A two dimensional quantization algorithm for CIR-based physical layer authentication
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recently, channel impulse response (CIR) based physical layer authentication has been studied to enhance the security of wireless communications. However, the reliability of CIR-based authentication is substantially reduced at low signal-to-noise ratio (SNR) conditions due to the presence of communications noise, channel estimation error and mobility induced channel variation. To this end, we integrate additional multipath delay characteristics into the CIR-based physical layer authentication and propose a two dimensional quantization scheme to tolerate these random errors of CIRs for reduced false alarm rate and more reliable spoofing detection. Instead of directly comparing the estimated CIRs from different transmitters for authentication purpose, we first quantize the CIR estimates in two dimensions (i.e., the amplitude dimension and multipath delay dimension) and then differentiate transmitters based on the quantizer outputs with a binary hypothesis testing. More specifically, the quantization intervals are determined by using a searching algorithm based on a guaranteed miss probability of detection of the presence of spoofing attack. A logarithmic likelihood ratio test (LLRT) is used to evaluate the authentication performance, and a threshold with a constant value is used for the decision-making of authentication under the binary hypothesis testing. To verify the effectiveness of proposed algorithm, an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system is considered in our simulation.
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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 découle