MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3020160405 · doi:10.1109/lwc.2020.2990337

Secrecy Outage Performance of Ground-to-Air Communications With Multiple Aerial Eavesdroppers and Its Deep Learning Evaluation

2020· article· en· W3020160405 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesQatar University
Mots-clésSecrecyComputer scienceBeamformingFadingBase stationTransmission (telecommunications)Channel (broadcasting)ComputationWirelessStochastic geometryData transmissionComputer networkReal-time computingTelecommunicationsComputer securityAlgorithmStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this letter, we study the secure information transmission from a ground base station (GBS) to a legitimate unmanned aerial vehicle (UAV) user, in the presence of multiple UAV eavesdroppers. To enhance the secrecy performance, the GBS applies beamforming transmission while enforcing a protection zone around it. Utilizing the general κ-μ shadowed fading distribution to model the ground-to-air channel, we derive an exact expression of the secrecy outage probability (SOP). To further facilitate performance evaluation, we adopt a data-driven approach and develop a deep learning model that can predict the SOP performance with high accuracy and short computation time. Through selected numerical results, we examine the effect of different system parameters on the SOP performance.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,210 · 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