Secrecy Performance Intelligent Prediction for Mobile Vehicular Networks: An DI-CNN Approach
Notice bibliographique
Résumé
The rapid expansion of Internet of Vehicles (IoV) networks has facilitated high throughput and reliable vehicular communications. Mobile vehicular networks face the challenges: diversification of network equipment, user mobility, and the broadcast nature of wireless channels, so physical layer security modeling of IoV communication systems has become important. The complexity of wireless communication channels makes real-time prediction of secrecy performance challenging. This paper presents an analysis of secrecy performance for mobile vehicular networks. To ensure data secure transmission, we have employed the decode-and-forward (DF) relaying scheme. The signal-to-noise ratio (SNR) of the effective end-to-end link is employed to obtain the mathematical expression results, which can evaluate the secrecy performance. The theoretical secrecy performance is confirmed via simulation. Then, we design a dense-inception convolution neural network (DI-CNN) model, and propose a DI-CNN-based intelligent prediction algorithm.Transformer, ShuffleNetV2, RegNet and YOLOv5 methods are employed to analyze the performance of DI-CNN algorithm. It is shown that the DI-CNN approach has a prediction accuracy that is 48.8% better than Transformer.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».