Eavesdropping-Resilient OFDM System Using CSI-Based Dynamic Subcarrier Allocation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a simple and effective eavesdropping-resilient OFDM system achieved by dynamic subcarrier allocation, exploiting the independent frequency selectivities of different wireless channels. The transmitter utilizes the channel state information (CSI) between the legitimate receiver and itself for the OFDM subcarrier allocation. The highly faded subcarriers are dropped for the data transmission and the constellation size of subcarriers with excellent channel conditions is increased in order to retain the overall throughput. Based on channel reciprocity, the channel behaves in the same manner at each pair of users. The subcarrier allocation scheme is thus shared by the transmitter and the legitimate receiver without additional signaling. In contrast, with an independent multipath channel, the eavesdropper at a separate location cannot derive an identical subcarrier allocation scheme. Consequently, mismatched demodulation is carried out at the eavesdropper so that disrupts the information recovery for eavesdropping. Moreover, due to the time-varying nature of wireless channels, the subcarrier allocation is frequently updated which further enhances the security. Theoretical analysis and simulation results are provided to evaluate the performance of the proposed secure OFDM system. It is validated that the proposed system is much more resilient to eavesdropping compared to the conventional OFDM system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».