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Enregistrement W1513972321 · doi:10.1109/pimrc.2014.7136146

Full-duplex relay with jamming protocol for improving physical-layer security

2014· preprint· en· W1513972321 sur OpenAlexaff
Saeedeh Parsaeefard, Tho Le‐Ngoc

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJammingRelaySecrecyComputer sciencePhysical layerComputer networkInterference (communication)Protocol (science)Power (physics)TelecommunicationsWirelessComputer securityPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a jointly cooperative relay and jamming protocol based on full-duplex (FD) capable relay to increase the source-destination secrecy rate in the presence of different types of eavesdroppers. In this so called FD-Relay with jamming (FDJ) protocol, the FD-Relay, first, simultaneously receives data and sends jamming to the eavesdropper, and, then, forwards the data, while the source jams the eavesdropper. Achievable secrecy rates of the proposed FDJ in the presence of different eavesdropper types and self-interference (SI) are derived and compared with those of the traditional half-duplex (HD) relay. The adaptive power allocation for secrecy rate maximization in a multi-carrier scenario for both proposed FDJ and HD-Relay is formulated as a non-convex optimization problem and corresponding iterative solution algorithm is developed using the difference-of-two-concave-functions (DC) programming technique. The simulation results confirm that FDJ offers significant improvements in the secrecy rate over the HD-Relay.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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