Joint UAV Trajectory and Power Allocation With Hybrid FSO/RF for Secure Space–Air–Ground Communications
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
In the coming sixth-generation era, space-air–ground integrated network (SAGIN) is a technology with the potential for seamless coverage and high-data rate transmission. However, the inherent broadcast nature of wireless communication forces us to consider physical-layer security. This article explores secure communications with the aid of hybrid free space optical/radio frequency (FSO/RF) links in a two-phase uplink transmission. Specifically, in the first-phase transmission, a ground device transmits secrecy data to an unmanned aerial vehicle (UAV) via an radio frequency (RF) link, while the UAV emits artificial noise to confuse an eavesdropper. In the second-phase transmission, the UAV sends the secrecy data to a satellite via an FSO link to defend against RF eavesdropping. More specifically, we design two transmission schemes, i.e., slot-based scheme and period-based scheme, which are suitable for transmitting delay-sensitive data and delay-insensitive data, respectively. In order to maximize the average secrecy rate of the system, the trajectory and power allocation of the UAV are jointly optimized. The objective functions of these two schemes are both nonconvex, which are mathematically intractable to tackle by the interior-point method. Therefore, we use block coordinate descent and successive convex approximation techniques to obtain approximate solutions. Numerical results reveal the impact of the UAV trajectory and power allocation optimization on the average secrecy rate during different flight periods in different schemes. In addition, other benchmark schemes are considered for comparison, and the results indicate that our proposed schemes can achieve higher average secrecy rates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle