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【摘 要】无人机具有灵活部署和视距信道连接的特点，因此经常应用于无线通信。无人机不仅可以作为无线中继将基站发送的信息传输给用户，还可以作为空中基站直接发送信息给用户。当存在窃听者时，会对无线通信的安全性造成影响。研究者们提出一种物理层的设计方案，使得目标点接收到的安全速率最大。当存在干扰时也可以通过物理层的设计提高系统的安全性能。
【关键词】无线通信;窃听者;物理层;干扰
一、无人机在无线通信的应用
无人机作为新型通信工具，凭借其灵活部署，覆盖范围广的特点，广泛地应用于5G通信场景中，在无线通信中发挥着越来越重要的作用。无人机在无线通信中的作用主要體现在两个方面，一方面无人机作为移动基站，可以覆盖更广的通信范围，另一方面无人机作为通信中继，在地面基站和用户之间承担着传输信息的作用。除此之外，随着通信环境越来越复杂，无人机的部署和资源分配优化逐渐成为研究的热点内容。
2016年，曾勇等人提出了物理层的设计方法提高系统的通信性能。将无人机作为移动中继，将信息从基站传输到地面用户，通过优化无人机的飞行轨迹和功率分配，提高目标用户的吞吐量，但是由于优化问题非凸不能直接求解，因此他们基于连续凸优化技术提出了交替迭代算法求解最优解，得到了鲁棒的设计方案。2017年有研究者不仅考虑吞吐量而且考虑无人机的能量消耗，通过对无人机速度和位置的优化提出了一种提高能量效率的设计方案。2018年有研究者提出了采用多跳无人机中继解决中继距离过短的问题，通过联合优化多个无人机的轨迹和功率分配，实现远距离高效信息传输，同样也是采用连续凸优化和交替迭代求解优化问题的最优解。当存在多个无人机中继和多个用户时，有研究者提出了一种无人机协同感知和发送协议，通过联合优化信道分配和无人机轨迹最大化传输速率。
此外，无人机还可以作为空中基站。2017年有研究者将多无人机作为空中基站，收集地面物联网设备发送的数据，提出了联合优化无人机部署、无人机与设备的调度选择和功率分配的框架实现可靠的上行通信。2019年有研究者提出了离线方案与在线方案相结合的设计，能够自适应地调整无人机的速度和无人机与用户的调度方案。2020年有研究者利用深度学习的方法求解优化问题，将每个无人机视为一个智能代理，通过训练做出决策，当存在多个无人机时，构建深度Q学习网络同时训练多个无人机做出决策。
二、无人机安全通信的研究
2017年有研究者考虑在中继通信系统中存在窃听者，由于窃听者会窃听发送端发送的信息，因此接收端的安全接收速率会降低。通过设计无人机的轨迹和功率分配，使窃听者窃听的信息减少，提高系统的安全性能。他们基于凹差分算法提出了交替迭代算法解决这个优化问题，也有研究者提出了基于块坐标下降和逐次凸优化的迭代的算法。当窃听者为全双工窃听器即同时窃听信号以及发送干扰时，研究者通过优化发送端的功率分配系数最小化保密中断概率。2019年有研究者分别研究了窃听者对空对地信道和地对空信道的影响，提出了基于块坐标下降和连续凸优化的优化方案最大化两种信道的保密速率。
2018年有研究者为了减少窃听者的影响，提出在系统中加入协作友好干扰无人机，它发送干扰信号干扰窃听者，同时也会对合法通信造成影响，他们通过联合优化源无人机和干扰无人机的飞行轨迹和资源分配来提高接收端的安全接收速率，提出了基于连续凸优化的迭代算法解决该优化问题。还有研究者使用截获概率安全域作为衡量指标，在此区域内安全接收概率大于窃听截获概率。同时，也有研究者综合考虑了保密速率和能量消耗之间的关系并且提出了折衷方案。为了更符合实际情况，还有研究者考虑存在多个窃听者且他们的位置信息是不精确的，他们基于连续凸优化和S-过程提出联合优化轨迹和资源分配方案并且得到了鲁棒性能。
三、结论
无人机作为无线通信中的重要工具，可以通过优化设计无人机的部署以及资源分配，有效提高通信系统的性能。在无人机中继通信系统中，研究者考虑越来越复杂的通信场景，即多无人机、多用户和更加复杂的信道模型。在安全通信中，加入协作干扰无人机是较为通用的方案，但由于实际窃听者的位置是未知的，因此需要更加可靠的检测窃听者的手段降低窃听者的影响。对于优化问题的求解，除了基于连续凸优化和块坐标下降算法之外，深度学习的方法也逐渐应用于求解优化问题。未来的研究要基于更加实际的通信场景，设计更加有效可靠的算法解决优化问题，提高系统的通信性能。
【参考文献】
1.Y. Zeng， R. Zhang and T. J. Lim， "Throughput Maximization for UAV-Enabled Mobile Relaying Systems，" in？IEEE Transactions on Communications， vol. 64， no. 12， pp. 4983-4996， Dec. 2016.
2.Q. Wang， Z. Chen， W. Mei and J. Fang， "Improving Physical Layer Security Using UAV-Enabled Mobile Relaying，" in IEEE Wireless Communications Letters， vol. 6， no. 3， pp. 310-313， June 2017.
3.G. Zhang， H. Yan， Y. Zeng， M. Cui and Y. Liu， "Trajectory Optimization and Power Allocation for Multi-Hop UAV Relaying Communications，" in？IEEE Access， vol. 6， pp. 48566-48576， 2018.
4.M. Cui， G. Zhang， Q. Wu and D. W. K. Ng， "Robust Trajectory and Transmit Power Design for Secure UAV Communications，" in？IEEE Transactions on Vehicular Technology， vol. 67， no. 9， pp. 9042-9046， Sept. 2018.
5.A. Li， Q. Wu and R. Zhang， "UAV-Enabled Cooperative Jamming for Improving Secrecy of Ground Wiretap Channel，" in？IEEE Wireless Communications Letters， vol. 8， no. 1， pp. 181-184， Feb. 2019.
6.C. Zhong， J. Yao and J. Xu， "Secure UAV Communication With Cooperative Jamming and Trajectory Control，" in？IEEE Communications Letters， vol. 23， no. 2， pp. 286-289， Feb. 2019.
【关键词】无线通信;窃听者;物理层;干扰
一、无人机在无线通信的应用
无人机作为新型通信工具，凭借其灵活部署，覆盖范围广的特点，广泛地应用于5G通信场景中，在无线通信中发挥着越来越重要的作用。无人机在无线通信中的作用主要體现在两个方面，一方面无人机作为移动基站，可以覆盖更广的通信范围，另一方面无人机作为通信中继，在地面基站和用户之间承担着传输信息的作用。除此之外，随着通信环境越来越复杂，无人机的部署和资源分配优化逐渐成为研究的热点内容。
2016年，曾勇等人提出了物理层的设计方法提高系统的通信性能。将无人机作为移动中继，将信息从基站传输到地面用户，通过优化无人机的飞行轨迹和功率分配，提高目标用户的吞吐量，但是由于优化问题非凸不能直接求解，因此他们基于连续凸优化技术提出了交替迭代算法求解最优解，得到了鲁棒的设计方案。2017年有研究者不仅考虑吞吐量而且考虑无人机的能量消耗，通过对无人机速度和位置的优化提出了一种提高能量效率的设计方案。2018年有研究者提出了采用多跳无人机中继解决中继距离过短的问题，通过联合优化多个无人机的轨迹和功率分配，实现远距离高效信息传输，同样也是采用连续凸优化和交替迭代求解优化问题的最优解。当存在多个无人机中继和多个用户时，有研究者提出了一种无人机协同感知和发送协议，通过联合优化信道分配和无人机轨迹最大化传输速率。
此外，无人机还可以作为空中基站。2017年有研究者将多无人机作为空中基站，收集地面物联网设备发送的数据，提出了联合优化无人机部署、无人机与设备的调度选择和功率分配的框架实现可靠的上行通信。2019年有研究者提出了离线方案与在线方案相结合的设计，能够自适应地调整无人机的速度和无人机与用户的调度方案。2020年有研究者利用深度学习的方法求解优化问题，将每个无人机视为一个智能代理，通过训练做出决策，当存在多个无人机时，构建深度Q学习网络同时训练多个无人机做出决策。
二、无人机安全通信的研究
2017年有研究者考虑在中继通信系统中存在窃听者，由于窃听者会窃听发送端发送的信息，因此接收端的安全接收速率会降低。通过设计无人机的轨迹和功率分配，使窃听者窃听的信息减少，提高系统的安全性能。他们基于凹差分算法提出了交替迭代算法解决这个优化问题，也有研究者提出了基于块坐标下降和逐次凸优化的迭代的算法。当窃听者为全双工窃听器即同时窃听信号以及发送干扰时，研究者通过优化发送端的功率分配系数最小化保密中断概率。2019年有研究者分别研究了窃听者对空对地信道和地对空信道的影响，提出了基于块坐标下降和连续凸优化的优化方案最大化两种信道的保密速率。
2018年有研究者为了减少窃听者的影响，提出在系统中加入协作友好干扰无人机，它发送干扰信号干扰窃听者，同时也会对合法通信造成影响，他们通过联合优化源无人机和干扰无人机的飞行轨迹和资源分配来提高接收端的安全接收速率，提出了基于连续凸优化的迭代算法解决该优化问题。还有研究者使用截获概率安全域作为衡量指标，在此区域内安全接收概率大于窃听截获概率。同时，也有研究者综合考虑了保密速率和能量消耗之间的关系并且提出了折衷方案。为了更符合实际情况，还有研究者考虑存在多个窃听者且他们的位置信息是不精确的，他们基于连续凸优化和S-过程提出联合优化轨迹和资源分配方案并且得到了鲁棒性能。
三、结论
无人机作为无线通信中的重要工具，可以通过优化设计无人机的部署以及资源分配，有效提高通信系统的性能。在无人机中继通信系统中，研究者考虑越来越复杂的通信场景，即多无人机、多用户和更加复杂的信道模型。在安全通信中，加入协作干扰无人机是较为通用的方案，但由于实际窃听者的位置是未知的，因此需要更加可靠的检测窃听者的手段降低窃听者的影响。对于优化问题的求解，除了基于连续凸优化和块坐标下降算法之外，深度学习的方法也逐渐应用于求解优化问题。未来的研究要基于更加实际的通信场景，设计更加有效可靠的算法解决优化问题，提高系统的通信性能。
【参考文献】
1.Y. Zeng， R. Zhang and T. J. Lim， "Throughput Maximization for UAV-Enabled Mobile Relaying Systems，" in？IEEE Transactions on Communications， vol. 64， no. 12， pp. 4983-4996， Dec. 2016.
2.Q. Wang， Z. Chen， W. Mei and J. Fang， "Improving Physical Layer Security Using UAV-Enabled Mobile Relaying，" in IEEE Wireless Communications Letters， vol. 6， no. 3， pp. 310-313， June 2017.
3.G. Zhang， H. Yan， Y. Zeng， M. Cui and Y. Liu， "Trajectory Optimization and Power Allocation for Multi-Hop UAV Relaying Communications，" in？IEEE Access， vol. 6， pp. 48566-48576， 2018.
4.M. Cui， G. Zhang， Q. Wu and D. W. K. Ng， "Robust Trajectory and Transmit Power Design for Secure UAV Communications，" in？IEEE Transactions on Vehicular Technology， vol. 67， no. 9， pp. 9042-9046， Sept. 2018.
5.A. Li， Q. Wu and R. Zhang， "UAV-Enabled Cooperative Jamming for Improving Secrecy of Ground Wiretap Channel，" in？IEEE Wireless Communications Letters， vol. 8， no. 1， pp. 181-184， Feb. 2019.
6.C. Zhong， J. Yao and J. Xu， "Secure UAV Communication With Cooperative Jamming and Trajectory Control，" in？IEEE Communications Letters， vol. 23， no. 2， pp. 286-289， Feb. 2019.