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Enregistrement W4407471181 · doi:10.36227/techrxiv.173948891.16122665/v1

RIS-Empowered Secured Space-Air-Ground Integrated Networks: Opportunities and Challenges

2025· preprint· en· W4407471181 sur OpenAlexfundno aff
Majid H. Khoshafa, Felipe Augusto Dutra Bueno, Telex M. N. Ngatched, Marco Di Renzo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCHIST-ERAMcMaster UniversityEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHORIZON EUROPE Framework ProgrammeAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSpace (punctuation)Common groundAerospace engineeringTelecommunicationsBusinessComputer scienceEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of 6G networks necessitates innovative solutions to address the limitations of traditional terrestrial wireless communications, particularly in remote and challenging terrains. The space-air-ground integrated network (SAGIN) combining satellite, aerial, and terrestrial segments, is a promising architecture to provide seamless, high-speed, and reliable connectivity. However, ensuring secure communication across these heterogeneous layers remains a challenge. This paper explores the integration of reconfigurable intelligent surfaces (RISs) in SAGIN, presenting a comprehensive strategy to enhance physical layer security (PLS) across the network. The paper first analyzes existing PLS challenges in SAGIN and explores how RISs integration and enabling technologies can address these security concerns. A practical case study demonstrates the application of RISs in the aerial layer to enhance SAGIN security. The findings demonstrate RISs' potential to mitigate eavesdropping risks, ensuring reliable communication systems. Finally, the paper identifies open research directions and challenges for future investigations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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