Photonics based frequency hopping spread spectrum system for secure terahertz communications
Notice bibliographique
Résumé
Terahertz (THz) spectrum (100 GHz-10 THz) is considered the next frontier in the design of high-speed wireless communication systems. While the high-power THz sources have commercially become available, it increases the possibility of developing THz jammers to disrupt the THz communication link. Therefore, the development of novel anti-jamming solutions is the need of the hour. In this work, we present the photonics-based THz communication system and demonstrate the frequency hopping spread spectrum (FHSS) technique which acts against the single/multi-tone jamming attack in the frequency window of 110 GHz-170 GHz. By tuning the output wavelength of the distributed feedback lasers, the THz carrier frequencies are swept back and forth within the scanning window. The frequency tuning range was measured for different scanning rates of the laser which decreases rapidly with the increase in the scanning rate. Next, we demonstrate the THz FHSS technique in a real-time communication system by transmitting a 6 Gbps NRZ signal in both wireless and THz-fiber-based links within the link distance of 1.75 m. We experimentally found that the measured bit error rate in the THz FHSS system is the time average of the measured BER for individual carrier frequencies within the hopping frequency window. By combining with the forward error correction codes and by using the tunable filter in the receiver, we believe that the proposed technique will offer a novel and compact solution against the single/multi-tone jammer for high-bit rate THz communications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».