Secure Rate-Splitting and RIS Beamforming with Untrusted Energy Harvesting Receivers

1. Problema Investigado

O artigo aborda o desafio de garantir segurança física e eficiência energética em redes de comunicação sem fio de próxima geração (B5G/6G), especificamente em cenários que combinam:

• Redes Heterogêneas com SWIPT: Sistemas de Transferência Simultânea de Informação e Energia (SWIPT), onde os receptores colhem energia das ondas de rádio.
• Receptores Não Confiáveis: A presença de receptores de colheita de energia não confiáveis (UEHRs - Untrusted Energy-Harvesting Receivers) que, embora precisem de energia para operar, podem tentar espionar as comunicações dos usuários legítimos (IHRs).
• Ambiente com Obstáculos: Cenários onde não há linha de visada (LoS) direta entre a Estação Base (BS) e os usuários, exigindo o uso de superfícies inteligentes reconfiguráveis (RIS) montadas em Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) para criar links de comunicação favoráveis.
• Objetivo: Maximizar a Eficiência Energética de Sigilo (SEE) baseada em justiça (fairness), garantindo que todos os usuários legítimos recebam uma taxa de segurança mínima aceitável, ao mesmo tempo em que os UEHRs recebem energia suficiente e não conseguem decifrar a informação.

2. Metodologia Proposta

Os autores propõem um esquema de Acesso Múltiplo com Divisão de Taxa (RSMA) assistido por RIS para lidar com a interferência e a segurança. A solução envolve a otimização conjunta de três variáveis principais:

1. Alocação de Mensagem Comum: Como dividir a taxa de dados entre a mensagem comum (decodificada por todos) e as mensagens privadas.
2. Precodificação Ativa: O vetor de precodificação na Estação Base (BS) com múltiplas antenas.
3. Deslocamento de Fase do RIS: Os ângulos de fase dos elementos refletivos do RIS montado no UAV.

Abordagem de Otimização:
O problema de otimização formulado é não convexo e complexo. Para resolvê-lo, os autores desenvolveram um framework de Otimização Alternada (AO) que decompõe o problema em subproblemas tratáveis:

• Transformação de Dinkelbach: Utilizada para transformar a função objetivo fracionária (maximizar SEE) em um problema de otimização paramétrica mais simples.
• Aproximação Convexa Sequencial (SCA): Aplicada para lidar com as restrições não convexas, aproximando termos não lineares (como as taxas de sinal-ruído-interferência - SINR e o modelo de colheita de energia não linear) usando expansões de Taylor de primeira ordem.
• Programação Linear (LP): Utilizada para resolver a sub-otimização da alocação da taxa comum entre os usuários legítimos.
• Método de Penalidade: Empregado para lidar com a restrição de módulo unitário dos deslocamentos de fase do RIS ($|s_m|=1$).

O algoritmo proposto alterna iterativamente entre a otimização da alocação de taxa, dos precodificadores da BS e dos deslocamentos de fase do RIS até a convergência.

3. Principais Contribuições

• Modelo de Sistema Inovador: Estudo de um enlace descendente MISO (Multiple-Input Single-Output) seguro com RIS montado em UAV, onde receptores de colheita de energia atuam como espiões potenciais, garantindo simultaneamente a colheita de energia e a privacidade.
• Otimização Conjunta para SEE: Primeira proposta (segundo os autores) de um projeto conjunto para maximizar a SEE baseada em justiça em sistemas RSMA-SWIPT com restrições não lineares de colheita de energia.
• Algoritmo Eficiente: Desenvolvimento de um algoritmo iterativo baseado em AO, Dinkelbach e SCA que resolve o problema não convexo de forma eficiente.
• Análise de Robustez: Demonstração de que o RSMA oferece maior robustez e escalabilidade em comparação com técnicas convencionais como SDMA (Acesso Múltiplo por Divisão Espacial) e NOMA (Acesso Múltiplo Não Ortogonal).

4. Resultados das Simulações

As simulações foram realizadas em um cenário com BS de 4 antenas, 2 usuários legítimos, 2 receptores não confiáveis e RIS com 16 elementos. Os resultados destacam:

• Superioridade do RSMA: O esquema RSMA proposto supera consistentemente os benchmarks SDMA e NOMA em termos de Eficiência Energética de Sigilo (SEE). O RSMA gerencia a interferência de forma mais flexível, permitindo um melhor equilíbrio entre segurança e eficiência.
• Impacto do Número de Antenas ($N_t$): A SEE aumenta com o número de antenas na BS, saturando gradualmente. O RSMA mantém o desempenho superior mesmo com o aumento de usuários.
• Impacto do Tamanho do RIS ($M$): O aumento do número de elementos no RIS melhora a SEE de forma logarítmica. O estudo mostra que um RIS maior (ex: 128 elementos) pode compensar a falta de potência de transmissão, demonstrando o potencial de economia de energia do RIS.
• Escalabilidade: Embora o aumento do número de usuários legítimos ($K$) reduza a SEE devido à maior probabilidade de espionagem, o aumento das antenas da BS ($N_t$) compensa essa degradação, oferecendo ganhos significativos (ex: mais de 4x de ganho ao dobrar $N_t$ de 4 para 8).

5. Significado e Relevância

Este trabalho é significativo porque integra três tecnologias promissoras para redes 6G (RIS, UAVs e RSMA) em um cenário de segurança realista onde os receptores de energia são potenciais ameaças.

• Segurança Física: Demonstra como o RSMA, combinado com RIS, pode mitigar a necessidade de criptografia complexa no nível de aplicação, garantindo segurança no nível físico.
• Eficiência Energética: Resolve o dilema de fornecer energia para dispositivos IoT (via colheita de energia) sem comprometer a segurança das informações transmitidas.
• Viabilidade Prática: A proposta de usar UAVs com RIS para contornar obstáculos e melhorar a cobertura em áreas densas ou bloqueadas, enquanto otimiza a eficiência energética global, oferece um roteiro viável para o desenvolvimento de redes sem fio futuras mais seguras e sustentáveis.

Em resumo, o artigo prova que a combinação de RSMA e RIS é uma estratégia superior para garantir comunicações seguras e energeticamente eficientes em ambientes complexos com receptores não confiáveis.