기호 인식 기반 물리층 익명 전송을 위한 프리코더 설계

본 논문은 차세대 무선 네트워크에서 송신기 식별을 방지하고자 하는 물리층 익명 통신 문제를 다룬다. 서론에서는 IoT, 차량 통신, UAV 등 다양한 응용 분야에서 전송기 고유의 채널 상태 정보(CSI)와 하드웨어 잡음이 식별 정보로 활용될 위험성을 강조하고, 기존의 상위 계층 보안 기법이 전력·연산·지연 제약으로 인해 한계가 있음을 지적한다. 이어서 물리층 보안(PLS)의 두 축인 기밀성 및 프라이버시 중 프라이버시, 특히 ‘익명성(anonymity)’에 초점을 맞춘다. 관련 연구 파트에서는 강송신기(strong‑transmitter)와 강수신기(strong‑receiver) 두 구조를 구분한다. 강송신기 경우는 전송 안테나가 수신 안테나보다 많아 공간 자유도(DoF)를 활용해 전송기 측 프리코딩만으로 익명성을 달성한다. 반면 강수신기 경우는 수신 안테나가 더 많아 수신기 측 결합이 필요하며, 기존 연구는 채널‑의존 EGC, 별칭 채널(alias‑channel) 기반 결합 등을 제안했지만, 모두 CSI를 식별 특징으로만 사용하고 사용자 간 잡음 차이를 무시했다. 본 논문의 주요 기여는 세 가지이다. 첫째, 심볼 인식(symbol‑aware) 적대 모델을 도입해 수신기가 복호화된 심볼 S를 이용해 각 가설 H_i에 대한 최대우도 프리코더를 추정함으로써, 심볼 수준의 통계까지 활용한 식별 성능을 고려한다. 둘째, 사용자별 하드웨어 잡음 분산 σ_k²를 명시적으로 모델링하고, 이를 KLD 기반 익명성 제약에 포함시켜 기존의 동질 잡음 가정에서 벗어난 보다 현실적인 프레임워크를 제공한다. 셋째, 다중 사용자 MU‑MIMO 환경에서 N_s ≤ N_t 데이터 스트림을 지원하는 기호 수준 프리코더를 설계하고, 전송 전력 제약과 KLD 제약을 동시에 만족하도록 비선형 최적화 문제를 정의한다. 이 최적화는 교대 최적화와 반정밀 반정밀(SDR) 기법을 결합해 해결한다. 시스템 모델에서는 K명의 사용자가 각각 N_t 안테나를 가지고, 수신기(N_r 안테나, N_r > N_t)를 공유하는 업링크 MU‑MIMO를 가정한다. 각 사용자는 TDM‑A 프로토콜에 따라 시간 슬롯당 하나만 활성화되며, 수신기는 활성 사용자를 모른 채 신호 Y를 관측한다. 전송기 잡음은 사용자별 Gaussian 잡음 N_k ~ CN(0, σ_k² I) 로 모델링한다. 송신기 식별 전략에서는 다중 가설 검정(MHT) 형태로 문제를 정의하고, 일반화 우도비 검정(GLRT) 방식을 채택한다. 복호화된 심볼 S를 고정된 것으로 가정하고, 각 가설에 대해 \(\hat{W}_i = H_i^\dagger Y S^\dagger\) 를 구한다. 재구성된 신호 \(\tilde{Y}_i\)와 실제 관측 Y 사이의 차이를 KLD로 정량화하고, KLD가 작을수록 식별이 어려워 익명성이 높다고 정의한다. 프리코더 설계는 다음과 같은 최적화 문제를 풀어 얻는다. \