Robust Secrecy Competition With Aggregate Interference Constraint in Small-Cell Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we address the security issue in a tiered small-cell network aiming at security optimization for small-cell users (SUEs) to defend against eavesdropping. Meanwhile, the transmissions from small-cell base stations (SBSs) are subject to the aggregate interference constraints of macro-cell users (MUEs). In particular, we consider two-fold information uncertainties in small cells, i.e., the uncertainties regarding the eavesdroppers and interference channels to the MUEs. As such, the SBSs compete for robust secrecy rate with robust protection for the MUEs. We adopt the generalized robust Nash equilibrium problem (GRNEP) formulation, for which we confirm the existence of equilibrium and analyze the condition for the uniqueness with variational inequality-assisted analysis. Furthermore, to solve for the equilibrium, we introduce the pricing mechanism and decompose the original GRNEP as a nonlinear complementarity problem with a priced NEP, where the former provides solution of price coefficients and the latter for resource allocation strategies based on given prices. Finally, extensive simulation results are provided to demonstrate the impacts of the interference constraint and uncertainties upon the security performance of an individual SUE and the overall network, which also corroborate the effectiveness of our proposal in security provisioning for the SUEs and interference protection for the MUEs.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».