Artificial Noise Assisted In-Band Full-Duplex Secure Channel Estimation
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
This paper proposes a novel secure channel estimation technique to provide security against leakage of the channel estimates to any malicious user by utilizing artificial noise (AN) along with full-duplex (FD) transmissions. AN overcomes the drawback of FD transmission, where any strategically located eavesdropper can minimize the interference signal received from the FD receiver. The proposed secure channel estimation technique comprises three stages, where the first stage is responsible for the estimation of the residual self-interference (SI) channel. The second stage acquires rough channel estimates to design AN orthogonal to the channel between legitimate transmitter-receiver for the next training stage. In the third stage, both legitimate nodes transmit orthogonal AN signals along with the known training signals using FD transmissions. For power allocation, we have presented a novel local adaptive power allocation algorithm at each legitimate node to allocate the powers to the training signals, and AN signals while ensuring equivocation at the eavesdropper. We provide the mean square error (MSE) to indicate the performance achieved by the respective nodes. We have also provided the bit error rate (BER) simulation analysis to indicate the secure communication achieved by securing the channel estimation process. The presented simulation analysis indicates that the eavesdropper is unable to decode the transmitted information while the legitimate receiver has robustly decoded the transmitted information.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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