Intelligent Reflecting Surface-based Secrecy Rate Enhancement in Multicast Multigroup Tactical Communication Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Improving wireless transmission capacity and security is substantial in today's tactical networks due to the explosion of the data-intensive applications. In this paper, we investigate a framework that can successfully convey the messages from the transmitter to the receivers with the supports of intelligent reflecting surfaces (IRSs) to achieve high data rate. In particular, we manage the actual transmitted data instead of sending all source data in IRSs-aided multicast multigroup systems. A key challenging issue of this problem consists in obtaining a closed-form expression for the complicated distribution of the signal-to-noise-plus-interference (SINR) in IRSs-aided wireless systems. Therefore, we propose a deep neural network (DNN)-based framework to obtain a high-accuracy prediction of the long-term network capacity. Based on predicted results, we solve the joint power control and data reduction ratio selection problem to maximize the total received quality of service (QoS). Furthermore, we also consider the physical layer security design where data leakage among users' groups is prevented. We adapt well-known zero-forcing (BD) and block diagonalization (BD) techniques in achieving high-efficient secure solutions in IRSs-aided multicast multi-group systems. Numerical results confirm the efficiency of the proposed design. The information leakage can decrease down to 0 thanks to our proposed framework.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle