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Enregistrement W2796716076 · doi:10.31130/jst.2016.19

Secrecy Rate and Optimal Power Allocation of the Amplify-and-Forward Relay Wire-Tap System

2016· article· en· W2796716076 sur OpenAlexaff
Cuong Dang, Leonardo J. Rodr ́ıguez, Nghi H. Tran, Forrest Sheng Bao, Shivakumar Sastry

Notice bibliographique

RevueThe University of Danang - Journal of Science and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelaySecrecyRayleigh fadingComputer sciencePower (physics)Mathematical optimizationChannel (broadcasting)FadingMathematicsComputer networkComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research work, we investigate the secrecy rate and optimal power allocation schemes for a half-duplex (HD) wire-tap Rayleigh fading channel in which a source wishes to communicate securely to a destination in the presence of an eavesdropper and under the aid of an amplify-and-forward (AF) relay. The secrecy capacity and the corresponding optimal power allocation schemes are examined under both individual and joint power constraints. Due to the absence of an insightful expression of the secrecy rate for a given power allocation scheme, determining such secrecy capacity is challenging. To overcome this issue, we first propose a novel method to calculate the expectation of an exponentially distributed random variable using the exponential integral function. By exploiting this calculation, we then establish the average secrecy rate of the considered AF relay channel in closed-form. By examining the quasi-concavity of the optimal power allocation problem, it is then concluded that the problem is quasi-concave. As such, the globally optimal solution exists and is unique for both individual and joint power constraints. A simple root finding method then can be applied into the derived close-formed formula to approximately calculate the optimal power allocation scheme to achieve the secrecy capacity. Numerical results are then provided to confirm the accuracy of the derived formula and the optimality of the proposed power allocation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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