In-Band Full-Duplex Discriminatory Channel Estimation Using MMSE
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes full-duplex transmissions from legitimate nodes to achieve channel estimation performance deterioration at an eavesdropper as compared to the legitimate receiver. The proposed discriminatory channel estimation (DCE) technique comprises of two stages where, in the first stage, the self-interference channel is estimated by the respective legitimate nodes. Followed by in-band full-duplex transmission from both legitimate nodes for channel estimation at legitimate nodes, while providing equivocation at the eavesdropper due to the superposition of two signals. The discrimination of channel estimation performance provides secrecy against the passive eavesdropper while delivering information to the legitimate receiver. We provide the mean square error (MSE) to indicate the performance achieved by linear minimum mean square error (LMMSE) estimators. We have also provided bit error rate (BER), and secrecy capacity analysis to indicate the performance of secure communication achieved by securing the channel estimates from the eavesdropper. The BER analysis shows that for proposed DCE, BER at the eavesdropper is close to 0.1 while the legitimate node is able to robustly decode the information. Finally, simulation results show that the proposed DCE outperforms existing DCE techniques for the considered scenario.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle