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Enregistrement W2734691861 · doi:10.1109/iccchinaw.2015.7961602

Secrecy analysis for forward link multi-user massive MIMO system with MRT precoding

2015· article· en· W2734691861 sur OpenAlexaff
Bin Chen, Chunsheng Zhu, Wei Chen, Kun Wang, Jibo Wei

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecodingMIMOComputer scienceTransmitter power outputTopology (electrical circuits)Upper and lower boundsBase stationComputer networkAntenna (radio)SecrecyTransmission (telecommunications)Limit (mathematics)TelecommunicationsMathematicsChannel (broadcasting)Computer securityTransmitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The secrecy performance of forward link multi-user massive multiple-input multiple-output (MIMO) system is investigated in this paper. The base station (BS) equipped with a large number of transmit antennas sends mutually independent datas to multiple single-antenna legitimate users simultaneously. A passive multi-antenna eavesdropper is placed in the scenario to intercept the signals. We consider the case that the number of legitimate users and eavesdropper antennas increases proportionally with the number of BS antennas. Maximum ratio transmission (MRT) is used as linear precoder at the BS. Lower bounds on the ergodic achievable rate of legitimate users and upper bounds of the eavesdropper are derived. By minimizing the upper bounds on the achievable rates of the eavesdropper while satisfying the rate constraints of legitimate users, we present the corresponding optimal radiated power scaling (RPS) factor. In the limit of an infinite number of BS antennas, we prove that the optimal RPS factor converge to a different constant limit with that of the case in which the number of legitimate users and eavesdropper antennas is finite. We show that when the number of BS antennas grows large, the secrecy performance is mainly determined by the ratios between the number of BS antennas, legitimate users and eavesdropper antennas. A number of simulation results are presented to visualize the analysis.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,595

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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