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Un marco basado en el aprendizaje para mejorar la seguridad de la capa física en la red cooperativa D2D

Autores: Ahmad, Noman; Sidhu, Guftaar Ahmad Sardar; Khan, Wali Ullah

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Un marco basado en el aprendizaje para mejorar la seguridad de la capa física en la red cooperativa D2D


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Redes de comunicación
Eficiencia espectral
Dispositivo a dispositivo
Acceso múltiple no ortogonal
Optimización de potencia
Tasa de secreto

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las redes de comunicación inalámbrica de próxima generación demandan una alta eficiencia espectral para atender los requisitos de un enorme número de dispositivos sobre un espectro de frecuencia limitado disponible. La comunicación de dispositivo a dispositivo (D2D) con reutilización de espectro ofrece una solución potencial a la escasez de espectro. Por otro lado, el acceso múltiple no ortogonal (NOMA) como enfoque de acceso múltiple ha surgido como una tecnología clave para reutilizar un espectro entre múltiples usuarios. Los usuarios celulares (CUs) pueden compartir su espectro con los usuarios D2D (DUs) y, a cambio, la red D2D puede ayudar a relé la señal del CU para lograr una mejor secrecía frente a un espía. La optimización de potencia se sabe que es una técnica prometedora para mejorar el rendimiento del sistema en entornos de comunicación desafiantes. Este trabajo tuvo como objetivo mejorar la tasa de secrecía de los CUs donde el transmisor D2D (DT) ayuda a relé el mensaje del CU bajo el protocolo de amplificar y reenviar (AF). Se considera un problema de optimización de potencia bajo restricciones de calidad de servicio en términos de requisitos de tasa mínima en los receptores y presupuestos máximos de potencia en los transmisores. El problema es una optimización compleja no convexa. Se propone una solución basada en aprendizaje profundo y se obtienen resultados prometedores en términos de la tasa de secrecía del CU y la tasa de los usuarios D2D.

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