Optimal Relay Selection for Physical-Layer Security in Cooperative Wireless Networks
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
In this paper, we explore the physical-layer security in cooperative wireless networks with multiple relays where both amplify-and-forward (AF) and decode-and-forward (DF) protocols are considered. We propose the AF and DF based optimal relay selection (i.e., AFbORS and DFbORS) schemes to improve the wireless security against eavesdropping attack. For the purpose of comparison, we examine the traditional AFbORS and DFbORS schemes, denoted by T-AFbORS and T-DFbORS, respectively. We also investigate a so-called multiple relay combining (MRC) framework and present the traditional AF and DF based MRC schemes, called T-AFbMRC and T-DFbMRC, where multiple relays participate in forwarding the source signal to destination which then combines its received signals from the multiple relays. We derive closed-form intercept probability expressions of the proposed AFbORS and DFbORS (i.e., P-AFbORS and P-DFbORS) as well as the T-AFbORS, T-DFbORS, T-AFbMRC and T-DFbMRC schemes in the presence of eavesdropping attack. We further conduct an asymptotic intercept probability analysis to evaluate the diversity order performance of relay selection schemes and show that no matter which relaying protocol is considered (i.e., AF and DF), the traditional and proposed optimal relay selection approaches both achieve the diversity order M where M represents the number of relays. In addition, numerical results show that for both AF and DF protocols, the intercept probability performance of proposed optimal relay selection is strictly better than that of the traditional relay selection and multiple relay combining methods.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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