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Enregistrement W3092044877 · doi:10.1109/pimrc48278.2020.9217169

Secrecy Performance of Friendly Jammer Assisted Cooperative NOMA Systems with Internal Eavesdroppers

2020· article· en· W3092044877 sur OpenAlexaff
Milad Abolpour, Sonia Aı̈ssa, Mahtab Mirmohseni, Mohammad Reza Aref

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayComputer scienceNomaSecrecyComputer networkNode (physics)Context (archaeology)Base stationChannel (broadcasting)JammingPower (physics)Telecommunications linkComputer securityEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In non-orthogonal multiple access (NOMA) systems, serving multiple users in shared resource blocks can allow untrusted users to overhear the messages of other users. In this context, we study a network consisting of a base station (BS), a near user and a far user, where the latter attempts to overhear the message of the former. The near user is a full-duplex (FD) node that can also act as a relay. Two operating scenarios are considered: 1) friendly jammer (FJ), where the FD node broadcasts noise for degrading the channel between the BS and the far user, while receiving data from the BS; and 2) friendly jammer relay (FJR), where, in addition to degrading the channel between the BS and the far user, the FD node relays the message of the far user. We investigate the secrecy performance of the network by characterizing the secrecy outage probability (SOP) in both scenarios. We obtain the exact SOP of the FJ case, and an approximation for the SOP of the FJR scenario, both expressed in closed-form. Numerical results confirm the accuracy of the analytical results. For a given BS power budget and power allocation to the users, it is demonstrated that the jamming and relaying powers are prominent factors to make the NOMA-FJR scheme superior to NOMA-FJ, as well as to conventional and cooperative NOMA schemes.

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 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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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