Power efficient and secure multiuser communication systems with wireless information and power transfer
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study resource allocation algorithm design for power efficient secure communication with simultaneous wireless information and power transfer (WIPT) in multiuser communication systems. In particular, we focus on power splitting receivers which are able to harvest energy and decode information from the received signals. The considered problem is modeled as an optimization problem which takes into account a minimum required signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) at multiple desired receivers, a maximum tolerable data rate at multiple multi-antenna potential eavesdroppers, and a minimum required power delivered to the receivers. The proposed problem formulation facilitates the dual use of artificial noise in providing efficient energy transfer and guaranteeing secure communication. We aim at minimizing the total transmit power by jointly optimizing transmit beamforming vectors, power splitting ratios at the desired receivers, and the covariance of the artificial noise. The resulting non-convex optimization problem is transformed into a semidefinite programming (SDP) and solved by SDP relaxation. We show that the adopted SDP relaxation is tight and achieves the global optimum of the original problem. Simulation results illustrate the significant power saving obtained by the proposed optimal algorithm compared to suboptimal baseline schemes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».