Intelligent Reflecting Surface-based Secrecy Rate Enhancement in Multicast Multigroup Tactical Communication Systems
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.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».