Cascaded <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$\alpha-\mu$ </tex-math> </inline-formula> Fading Channels: Reliability and Security Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the cascaded α - μ fading distribution is first introduced and mathematically characterized, which arises as a generalization of the cascaded Rayleigh, Weibull, and Nakagami-m fading distribution, by properly selecting fading parameters α and μ with specific values. In particular, the statistical characterization of the cascaded α - μ fading channels, namely, the probability density function and cumulative distribution function, are first studied. This set of new statistical results is applied to the modeling and analysis of the reliability and security performance of wireless communication systems over the cascaded α-μ fading channel. Regarding system reliability, the amount of fading, outage probability, average channel capacity, and the average symbol error probability with coherent and non-coherent demodulation schemes are derived with respect to the univariate Fox's H-function. In terms of security analysis, the secrecy outage probability Pout, the probability of non-zero secrecy capacity Pnz, and the average secrecy capacity are analyzed in the exact closed-form expressions which are derived in the presence of an active eavesdropper. In addition, an asymptotic analysis of all aforementioned metrics is carried out, in order to gain more insights of the effect of the key system parameters on the reliability and security. Tractable results are computed in terms of the Fox's H-function and later on are successfully validated through Monte-Carlo simulations.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,027 | 0,007 |
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 ».