Artificial Noise Aided Secure Communications for Cooperative NOMA Networks
Notice bibliographique
Résumé
Non-orthogonal multiple access (NOMA) has been envisioned as a promising multiple access technique to improve spectral efficiency and provide massive connectivity in future wireless networks. However, the inherited security issues with NOMA should be carefully addressed to further exploit its potential benefits in NOMA enabled wireless networks. As such, we consider a cooperative NOMA network, where a source uses the NOMA to simultaneously communicate with a multi-antenna near-user and a far-user. While directly communicating with the near-user, the source employs multiple full-duplex (FD) decode-and forward (DF) relays to establish communication with the far-user in the presence of a passive eavesdropper. To address the eavesdropping in this cooperative NOMA network, we propose a new two-phase FD-based artificial noise (AN) scheme with different relay selection techniques. In the first phase, the selected FD relay emits AN to confuse the eavesdropper while receiving the superimposed signal from the source. In the second phase, the selected relay performs exclusive OR (XOR) operation on both the message intended to the far-user and the AN before broadcasting the resulting mixed signal. By utilizing null-space beamforming, self-interference cancellation techniques and DF-XOR cooperative protocol, the AN in the proposed scheme can be efficiently eliminated at the near-user and far-user as well as at the selected relay. However, the AN cannot be suppressed at the eavesdropper which serves the purpose of AN through degrading the decoding capability of the eavesdropper. We evaluate the performance of the proposed scheme in terms of security-reliability trade-off (SRT). For the AN-aided scheme with max-min and partial relay selection techniques, we theoretically derive the exact and asymptotic closed-form expressions of the outage probability and intercept probability. Numerical results have been provided to validate the derivations. In addition, the results reveal that the SRT of the near-user and far-user can be improved by increasing the number of antennas at the near-user and the number of relays.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».