Physical-Layer Security on Maximal Ratio Combining for SIMO Cognitive Radio Networks Over Cascaded κ-μ Fading Channels
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the physical-layer security (PLS) of a single-input-multiple-output (SIMO) underlay cognitive radio network (CRN) over cascaded$\kappa $-$\mu $fading channels. A secondary user (SU) transmitter communicates with a secondary user receiver over cascaded$\kappa $-$\mu $channels. Moreover, an eavesdropper residing in the SUs transmission’s range would be capable of intercepting the SUs’ transmission. The SU destination and the eavesdropper are both assumed to be equipped with multiple antennas. Both of the receivers adopt maximal-ratio combining (MRC) over the multiple copies of the signal. In an underlay CRN, the SU transmitter should keep adjusting the transmission power to ensure not to disturb the primary users’ (PUs) transmission. PLS is analyzed in terms of the secrecy outage probability (SOP) and the probability of non-zero secrecy capacity$(P_{nz})$. Results indicate the evident effect of the cascade level and the number of antennas at the eavesdropper over the secrecy of the SUs pair. In addition, results reveal that PLS can be strengthened by increasing the number of antennas at the legitimate receiver. The impact of the interference level tolerable by the PU receiver over SUs’ secrecy is also analyzed. Monte-Carlo simulations and analytical results are presented to assess the system performance.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».