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Enregistrement W2290880884 · doi:10.1109/wcnc.2015.7127629

Secrecy rate with friendly full-duplex relay

2015· article· en· W2290880884 sur OpenAlexaff
Saeedeh Parsaeefard, Tho Le‐Ngoc

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelaySecrecyRelay channelComputer scienceFadingChannel state informationComputer networkInterference (communication)Channel (broadcasting)Power (physics)WirelessTelecommunicationsComputer securityPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers the use of a friendly full-duplex (FD) relay to increase the secrecy rate over a fading channel between the legitimate source and destination in the presence of a naive or informed eavesdropper. Naive eavesdropper can only decode the received signals either from the source or from the relay, while informed eavesdropper can overhear signals transmitted from both the source and relay. Accordingly, we compare the achievable secrecy rates of FD relay with traditional half-duplex (HD) relay in terms of the channel state information (CSI) between nodes, eavesdropper types, and the self-interference (SI) in FD-Relay. We consider the non-convex power allocation problems for the developed FD-relay to maximize the secrecy rate under the power constraints and develop an efficient iterative algorithm based on the difference-of-two-concave-functions (DC) programming. The analytical and simulation results confirm that FD relay offers significant improvements in the secrecy rate over the HD-Relay.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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