Towards a Win-Win Spectrum Sharing Channel: A Secrecy Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Spectrum sharing and device-to-device (D2D) transmission are among the key features of modern communication networks. In this work, we are particularly interested in these two techniques from a sharing for secrecy perspective. The considered communication model consists of a multi-user cellular system and an underlying secondary system comprising K D2D pairs. All cellular and D2D transmissions are subject to an eavesdropping attack. Given a predefined secrecy condition, imposed by the primary system to guarantee a desired secrecy throughput, KS D2D pairs are allowed to share the spectrum and send their secret data while the remaining K-KS device transmitters operate as cooperative jammers. First, we characterize the achievable secrecy rates for both systems under a joint secrecy constraint on all transmitted cellular and D2D messages. Then, we propose a device selection scheme to determine the optimal number of devices, KS, that maximizes the secrecy throughput of the secondary system while satisfying the primary's secrecy condition. The obtained results show that both parties can win under the proposed transmission scheme; the cellular system can significantly improve its secrecy throughput, and the D2D pairs get to share the spectrum and achieve secure transmissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».