Migliorare la sicurezza nei sistemi NOMA con la modellazione dell'interferenza residua

L'accesso multiple non ortogonale (NOMA) è un metodo usato nelle comunicazioni wireless che permette a più utenti di condividere le stesse risorse nello stesso momento. Questo si ottiene usando una tecnica chiamata codifica in sovrapposizione, dove il trasmettitore manda segnali in modo che possano essere separati dai ricevitori. Ogni ricevitore usa poi un processo noto come cancellazione successiva delle interferenze (SIC) per decodificare i segnali destinati a lui.

Tuttavia, ottenere una SIC perfetta non è sempre possibile nelle situazioni reali. Questa imperfezione porta a un fenomeno chiamato Interferenza residua (RI), che si verifica quando alcune interferenze da messaggi che avrebbero dovuto essere cancellati rimangono. Questo può creare problemi, soprattutto quando gli utenti nella rete non si fidano l'uno dell'altro, poiché può compromettere la sicurezza dei loro dati trasmessi.

#La necessità di sicurezza nei sistemi NOMA

In un contesto NOMA dove ci sono utenti non fidati, ci sono rischi per la sicurezza. Gli utenti non fidati possono cercare di intercettare o decodificare i messaggi degli altri. Questo solleva preoccupazioni significative sulla riservatezza e l'integrità della comunicazione. Per affrontare queste preoccupazioni, i ricercatori si stanno concentrando sempre di più sulla sicurezza del livello fisico (PLS), che mira a proteggere i dati sfruttando le caratteristiche intrinseche della trasmissione wireless.

Nei sistemi con utenti non fidati, è essenziale garantire che un utente fidato possa mantenere le proprie informazioni al sicuro mentre condivide spazio con altri che potrebbero non avere i suoi migliori interessi a cuore. Questo scenario richiede un'analisi diversa per capire come mantenere una comunicazione sicura in modo efficace.

#Approcci convenzionali alla sicurezza in NOMA

La ricerca ha esaminato diversi modi per migliorare la sicurezza dei sistemi NOMA con utenti non fidati. Alcuni studi si sono concentrati sull'analisi delle performance segrete di un utente fidato rispetto a uno non fidato. Altri hanno introdotto metodi con selezione ottimale dei relè per garantire comunicazioni affidabili. Tecniche più innovative, come il precoding lineare, sono state proposte per proteggere i dati degli utenti.

Nonostante gli sforzi esistenti, molti studi hanno assunto che si possa ottenere una SIC perfetta, il che non è spesso il caso nella pratica. Questa svista può portare a risultati eccessivamente ottimistici, poiché la performance reale può essere molto più bassa a causa della presenza di RI che rimane da segnali decodificati in modo errato.

#Affrontare l'impatto dell'interferenza residua

Riconoscendo la necessità di un modello più realistico di RI, l'attenzione si sposta verso lo sviluppo di un approccio che rifletta accuratamente le condizioni nei sistemi NOMA quando si verificano errori di SIC. Molti modelli esistenti semplificano la RI in valori costanti o frazioni fisse, il che può portare a imprecisioni nell'analisi e nelle previsioni. È importante considerare come la performance reale del sistema sia influenzata dalle condizioni variabili di interferenza del segnale e rumore in ambienti reali.

Nei sistemi NOMA pratici, il successo nella decodifica è significativamente influenzato dal rapporto segnale-interferenza-rumore (SINR). Diversi utenti possono avere requisiti specifici di SINR per una decodifica riuscita. Comprendere come la RI influisca su questo successo è cruciale per sviluppare misure di sicurezza più efficaci.

#Modello proposto di interferenza residua

Per superare le limitazioni dei modelli esistenti, viene proposto un nuovo approccio alla RI. Questo modello considera le condizioni reali di SINR presso i ricevitori e come queste influenzano la capacità di decodificare i segnali. Quando un utente cerca di decodificare le informazioni di un altro utente, il SINR ottenuto viene confrontato con una soglia. Se il SINR soddisfa o supera la soglia, si presume che sia stata raggiunta una SIC perfetta, portando a zero RI. Al contrario, se il SINR è insufficiente, il divario tra la soglia e il valore ottenuto indica quanto RI rimane.

Questo modello consente di comprendere meglio come le imperfezioni della SIC influenzano le performance di ciascun utente, portando a previsioni più accurate della Probabilità di interruzione della segretezza (SOP), che indica la probabilità che un utente non riesca a raggiungere il livello di segretezza desiderato.

#Analisi delle performance segrete

Applicando il nuovo modello di RI, è possibile derivare espressioni analitiche per la SOP di entrambi gli utenti in un sistema NOMA a due utenti non fidati. La SOP riflette le probabilità che il tasso di segretezza massimo raggiungibile per un utente scenda al di sotto di un tasso target. Questa analisi comporta considerare sia scenari di SIC perfetta che imperfetta basati sul modello di RI definito in precedenza.

Per l'utente forte, l'analisi esamina quanto spesso sperimentano SIC imperfetta e come questo influisce sulla loro SOP. Analogamente, le performance dell'utente debole vengono analizzate in condizioni simili, mostrando come la RI tende ad aumentare le probabilità di un'interruzione.

I risultati suggeriscono che un aumento del tasso di segretezza target porta generalmente a una SOP più alta, poiché raggiungere un tasso più elevato diventa più impegnativo in condizioni imperfette. D'altra parte, migliorare il SINR può aiutare a diminuire la SOP, poiché una migliore performance nella decodifica correla con una minore probabilità di subire un'interruzione della segretezza.

#Convalida numerica dell'analisi

Per confermare l'accuratezza dei modelli analitici, possono essere condotte simulazioni numeriche. Queste simulazioni tengono conto di varie condizioni, come le diverse distanze tra la stazione base e gli utenti, i livelli di rumore e gli effetti di fading che si verificano naturalmente in ambienti wireless. Confrontando i risultati simulati con le espressioni analitiche derivate, si può stabilire se i modelli si mantengano veri in condizioni pratiche.

Le simulazioni possono anche esplorare come le modifiche a determinati parametri, come l'allocazione della potenza tra gli utenti o la sensibilità all'interferenza, possano influenzare la SOP. Ad esempio, aumentare la distanza tra gli utenti può influenzare i tassi di decodifica riuscita, con alcuni utenti che ne traggono beneficio mentre altri possono soffrire di un aumento delle interruzioni.

#Approfondimenti dalle simulazioni

I risultati delle simulazioni forniscono preziose informazioni su come vari parametri influenzano le performance del sistema NOMA. Variare i tassi di segretezza target consente di osservare gli effetti sulla SOP, confermando che tassi target più elevati portano a SOP più alte. Inoltre, alterare l'allocazione della potenza può rivelare una configurazione ottimale che minimizza la SOP per entrambi gli utenti forti e deboli.

Modifiche al parametro di sensibilità, che misura quanto la RI influisca sulle performance del sistema, giocano anch'esse un ruolo. Una maggiore sensibilità porta a performance peggiori quando i tassi di dati scendono, mentre una minore sensibilità tende a dipendere di più dall'interferenza, mostrando che questi valori devono essere scelti con attenzione in base all'applicazione.

#Conclusione e direzioni per future ricerche

In sintesi, l'analisi della segretezza nei sistemi NOMA downlink con utenti non fidati beneficia di un modello più realistico di interferenza residua. Personalizzando l'approccio per tenere conto delle condizioni pratiche di SIC, diventa possibile derivare espressioni analitiche che riflettono con precisione le performance di segretezza.

Questo lavoro può aprire la strada a future ricerche, inclusi studi su scenari NOMA multi-utente e ulteriori esplorazioni dei meccanismi di sicurezza che possono essere impiegati in applicazioni reali. Comprendere come mantenere una comunicazione sicura in reti wireless complesse rimane un'area critica per la ricerca e lo sviluppo continui.