Free-space optical (FSO) channel offers line-of-sight wireless communication with high data rates and high secrecy utilizing unlicensed optical spectrum and also paves the way to the solution of the last-mile access problem. Since atmospheric turbulence is a hindrance to an enhanced secrecy performance, the mixed radio frequency (RF)-FSO system is gaining enormous research interest in recent days. But conventional FSO models except for the double generalized Gamma (DGG) model can not demonstrate secrecy performance for all ranges of turbulence severity. This reason has led us to propose a dual-hop eta-mu and unified DGG mixed RF-FSO network while considering eavesdropping at both RF and FSO hops. The security of these proposed scenarios is investigated in terms of two metrics, i.e., strictly positive secrecy capacity and secure outage probability. Exploiting these expressions, we further investigate how the secrecy performance is affected by various system parameters, i.e., fading, turbulence, and pointing errors. A demonstration is made between heterodyne detection (HD) and intensity modulation and direct detection (IM/DD) techniques while exhibiting superior secrecy performance for HD technique over IM/DD technique. Finally, all analytical results are corroborated via Monte-Carlo simulations.


翻译:自由空间光学(FSO)频道提供高数据率和高保密度的直视无线通信,利用无证光谱进行高数据率和高保密度的无线通信,也为解决最后一英里访问问题铺平了道路。由于大气动荡妨碍保密性能的增强,混合无线电频率(RF)-FSO系统最近几天正在获得巨大的研究兴趣。但常规的FSO模型,除双普遍伽玛(DGG)模型外,不能显示各种系统参数的保密性能,即,淡化、动荡和指向错误。在考虑在RF和FSO跳楼进行偷听时,提出了双视双视双视塔和统一的DGGM混合RF-FSO网络。这些拟议方案的安全性能以两种衡量标准来调查,即严格肯定的保密能力和安全出局概率。我们进一步调查保密性能如何受到各种系统参数的影响,即淡化、动荡和辨别错误。在进行高强度IMM-DDM技术的升级和直接检测时,正在展示所有高分辨率/MDDDD分析结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月11日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月11日
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月27日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员