Improving wireless secrecy rate via full-duplex relay-assisted protocols
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we examine the use of a friendly full-duplex (FD) relay to increase the secrecy rate over a fading channel between the legitimate source and the destination in the presence of residual self-interference (SI) and eavesdropper. In particular, we consider two different protocols based on the FD capability of relay: 1) FD transmission (FDT), in which the FD-Relay receives and sends data concurrently; 2) FD-Relay with jamming (FDJ), where first, the FD-Relay simultaneously receives data and sends jamming to the eavesdropper; then, it forwards the data, while the source jams the eavesdropper. We first develop the secrecy rate expressions for half-duplex transmission (HDT), half-duplex with jamming (HDJ), FDT, and FDJ relaying protocols, and then use them to derive their performance properties in terms of the channel gains between nodes, eavesdropper types, and more importantly, the SI level in FD-Relay. We further investigate the non-convex power allocation problems for the developed FDT and FDJ to maximize the secrecy rate under the power constraints. In particular, we develop an efficient iterative algorithm based on the difference-of-two-concave-functions programming. Analytical and simulation results show the strong influence of SI level on the achieved secrecy rate of the FDT and the FDJ. For sufficiently low SI, FDT achieves a much higher secrecy rate than FDJ, HDJ, and HDT. However, for higher SI, FDJ becomes more effective in enhancing the achieved secrecy rate. The results also indicate that adaptive power allocation can significantly improve the performance and confirm that the proposed FDT and FDJ outperform the HDT and the HDJ.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».