Disrupt to Protect: Interference-Aware Security for HAPS-based Wireless Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we explore physical layer security in high-altitude platform station (HAPS)-enabled wireless networks. The inherent characteristics of HAPS transmissions, such as extensive coverage and line-of-sight propagation, render legitimate user signals highly susceptible to passive eavesdropping. To address this security challenge, we consider the deployment of friendly jammers within a designated secrecy-vulnerable region (SVR) to impair the reception capabilities of potential eavesdroppers. To control the resulting interference at eavesdroppers and legitimate users, we propose a region-based jammer deactivation (RJD) scheme, whereby all jammers located within a specified protection region surrounding each user are deactivated. Leveraging tools from stochastic geometry, we derive analytical expressions for coverage and secrecy performances, thereby enabling a comprehensive system-level analysis of the RJD scheme under spatially random network configurations. Numerical evaluations, corroborated through Monte Carlo simulations, demonstrate that the RJD scheme offers a practical trade-off between coverage and secrecy performance. In particular, the protection region radius can be optimized to enhance overall system efficiency. The proposed framework provides valuable insights into the design of low-complexity and hardware-efficient jamming coordination scheme for securing HAPS-based 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».