SDOR Analysis for Task Offloading in Smart Farm Secure UAV-Assisted Communication Systems
Notice bibliographique
Résumé
Due to the critical need for ultra-high reliability, low latency, and high energy efficiency in IoT devices for smart farming, in this work, we introduce the secrecy delay outage rate (SDOR) as a novel benchmark for evaluating the upper performance limits of secure UAV-assisted communication systems. This benchmark effectively measures the timeliness and confidentiality of data transfers in secure unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted uplink communication systems. To facilitate the SDOR analysis, we consider height-dependent probabilistic Line-of-Sight (LoS) channels subject to Rician fading effects and employ a computing model strategy for task offloading. Additionally, we implement a UAV scheduling strategy to enhance the channel capacity for legitimate users. We derive the closed-form expression of the SDOR and conduct an asymptotic analysis in high signal-to-noise ratio (SNR) regimes for deeper insights. Through analytical and numerical results, we examine the impact of environmental conditions, transmit power, task offload ratio, and the volume of transmitted data on the overall system performance. This work not only advances the theoretical framework of SDOR analysis for task offloading in smart farming applications but also paves the way for future research in secure UAV-assisted communication networks.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».