Meta Distribution and Secrecy of Partial Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) in Poisson Networks
Notice bibliographique
Résumé
This work studies the meta distribution in a partial-NOMA network to obtain fine-grained information about the network performance. As the meta distribution is approximated using the beta distribution via moment matching of the first two moments, reduced integral expressions are derived for the first two moments of the meta distribution. Accurate approximate moments are also proposed to further simplify the calculation. Security is an issue in partial-NOMA because the strong user may decode the weak user’s message in the process of decoding its own message using flexible successive interference cancellation (FSIC). Therefore, a measure of secrecy is defined in this context and the secrecy probability is derived for the case of: 1) a malicious strong user that prioritizes eavesdropping, 2) an innocent strong user that decodes the weak user’s message only when it is required to do so. The obtained results highlight the superiority of partial-NOMA over traditional NOMA in terms of secrecy. They also show that receive filtering and FSIC have a significant positive impact on the secrecy of partial- OMA. Furthermore, partial-NOMA with a small overlap of the resource-block can secure the network from the additional deterioration a malicious eavesdropper may cause.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».