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Enregistrement W3197648599 · doi:10.1109/lcomm.2021.3109888

Secrecy Energy Efficiency in Full-Duplex AF Relay Systems With Untrusted Energy Harvesters

2021· article· en· W3197648599 sur OpenAlexaff
Jian Ouyang, Wang Xue-wei, Ba Xu, Jia Zhu, Wei‐Ping Zhu

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFull-Duplex Wireless Communications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRelayBeamformingArtificial noiseComputer scienceEfficient energy useMaximizationEnergy harvestingMathematical optimizationOptimization problemEnergy (signal processing)Iterative methodSignal-to-noise ratio (imaging)Convex optimizationWirelessPower (physics)AlgorithmTelecommunicationsMathematicsRegular polygonElectrical engineeringPhysical layerEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate an artificial noise (AN) aided beamforming scheme for full-duplex amplify-and-forward relay network in the presence of multiple untrusted energy harvesting receivers (EHRs). We establish an optimization problem to maximize the secrecy energy efficiency (SEE), while meeting the self-interference nulling and transmit power constraints at relay as well as maintaining the energy harvesting threshold at the EHRs by jointly designing the relay beamforming (BF) and AN covariance matrices. Due to the non-convex structure of the SEE maximization problem, we first design a null-space BF scheme at relay to eliminate the SI and simplify the joint optimization and then propose an iterative algorithm to achieve a local optimum based on the penalty function and the successive convex approximation methods. Numerical results are provided to validate the effectiveness of our proposed design.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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