Compressive sensing chaotic encryption algorithms for OFDM-PON data transmission
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose chaotic compressive sensing (CS) encryption algorithms for orthogonal frequency division multiplexing passive optical network (OFDM-PON), aiming at compressing the transmitted data and enhancing the security of data transmission. Bitstream transmission using CS directly is restricted due to its inability to satisfy the sparsity in neither time nor frequency domain. While the sparsity of the transmitted data can be constructed when transmitting the multimedia. A sensor can be then used to identify whether the data is multimedia. If it is, the CS technique is used, and the sensor's result is set as side information inserted into the pilot and transmitted to the terminal simultaneously. For encryption processing, a 2-dimensional logistic-sine-coupling map (2D-LSCM) is used to generate pseudo-random numbers to construct the first row of a measurement matrix to encrypt the system. Four transform formats are then applied to generate the sparsity of the transmitted data. Due to the restriction of data transmission in the physical layer, the discrete cosine transform (DCT) is chosen to conduct the CS technique. Four approximation algorithms are also proposed to optimize the performance of compressing the length of bits. We find that 'Round + Set negative to 0' shows the best performance. The combination of this chaotic CS encryption technique with the OFDM-PON systems saves the bandwidth and improves the security.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».