Notice bibliographique
Résumé
The open nature of the wireless channel makes it vulnerable to many security attacks like jamming and eavesdropping. Jamming threatens the existence of wireless services and can lead to denial of service. Barrage jamming where the jammer emits white Gaussian noise that occupies the entire transmission bandwidth is known to be the most harmful when the jammer has no knowledge about the target system or when it targets many different systems. The majority of literature models the barrage jamming signal at the receiver as additive Gaussian noise. The accuracy of this model in mobile communication scenarios is questionable. The complex Gaussian signal transmitted over the unknown complex Gaussian channel induces a non-Gaussian signal at the receiver. Knowing the distribution of the received jamming signal is fundamental to develop detectors and to compute the probability of detection error. This thesis considers scenarios where a single-antenna transmitter sends complex symbols drawn from one-dimensional or multi-dimensional constellation to a receiver equipped with a single, double, or multiple antennas in the presence of a singleantenna barrage jammer. The exact likelihood expressions of the received signal and the likelihood expressions based on the Gaussian approximation of the signal induced by the jammer's transmissions are derived for scenarios in which the receiver has full channel state information (CSI), full channel distribution information (CDI), or partial CDI about the transmitter channel. The jammer CDI is assumed to be either partially or fully available at the receiver. Using the derived likelihood expressions, two maximum likelihood (ML) detectors are developed for each scenario. One detector is based on the exact likelihood expressions and the other is based on the Gaussian approximation expressions. The performance of each detector is investigated and cases in which the two detector are equivalent are identified analytically and experimentally. Furthermore, the effects of the number of receive antennas, and symbol length on the detection performance are investigated. iii
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».