,以降低合法传输的传输速率。后者则将无人机作为合法发射机通过联合优化无人机的高度、水平部署以及发射信号功率,以最大化满足隐蔽约束的隐蔽传输速率。尽管对无人机位置部署的优化能提升系统的有效性,但是由于在传输进程中无人机位置固定,因此静态位置优化对于监察者已知发射机位置情况下提高系统的隐蔽性无能为力。

文献[50]中作者详细地针对无人机实时轨迹优化,提出了多步双延迟确定性策略梯度-优先体验重放算法,帮助无人机自适应地从连续动作空间中选择速度,并使用机器学习算法实时优化无人机的二维运动轨迹,以最大化基于建筑物分布的空地路径损耗和willie位置不确定模型下的隐蔽传输吞吐量。有效地填补了无人机实时轨迹优化中速度选择研究的空白。然而,该研究只考虑了无人机的水平轨迹,未加入三维轨迹的优化。

文献[30]和[51]中作者在优化无人机二维轨迹的同时引入了智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)技术,IRS具有低功耗、低复杂度、可调控且外形低调、重量轻等特性,被认为可广泛应用于未来无线通信系统,是实现对无线环境智能控制的关键技术。通过对IRS上的反射元件进行调控,即可使反射出去的信号形成波束的效果,使反射信号主要成分在空间上远离监察者或是与其他信号进行相干叠加,从而增强无线系统的隐蔽性能。文献[30]考虑了搭载IRS的无人机中继隐蔽系统,联合协同干扰机的人工噪声、IRS波束矢量以及无人机的二维轨迹优化,并提出协调主次凸近似算法求解最小隐蔽速率最大化的优化问题。在[51]中作者,一种以最大化隐蔽能效比的节能算法被提出,在优化无人机中继的二维轨迹、信号发射功率和IRS波束矢量的同时考虑到了无人机的性能限制,具有现实意义。

4.2 功率域无线隐蔽技术

在成熟的地面网络中,基于功率域的隐蔽技术已经被广泛利用,常用的技术集中在发射功率随机化、人工噪声等。卫星下行链路因其信号格式固定,改变卫星信号的发射功率往往需要考虑编码层以及调制层,很难简单地直接套用将地面网络适用的功率隐蔽技术。而无人机由于可搭载载荷的多样性,目前适用于无人机隐蔽通信系统的基于功率域的技术既可以是地面网络技术应用场景的拓展也可以从编码、调制层角度增加信号的不确定性。

文献[52-53]中作者基于无人机作为合法发射机的多用户场景,提出了两种解决方案。前者基于正交频分多址机制,使用功率分割的方法,在发送隐蔽信号服务多个用户的同时,使用剩余的功率针对未知具体位置的监察者进行干扰。通过联合优化分割功率比、二维轨迹以及带宽,最大化平均保密速率。后者则通过使用多天线以服务多个用户,联合地面协作干扰机,通过基于粒子群优化的功率分配算法联合优化信号发射功率与干扰功率实现最大化满足隐蔽需求的传输速率,该文章新颖之处在于对无人机对地信道建模为波动双射线衰落信道,并导出了检测错误概率和隐蔽速率的闭式表达式,这对于常常只考虑AWGN或是以路径损耗为主的LOS信道的无人机隐蔽通信研究来说是值得关注的。

全双工接收器因其能够保证实时通信的隐蔽性广受关注。文献[54-55]中作者利用全双工器,在接收或转发隐蔽信号的同时,产生人工噪声干扰监察者的监听信道。在[54]中,作者使用无人机作为全双工合法接收机,同时接收与干扰,由于接收天线与干扰发射天线相距较近,应加入自干扰消除算法以消除对隐蔽通信的影响。[55]中,作者使用无人机作为全双工中继器辅助合法通信,同时优化干扰和中继功率,以最大化满足隐蔽约束的有效吞吐量,推导了莱斯衰落信道的无人机中继中断概率闭式表达式。

4.3 时、频域无线隐蔽技术

纵观整个无人机隐蔽通信领域,基于时频域的无人机隐蔽技术仍属于少数,且大多集中在码长设计、信号重叠以及波形设计等领域,较时频域卫星隐蔽方案设计更为简单,这是因为无人机带来的其他维度的自由度对隐蔽性性能的影响更为直接。

针对隐蔽通信的现有研究大多数基于无限码长通信,这与实际发射码长通常是有限的情况有所出入。在应用空间域和功率域隐蔽技术的基础上,优化符号数长度的无人机有限码长隐蔽通信方案成为了对无人机隐蔽通信领域的有效补充。

文献[34,56,57,58]都是基于无人机中继的有限码长隐蔽通信设计,通过联合优化发射信号功率、中继转发功率以及发射与中继信号码长以最大化满足隐蔽约束的隐蔽传输速率。其中文献[56]得出发射比特数随着发射功率和码长度单调增加的结论。

利用环境中其他传输行为,在时频域上与隐蔽发射机协同发射信号,可提高监察者处对干扰的不确定性。文献[59]中作者针对有限码长无人机数据收集场景,提出了一种新颖的基于无线电力传输(wireless power transmission, WPT)兼顾隐蔽性和时效性的隐蔽通信方案。WPT是一种通过无线传输给能源受限设备充电的技术,被广泛应用于物联网络研究。地面用户通过将生成的有限码长信息隐蔽地、及时地穿插在无人机定期广播WPT信号中以完成隐蔽信号传输。引入隐蔽信息年龄(covert age of information, CAOI)同时作为隐蔽性和时效性的度量。通过联合优化WPT功率与持续时间,以最小化平均CAOI。引入了新颖的WPT技术,弥补了传统人工噪声法浪费有限资源的缺点,在未来物联网应用中具有实际意义。

文献[60]中作者提出了一种基于非正则高斯信号(improper gaussian signaling, IGS)的无人机辅助隐蔽通信方案。系统通过监察者处的噪声不确定性以及发射机将隐蔽信息在时频域上与公共信号重叠以达到隐蔽传输的效果。文章考虑到了隐蔽信号因为占用公共频道而对公共通信产生干扰的情况,通过在公开链路上使用正则高斯信号在隐蔽链路上使用IGS信号以降低合法通信的中断概率,减轻干扰同时不影响隐蔽性。通过联合设计IGS因子与发射隐蔽信号功率以最小化满足隐蔽约束的中断概率。IGS信号的引入,为消除信号重叠技术中因为隐蔽链路对公共链路的干扰提供了一个新的方法。

4.4 无人机集群网络隐蔽通信

在上文介绍的隐蔽系统中,大致可分为无人机作为接收机和发射机的无人机赋能通信系统以及作为中继器和协同干扰机的无人机辅助通信系统。而在无人机通信领域中,具备智能控制能够通过协同方式扩大对环境感知能力的无人机集群技术也有着重要地位。无人机集群以及自组织网络的隐蔽通信也因此受到重视。

文献[61]中作者提出了一个由基站、无人机群、多个地面物联网设备和主动、被动监察者组成的新兴网络场景下的隐蔽通信方案。设计了针对每个无人机和地面用户的可根据信道质量选择通信模式的模式切换方案,灵活地改变无人机群中无人机的角色,将满足隐蔽性且对合法信息传输影响最小的无人机设置为协同干扰机,发射人工噪声以干扰主动或被动监察者,实现隐蔽传输。该方案引入了无人机集群辅助隐蔽通信,展示了无人机在隐蔽通信研究中新的方向。

文献[62]作者探讨了无人机飞行自组织网络中隐蔽通信的理论可能性与隐蔽性能。飞行自组织网络,不需要固定的基础设施或管理支持,通过无线多跳通信进行联系。该文章通过多跳传输实现隐蔽通信,监察者为网络中受损但不在通信路径之中的节点。隐蔽发送方在转发公开信息的同时机会性地加入隐蔽信息,利用了无人机动态信道的不确定性和隐蔽信息发射功率的变化实现隐蔽传输。文章对于在自组织网络应用物理层隐蔽技术的可能性做出了讨论与仿真分析,为后续在自组织领域的隐蔽通信方案设计奠定了基础。在未来的研究中,通过优化无人机集群中的节点位置以及考虑位于通信路径之内的监察者都是值得探讨的领域。

5 未来研究方向及面临挑战

作为解决信息爆炸、提供全时、全覆盖实时通信网络最有前景的架构,实现空天地三平台真正的万物互联,提供全球用户无缝高速高质的连接服务,是空天网络发展的终极目标。然而随着平台的联动,新技术和设备的加入使得网络结构的复杂度成倍地增加,这也为空天隐蔽通信带来新的研究方向与挑战。

5.1 能耗控制

随着通信网络的复杂化,需要叠加使用不同层次的空中节点以及隐蔽技术以满足复合系统的隐蔽需求,意味着要比单平台隐蔽通信消耗更多的航迹运动能耗计算能耗以及通信能耗,特别是对于卫星与无人机网络,受到平台自身限制,储能受限。如何提高能量效率比、降低总能耗成为了未来空天隐蔽通信需要研究的方向之一。

优化用于无人机航迹运动以及传输行为的能量分配是目前隐蔽通信能耗控制的关注重点。前文[30]考虑了能量与传输效率比,在保证隐蔽通信的同时,尽可能地节约用于发射信号与用于干扰的能量,是最为直接体现节能思想的方案。文献[63]中以无人机飞行时间为优化目标,考虑到了无人机较短的续航时间,最大限度地在保证隐蔽通信的情况下节约了无人机用于飞行推进的能量。

此外,由于复杂算法的应用,例如,基于深度学习网络的隐蔽通信技术,增加了空天隐蔽通信系统的算力负担。进一步的研究需要考虑在移动设备上进行复杂运算需要的计算能耗。未来,可以考虑在空天网络中设置云端服务器,将部分计算任务上传至云端,以减轻对于网络节点本身的负担。此外在空天网络中引入多接入边缘计算,将计算任务分配到距离用户更近的网络边缘,在降低系统计算能耗的同时,还可以进一步降低用于上载计算任务的能耗。

5.2 多址接入隐蔽通信

随着空天网络的建设,未来网络支持的终端类型、业务类型都将更加丰富,空天网络面临着多用户的固定、随机接入的情况。并且由于卫星、无人机等节点移动速度快、网络拓扑结构动态变化,也增加了用户接入的动态性。多址技术可保证在服务多用户的同时提高资源利用率,因此针对更加动态的多址接入隐蔽通信方案设计也是未来将面临的挑战。

前文[52]基于正交频分多址的固定多址接入技术,通过功率分割将发射信号分为隐蔽信号与干扰信号,本质上仍是传统的增加监察者干扰不确定性的方法,当面对更加复杂、动态的多址接入场景时难以实时地进行功率优化且由于能耗限制以及更多的用户需求难以分配多余功率用于额外干扰。文献[64]分析了基于多用户离散无记忆多址接入信道的隐蔽性能,得到了相应的隐蔽传输容量域。文献[65]基于高斯多址信道,证明了当监察者与合法接收者信道一致时,因果反馈(causal feedback)不会扩大隐蔽容量的界限且此时时分接入的方案对于隐蔽容量来说是最佳的。而对于监察者与接收者信道不一致的情况文章并未讨论。

为了应对动态变化场景,文献[66]研究了基于介质访问控制层的针对多信道时隙完全随机多址接入系统的无线隐蔽通信性能。常规与隐蔽用户分别以一定概率独立且随机地在每个时隙中发送数据包。监察者通过观测实际中每个信道的数据包数量,并与利用信道先验信息建立的统计模型比较,根据偏差以试图检测隐蔽用户存在,通过研究不同的监察者接收器下的系统隐蔽吞吐量,证实了基于介质访问控制层的随机多址接入隐蔽通信的可行性。

目前针对多址接入隐蔽通信的相关研究仍未跳出传统隐蔽技术的范畴且大多局限于对固定多址的讨论,在空天地一体化的未来,研究更多基于其他接入技术的隐蔽方案很有必要。

5.3 跨层安全技术

未来空天网络面临的信号检测与拦截技术将更加先进,传统的基于某一层次的隐蔽通信技术,将难以满足整个系统的安全传输需求,联合隐蔽传输方案以及跨层安全技术也是值得关注的研究方向。联合波束成形、人工噪声以及类噪声调制等基于物理层的隐蔽技术,通过统一的调度,实现低能耗高质量的隐蔽传输。前文中针对卫星隐蔽通信方案的设计已经体现了物理层内各层次技术融合的思想,在未来的空天网络中,面对更先进的检测技术,星地网络、空天网络也应该以多层次融合安全技术为发展方向。

除了层内的技术融合,跨层次结合完成系统安全通信,也是可见的空天网络安全未来的发展趋势。将物理层隐蔽通信技术与连接层(包含传输层、网络层)的量子加密技术、服务层生物认证等技术结合,从安全网络架构、编码方案、网络协议和实施规则等方面制定一个完整的安全传输方案。

5.4 其他方向与挑战

太赫兹无线通信技术作为未来空天网络重要备选通信技术,能够实现超高速率的传输,具有较于微波更好的指向性以及更高的天线增益,能够有效降低发射终端功耗。由于太赫兹波段的低覆盖能力和易被空气中水分吸收衰减严重的特点,太赫兹信号很难传播到超出一定距离范围的监察者处,使其很难在不暴露监听行为的情况下进行攻击,进而可实现近距离的隐蔽传输。但一旦合法节点被攻破,成为潜在监听设备,将对太赫兹通信系统造成打击。因此将太赫兹通信技术与其他隐蔽技术结合,也是未来的研究方向之一。

尽管物理层隐蔽通信技术的理论研究已经出现了许多,但其仍难以在空天网络中得到真正实现,还存在着信道的动态性、隐蔽信道估计误差以及反馈时延等挑战。此外,空中节点易被遥感技术等手段发现,并遭受其主动攻击,造成隐蔽传输的失败,为隐蔽通信带来挑战。

6 结束语

作为满足未来通信需求最有发展前景的网络架构,空天网络因其覆盖范围广、无线信道开放的特点极易受到恶意监听攻击。由于其动态的网络拓扑结构以及平台自身性能的限制,基于物理层的隐蔽通信技术具有重要的研究价值。本文中我们介绍了空天网络基本架构,从卫星隐蔽通信与无人机隐蔽通信两个角度,介绍了现有的研究工作,并对其进行分类总结。最后对未来空天隐蔽通信的研究方向进行了展望并指出需要进一步研究的问题与挑战。