Artificial Noise Assisted Secure Interference Networks With Wireless Power Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Interference alignment (IA) is a remarkable technique to manage interference, and artificial noise (AN) can be utilized to combat one main threat of security, passive eavesdropping. Nevertheless, in the existing schemes, AN is only eliminated at each legitimate receiver, which is a waste of energy. In this paper, we propose an AN-assisted IA scheme with wireless power transfer. In the proposed scheme, AN is generated by each transmitter along with data streams, which can disrupt the eavesdropping without introducing any additional interference. Due to the fact that the transmit power of AN should be high enough to ensure the security, energy harvesting (EH) is also performed in the scheme. A power splitter is equipped at each receiver, which can divide the received signal, including desired signal, interference and AN, into two parts: one for information decoding and the other for EH. To optimize the antieavesdropping performance, the total transmit power of AN is maximized by jointly optimizing the information transmit power and the coefficient of power splitting, with the requirements of signal-to-interference-plus-noise ratio and harvested power satisfied. Due to the nonconvex nature of the problem, a suboptimal solution is also derived to calculate the closed-form solutions with extremely low computational complexity. Extensive simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».