Secrecy analysis for forward link multi-user massive MIMO system with MRT precoding
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».