Physical-Layer Secret Key Generation via CQI-Mapped Spatial Modulation in Multi-Hop Wiretap Ad-Hoc Networks
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
Providing security guarantee is a critical concern in the ad-hoc networks relying on multi-hop channels, since their flexible topology is vulnerable to security attacks. To enhance the security of a spatial modulation (SM) assisted wireless network, various SM mapping patterns are activated by random channel quality indicator (CQI) patterns over the legitimate link, as a physical-layer secret key. The SM signals are encrypted by random mapping patterns to prevent eavesdroppers from correctly demapping their detections. This secret key is developed for multi-hop wiretap ad-hoc networks, where eavesdroppers might monitor all the transmitting nodes of a legitimate link. We substantially characterise the multi-hop wiretap model with receiver diversity techniques adopted by eavesdroppers. The security performance of the conceived scheme is evaluated in the scenarios where eavesdroppers attempt to detect their received signals using maximal-ratio combining or maximum-gain selection. The achievable data rates of both legitimate and wiretapper links are formulated with the objective of quantifying the secrecy rates for both Gaussian-distributed and finite-alphabet inputs. Illustrative numerical results are provided for the metrics of ergodic secrecy rate and secrecy outage probability, which substantiate the compelling benefits of the physical-layer secret key generation via CQI-mapped SM.
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 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 | 0,001 |
| 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