文摘

在本文中,我们提出的算法增强物理层安全、频谱效率的正交频分复用(OFDM)调制指数(IM)系统。特别,不同的激活率和/或星座调制订单选择为每个子块自适应基于合法接收器的信道质量。更具体地说,三种方法命名为OFDM自适应调制和固定星座调制指数(OFDM-AIM-FCM),OFDM自适应调制星座和自适应调制指数(OFDM-AIM-ACM)与变量指数调制和变量星座调制OFDM (OFDM-VIM-VCM)提出了加强物理层安全和频谱效率。仿真结果给出了提出算法的有效性进行调查。

1。介绍

无线通信的固有的广播特性使它容易被动窃听。传统,在上层安全技术,如密码技术为基础,用于安全传输。然而,这样的安全技术可能不适合未来分散实施网络由于其高的复杂性和计算(1]。此外,强大的计算设备的出现使这些技术容易受到复杂的对手。为了应对这些问题,物理层安全(PLS)技术已经吸引了许多关注2]。请技术利用无线通信的动态特性,如通道随机性干扰,噪声,防止窃听者解码数据同时确保合法用户可以解码成功(1]。在文献中,实际的基于信号处理的请技术提出为了确保合法政党之间的通信(3,4]。

另一方面,调制指数(IM)是一个新兴技术为未来无线网络由于其高能源效率(EE)和可控的频谱效率(SE) [5]。空间调制(SM)和OFDM-IM是两个著名的应用程序。OFDM-IM尤其是研究集中在文献[5,6]。与传统OFDM,发送数据通过多状态信号星座,在OFDM-IM,数据发送多状态信号星座和副载波的指标。由于高情感表达和可调,它不仅被认为是机器类型通信(MTC)也为高速无线通信系统(5,7]。有很多有趣的工作提高频谱效率的SM和OFDM-IM。在[8),提出了基于预编码技术的空间调制工作在同步和正交的部分收到信号,因此传递附加信息部分与传统广义precoding-aided空间调制。在[9通过多个区分),信息传达方式和他们的全排列。提出指数频率调制技术和联合编码频率调制技术提高能源和频谱效率指数(10,11),分别。拟议的技术很简单,可以减少地表铺面在不牺牲数据率。在[12),作者提出了一个方案来提高频谱利用初始条件和能源效率产生不同的混沌序列,可以传达额外的位/传播。

在下面,我们将首先解释的一些相关和流行请OFDM技术,然后为OFDM-IM SM最后。在文献中,许多有前途的请提出了OFDM技术。在[13),密钥生成基于技术提出了OFDM系统。基本思想是提取随机序列的无线信道。出于人为噪声的有效性(一)提供请作者在14)添加一个信号的OFDM数据信号以这样一种方式,当一个穿过通道会累积在循环前缀(CP)合法的接收者。因此,它在合法的接收者没有造成干扰,但降解性能的夏娃。在[15),提出了基于信号特征抑制请技术。在这个技术抑制某些信号特性来避免窃听,如隐瞒CP周期性特征。此外,适应基础安全技术也非常受欢迎的发射机参数请技术调整,以满足服务质量(QoS)需求的合法的接收者,例如,自适应调制和编码自动重发请求(ARQ) [16),基于衰落的副载波激活技术(17),基于最优功率分配技术(18],渠道缩短[19为加强请[],OFDM-subcarrier索引选择20.]等。这可能指出,适应基础技术,如自适应调制和编码,可以共同提高无线系统的安全性和频谱效率(18]。

现在从请OFDM技术为我请,有一些有趣的请技术提出了SM的文学MIMO系统(21- - - - - -25]。在[21),作者提出了基于传输预编码请SM的技术。此外,提出了基于干扰信号的请技术(22]。在[23),提出请技术通道互惠的基础上利用时分双工(TDD)系统重新定义传输天线指标。然而,拟议的技术不能安全的数据符号调制。为了解决这一缺陷,作者在24)提出了一个技术的旋转传输天线和星座符号的指数基于合法接收机信道状态信息的利用,因此,保护指数调制和数据符号调制。最好的作者的知识,第一工作请OFDM-IM最近介绍了(25]。作者研究了随机映射规则基于互惠频道在TDD模式下为了确保数据符号调制和索引调制但在工作不考虑频谱效率。

在文献中,大多数的工作请相关的重点是增强安全性,但只有少数据报道关注的共同考虑频谱效率和安全性。此外,有一些安全的技术资源为代价实现的损失。

灵感来自联合考虑安全和SE的必要性,在本文中,我们提出的算法的增强OFDM-IM请和服务质量(QoS)基础通信为了提高OFDM-IM SE。提出的算法是基于自适应副载波开关和自适应调制。更具体地说,提出了三种方法,即OFDM自适应调制和固定星座调制指数(OFDM-AIM-FCM)加强请和SE, OFDM自适应调制指数,和自适应调制星座(OFDM-AIM-ACM)加强请和SE和OFDM变量指数调制和变量星座调制(OFDM-VIM-VCM)基于QoS的通信为了提高。特别是,前两种方法是基于通道为基础改编的副载波激活率和星座调制命令的子块OFDM-IM利用通道互惠的概念在TDD模式,第三种方法是基于基于QoS的适应。的作品8,9)集中在频谱效率就不考虑安全问题而提出前两个方案为安全提供一些提高频谱效率。该方案在9)和第三个算法目标增强。然而,我们提出的技术不断的好处OFDM-IM低ICI和高情感表达,而提出的方案(9)没有做这些好处。

剩下的纸是组织如下。基本系统模型提出了部分2。基本适应OFDM-IM的细节描述的部分3所示。1。发达算法显示的细节部分3所示。2。该算法的吞吐量提出了部分4.1而自适应的理论误码率性能分析OFDM-IM (OFDM-ACM-FIM)中讨论部分4.2。计算机仿真结果和讨论部分展出5。最后,本文的结论部分6。

大胆、小写和大写字母用于列向量和矩阵,分别。排名()和依据()表示的等级和决定因素 ,分别。是的特征值 。用事件的期望和代表一个事件的概率。表示复杂的信号星座大小 。 地板上功能和吗表示尾数概率标准的高斯分布。 代表一个圆对称的复杂的高斯分布的随机变量与方差 。 和分别表示埃尔米特变换和转位。

2。系统模型和预赛

在这项工作中,我们考虑一个单输入单输出(输出)OFDM-IM系统。合法的基本系统模型由发射机(Tx),爱丽丝,希望与一个合法的安全通信接收机(Rx),鲍勃,存在一个非法的节点,前夜,如图1TDD是一个操作模式。的符号和表示不同的多径瑞利衰落指数衰减缓慢通道从爱丽丝爱丽丝和鲍勃前夕,分别渠道的长度。在这个工作中,夏娃被认为是被动的,因此没有知识的前夕在爱丽丝的通道。此外,它还以为夜不是很接近鲍勃,鲍勃和夏娃会独立通道实现(20.]。此外,通道互惠的财产也采用这个工作,在通道从爱丽丝鲍勃()可以估计信道的鲍勃·爱丽丝(在TDD)。

3所示。自适应OFDM-IM模型和提出的算法

在本节中,OFDM-IM对相关基本概念自适应性提出了增强算法PLS和SE。

3.1。自适应OFDM-IM模型

在本节内,OFDM-IM模型(5,6)对通道建立适应(CBA)解释说。在这个系统中,我们采用一个简化OFDM-IM模型提出了数字2和3,图2介绍了OFDM-IM发射机(Tx),而人物3分别介绍了OFDM-IM接收机(Rx)。让我们假设的信息比特数,对应块,进入OFDM-IM传输,的价值在哪里是不同的不同的OFDM-IM块由于CBA和节解释3所示。2。这些位被划分为组,每组包含位, 。的可能是不同的基于CBA的不同群体。位的总数块可以表示如下:

在OFDM-IM,副载波也分成子群。副载波在任何子块的数量, ,是 ,在哪里 和是在任何OFDM-IM块副载波的总数。在那之后,每一组映射到相应的子块, 。这种映射是通过符号和副载波的指数基于CBA。

的每组分为和位,位是由指数和位是由符号。更具体地说,在每个OFDM子块,的副载波是活跃的和选择指数选择器的基础上位而不活跃的副载波对应的符号设置为零。在该工作中,每个子块可能有不同的副载波激活率(SAR), ,基于CBA星座调制(CM)的顺序。在这项工作中,我们考虑为特区,4例 , , , 的厘米和4例 , , ,和 。OFDM-IM的指数选择器使用一个预定义的查找表为每个子块基于SAR。表1提出了对SARs的查找表 , , ,而SAR值的情况 不需要任何查找表因为没有信息发送的指标(古典OFDM)。剩下的符号位被映射到多状态数据,基于子块厘米,调节活动副载波。通过这种方式,信息传达的副载波指数和多状态符号副载波调制的活跃。

所选指标给出 ,在那里 , , 。因此,比特的总数由所有的指标组织块是由

因此,有 可能的实现。另一方面,信息比特的总数由星座是由多状态信号 在哪里调制秩序和吗在每个子块活动副载波的数量。在这个方案中,活跃的总数在每个OFDM块作为副载波 。给出了多状态调制器的输出 在哪里 。还应该指出的是,单位平均功率信号星座规范化。最后,OFDM块创造者的用途和创建所有子块,然后形式 主要OFDM-IM块的连接子群,是由 在哪里 , 。在这一点上,通过 衬垫,以确保副载波在每个子块受到不相关的无线衰落信道的影响。

合成OFDM块衬垫后, ,然后通过传输线的过程, ,这地图时域频域数据符号点代表如下: 为了避免ISI, CP的长度添加在每个块的开始,在哪里认为是等于或大于信道延迟传播。最后,合成信号 通过瑞利衰落信道传输,这被认为是在每个OFDM块的传播常数,达到鲍勃和夏娃。鲍勃得到的基带信号可以表示为 在哪里信道脉冲响应被鲍勃和吗代表了加性高斯白噪声(AWGN)鲍勃的分布 。同样,在夏娃是由收到的基带信号 在哪里通道脉冲响应被夏娃和吗代表了AWGN与分布的前夕 。

给出了接收机的基本框图如图3。接收者(Bob和夏娃)首先消除了CP,然后应用FFT对接收的时域信号与归一化因子最后deinterleaves合成信号接收信号, ,在频域鲍勃或夏娃。

接收机的任务是检测活动副载波的指标和相应的符号通过处理, ,在哪里 。在我们的算法中,我们使用基于查找表的修改Log-likelihood-Ratio (LLR)检测器检测每个子群的活跃指数(6]。首先,LLR值对应于每个副载波频域符号计算如下: 上述方程可以进一步简化,利用贝叶斯公式 在哪里在频域噪声方差( )。在(12),数值溢出可以预防利用雅可比矩阵对数(27]。例如,对于 和 ,(12)简化 在哪里 和 。在我们的工作中,我们也使用高阶调制和使用以下标识: ,在那里 。

为了检测活性指数、LLR值对应于每个副载波计算使用(12)。之后,接收方计算的总和llr对应查找表中的每个副载波的组合对基于子块的SAR如下: 在哪里 和副载波组合的总数在查找表对任何特别行政区。接收机作出决定组活跃指数通过选择组的最大价值总和的llr如下: 与最大LLR选择设置后,接收者会活动指标的设置相应的SAR。活动副载波的检测后,然后传递给信息指数demapper基于查找表来估计位。活跃指数,测定解调后的星座符号(多状态符号)进行,最后我们得到位。

3.2。提出了OFDM-IM算法

在本节内,提出了增强算法请和频谱效率。

3.2.1之上。OFDM-AIM-FCM

OFDM-AIM-FCM, SAR对每个子块自适应改变而固定厘米用于所有子群。OFDM-AIM-FCM呈现在图的基本思想4。OFDM-AIM-FCM算法的基本步骤如下:(我)在第一步中,信道估计所有节点。为了做到这一点,Alice和Bob发出一个参考信号(相干时间内)。信道估计之后,他们采取FFT频域信道系数向量转化为向量,(2)后来,向量在每个节点分为子群与的元素, ,子群, (3)在下一步中,平均 ,子群的元素的绝对值计算如下: 在哪里是的元素子群(iv)发现平均值后, ,为每个子群,它们是基于他们分成四组 。更具体地说,发现的意思是, ,的 ,在哪里是一个向量包含所有子块的平均值。后来,将子块划分为两组,和 ,通过比较相应的值和 。该小组包含的子块值大于或等于而包含那些值的子群还不到 。后来,这两个和进一步划分为两个子组使用的意思是如上所述的方法。作为一个结果,子群分为四组等 , , ,和 。合成组按降序排序的平均通道大小,这样包含的子块的值最高而包含子块的最低价值(v)最后,选择较高的SAR值的组有更高的价值而选择低价值的SAR值较低的群体 ,这样的SAR值 , , , 选择组 , , ,和 ,分别如表所示2

基于上述算法(OFDM-AIM-FCM),爱丽丝决定特别行政区为每个子块的总数, ,为块。之后,数据加载到指数和基于自适应特区的符号和固定厘米,一块是使用自适应生成OFDM-IM模型解释部分3所示。1。最后,合成信号 通过瑞利衰落信道和传输到达鲍勃和夏娃。

鲍勃和夏娃将检测基于SAR值的子群的活跃的副载波OFDM-AIM-FCM。合成信息传递到指数demapper由指数提供了信息。活跃指数测定后,星座符号解调。

由于通道解相关假设,鲍勃和夏娃将决定基于子块的SAR值的差异。由于就业渠道互惠,SAR值对不同子块由鲍勃是类似于爱丽丝的而他们在夜是不同的。这不同SAR值对不同子块在夏娃导致错误检测的比特夏娃。因此,有一个性能差距鲍勃和夏娃,使Alice和Bob之间的安全通信。

3.2.2。OFDM-AIM-ACM

OFDM-AIM-ACM SAR和CM顺序是基于合法节点的信道自适应地变化以提高请和SE。OFDM-AIM-ACM呈现在图的基本概念5。(我)前四个步骤OFDM-AIM-ACM OFDM-AIM-FCM相似。具体地说,向量分为子群。结果子群等分为四组 , , ,和使用方法如前所述(2)基本差异OFDM-AIM-ACM OFDM-AIM-FCM相比是SAR和CM秩序变化自适应地为每个子块。在OFDM-AIM-ACM,更高的SAR高阶CM的选择组的高值而低的SAR值与低阶厘米选择那些值较低的群体 。基于OFDM-AIM-ACM SAR的价值 被选中的 , 与 , 与 ,和 与对组 , , ,和 ,分别如表所示3

基于上述算法(OFDM-AIM-ACM),爱丽丝决定特别行政区和CM为每个子块和比特的总数, ,为块。之后,数据加载到基于自适应特区和自适应指数和符号CM使用自适应生成最后一块是OFDM-IM模型解释部分3所示。1。最后,合成信号 通过瑞利衰落信道和传输到达鲍勃和夏娃。

鲍勃和夏娃将首先基于subblock-SAR值检测活动的副载波OFDM-AIM-ACM。然后合成信息传递到指数demapper提供由指标的信息。活跃指数测定后,星座符号解调秩序对OFDM-AIM-ACM基于子块厘米。

由于通道解相关,不同子块的SAR值和CM订单由鲍勃和夏娃基于OFDM-AIM-ACM是不同的。不同子块的SAR值和CM订单由鲍勃是类似于爱丽丝的由于通道互惠,虽然是不同的在夜比爱丽丝。这种差异在基于子块的SAR值以及夏娃CM的订单相比,爱丽丝将导致错误的检测数据由指数和符号。因此,有一个显著的性能差距鲍勃和夏娃。这将确保性能差距Alice和Bob之间的安全通信。还应该指出,OFDM-AIM-ACM更难被攻击比OFDM-AIM-FCM因为在后一种情况下只基于子块的SAR是不同的自适应,而在前特区和厘米都是不同的自适应。

3.2.3。对QoS OFDM-VIM-VCM

OFDM-VIM-VCM, IM和CM秩序不同基于QoS的沟通为了最大化频谱效率。这种方法背后的基本动力,而不是使用复杂的基于优化的方法最大限度地提高频谱效率,为此提出了基于简单模拟的方法。基本概念是不同SAR和CM平均信噪比的变化最大化频谱效率,同时满足特定的QoS要求。的基本过程可以概括如下:(我)首先,OFDM-IM实现不同调制为每个SAR命令。后来,数量和吞吐量曲线模拟SAR值的高阶调制;例如,在这项工作中,我们考虑的SAR值 , , , 和CM的顺序 , , ,和(2)然后,所有的误码率曲线合并在一个图,所有的吞吐量曲线在另一个图(3)在下一步中,选择一定的误码率曲线是基于他们的表现差距和吞吐量值。更具体地说,在误码率曲线有相似的性能,选择一条曲线最大值的吞吐量。从选中的曲线在前一步中,选择那些曲线性能之间的差距。后来,吞吐量曲线对应于选中的误码率曲线也选择(iv)最后,切换表构造基于QoS要求。表描述了不同的值SAR和CM系统不同的平均信噪比范围最大化频谱效率,同时满足QoS要求(v)施工后的开关表,这个表然后用于基于QoS的通信,可最大限度地提高频谱效率

4所示。性能分析的自适应OFDM-IM方案

4.1。自适应OFDM-IM的吞吐量

本节介绍了与自适应OFDM-IM的吞吐量相关的细节。可以作为适应OFDM-IM吞吐量 在哪里 和 。传统的基本区别OFDM-IM和自适应OFDM-IM和这是固定在前,但在后者自适应变化。OFDM-ACM-FCM,不同的子群和不同吗是相同的所有子群在OFDM-ACM-AIM和OFDM-VIM-VCM吗和是不同的对于不同的子群。

4.2。性能分析的自适应OFDM-IM方案

本节介绍了分析评价平均误比特概率的上界(ABEP)的自适应(OFDM-AIM-FCM OFDM-IM方案 基于成对错误概率(PEP)。在这个分析中,毫升探测器具有一个查找表的结果等于和适用于修改后的LLR探测器(ML)附近一个查找表。这是由于这一事实的错误表现毫升检测器几乎是类似修改LLR探测器的解释(6]。

传统OFDM-IM,使用了相同的SAR值在所有子块的OFDM-AIM-FCM不同的SARs值被用于不同的子群。如前所述,有分为副载波子群与在每个子块副载波。在OFDM-AIM-FCM,子群分为四组, , , ,和 ,SAR值的 , , , 分别使用。为了简化分析,我们可以假设每个OFDM-AIM-FCM上述组织的大小是一样的。应该注意,PEP事件相似的子块对应于同一组和不同子群,属于不同的群体。

在第一步中,平均比特错误概率(ABEP)第一组的第一子块,然后计算结果扩展到包括其他组的子群。之后,我们会发现每一组的平均ABEP最后找到适应的ABEP OFDM-IM子块。

输入-输出关系在频域子块的第一组给出如下: 在哪里是一个 对角矩阵包含 对角的数据元素,是接收信号subvector包含吗 ,通道subvector包含吗 ,噪音subvector包含吗 。让我们假设 协方差矩阵的秩吗( )。这个矩阵是有效的子群。此外,这些小协方差的连接子矩阵矩阵的协方差矩阵 。

让我们假设信号通过信道传输和接收错误的信号 。接收方可以决定错误在两个星座符号和指数。分析这些错误的最好方法之一是PEP。在[28),一个表达式条件成对错误概率(CPEP)模型的提出(18)和给药 在哪里 和矩阵等于 。为了找到无条件的成对错误概率(UPEP)的期望CPEP被英吉利海峡和给出如下: 。基于[29日),我们可以定义一个正交矩阵在哪里 。可以简化为协方差矩阵和通道 和 ,分别。在这里,是一个对角矩阵,等于多少 和是特征向量。使用概率密度函数(p.d.f)(6)和简化和 ,无条件的成对错误概率(UPEP)可以写成 在哪里是一个单位矩阵, , , 。上述方程可以进一步简化如下: 在哪里 和 。不同的特别行政区,会有所不同,所以(21)仍然是适用于任何特别行政区。

总体平均误比特的概率子群的任何团体可以使用UPEP计算如下: 在哪里信息比特的数量吗任何集团的子块代表的实现 ,和 是信息的数量有些犯下的错误选择而不是 。使用(22),ABEP集团可以计算如下: 在哪里任何集团和子块的数量 在我们的例子中。方程(23)可以改写如下: 最后,ABEP OFDM-IM块可以计算如下: 在哪里是组织的数量和在这种情况下吗 。将在部分理论误码率曲线5。

5。仿真结果

本节介绍了仿真结果评估提出的算法的有效性,命名为OFDM-AIM-FCM OFDM-AIM-ACM, OFDM-VIM-VCM使用比特误码率(BER)和吞吐量性能指标。

在这项工作中,我们考虑一个OFDM-IM系统 副载波和CP的长度 。节中解释3所示。1,OFDM-IM块分为 子群, 在每个子块是副载波的数量。多径瑞利衰落信道是鲍勃和夏娃与相同数量的通道水龙头( )。基本的仿真参数表4。在这个工作中,基于查找表的特殊LLR探测器,在接收机部分将对此进行说明3所示。1,确定活性指数和相应的星座符号的基础上,提出的算法。此外,我们还考虑到夜知道我们的安全算法。为简单起见,不失一般性,CP吞吐量计算不考虑。

应该注意的是,该方案是一种计划不会引起大的差别在鲍勃和夏娃之间的信噪比,但仍然夜无法解码,Bob可以解码(本例中是在某种程度上类似于衬垫或预编码器基于安全技术(20.,30.])。在这种情况下,系统可以作为一个指标来衡量保密保密能力和保密中断概率在报道20.,30.,31日]。因此,在这项工作中,我们使用BER-based保密差距指标(20.评估保密。此外,在这项工作我们是基于定位的服务质量(QoS)的安全(16,32]。基于QoS的安全背后的基本思想是确保不同的服务(语音、视频等),而不是专注于提供完美的秘密。更具体地说,应该注意的是,完美的秘密并不总是需要提供一个完全安全的服务。在现实中,每个服务都有不同的QoS需求,如果我们确保前夕如下操作这些需求,然后实际保密可以保证。在这个工作我们目标提供安全保障服务,如语音和视频,确保错误率在夏娃大于错误率最低要求标准使用服务(16]。例如,语音和视频可以安全的在鲍勃确保每对应(BER)鲍勃小于最低要求每对应(BER)为了使用该服务在每夜是由大于最低要求/。最低每要求不同的服务提出了表5(26]。因此,虽然吞吐量是零,该方案仍然可以提供基于QoS的安全(需要注意的是,每从方方面面可以计算如下: ,在那里是块大小33])。

在第一阶段,OFDM-IM模拟不同的SAR值,如 , , , 基于查找表在桌子上1FCM (M =)。后来,我们模拟OFDM-AIM-FCM BPSK ( )也请和扩展它的高阶调制等 , , 。OFDM-AIM-FCM是扩展到OFDM-AIM-ACM提供另一个强请技术。最后,我们为基于QoS的通信实现OFDM-VIM-VCM为了最大化频谱效率。

5.1。OFDM-AIM-FCM

图6给出了误码率情节OFDM-IM SAR值不同,如 , , , 为 。应该注意从图6的误码性能降低的SAR值比更高的SAR值的情况下;例如,的误码性能 情况下的误码性能是最好的 是最坏的打算。更好的性能较低的误码率的原因特别行政区是由于这样的事实,对于降低SAR将会有更少的噪声在频域。

图7提出了吞吐量OFDM-IM SAR值不同 。应该注意的是,系统的吞吐量提高了随着激活率增加的SAR值的情况除外 它优于 的情况。原因是每个子块位在SAR值的情况下 虽然每个块携带位的 。

图8提出了一种比较OFDM-AIM-FCM提出方案的误码率性能,提出的方案(24),和OFDM-IM ( )(Ref。(引用的参考方案意味着我们比较算法))。它是观察从图8OFDM-AIM-FCM的误码性能和OFDM-IM [6]类似的案例鲍勃但提出的方案(24)最糟糕的表现比别人。也观察到,夜是最差的所有值的性能提出的信噪比OFDM-AIM-FCM技术和提出的方案24),而她的性能类似于OFDM-IM[鲍勃的病例6]。因此,拟议的技术和技术提出了(24安全比OFDM-IM [6]。图8还介绍了理论上界OFDM-AIM-FCM基于误码性能(25)。应该注意的是,理论曲线变得紧在较高信噪比的仿真曲线。

图9显示了吞吐量性能的比较中提出OFDM-AIM-FCM计划,该计划提出了(24),和OFDM-IM ( )[6)与 。可以看出这些方案的吞吐量性能鲍勃大约类似在较高信噪比的值。在相同的误码率,我们可以注意到的吞吐量提出OFDM-AIM-FCM方案优于OFDM-IM (2/4)6在较低信噪比的值。此外,该方案(OFDM-AIM-FCM)也优于的吞吐量比[提供的方案24在较低信噪比的值。也观察到,夜是最糟糕的吞吐量性能拟议中的OFDM-AIM-FCM技术和提出的方案24),而她的性能类似于的鲍勃OFDM-IM[的情况下6)计划。

5.2。OFDM-AIM-ACM

图10给OFDM-AIM-FCM鲍勃和夏娃的误码性能 , , , 。应该注意从数字调制的订单增加了误码性能降低。OFDM-AIM-FCM前夕的性能是最糟糕的所有情况下CM等 , , , 。图10也带来了鲍勃的误码性能和夏娃OFDM-AIM-ACM提议。它是观察从图10OFDM-AIM-AIM的误码性能大约是OFDM-AIM-FCM的情况一样 ,而夏娃的误码性能是最差的所有值的信噪比。因此,OFDM-AIM-ACM可以提供Alice和Bob之间的安全通信。图11给OFDM-AIM-FCM鲍勃和夏娃的吞吐量性能 , , , 。同样,图11还介绍了我们提出的吞吐量结果基于OFDM-AIM-ACM请技术鲍勃和夏娃。很明显从图11的吞吐量OFDM-AIM-ACM大约是类似于OFDM-AIM-FCM的情况 虽然吞吐量前夕是最糟糕的信噪比的值。

图12提出了一种比较之间的误比特性能提出OFDM-AIM-ACM方案和OFDM-IM ( )(Ref)厘米的顺序 。它是观察从图12OFDM-AIM-ACM的误码性能类似于OFDM-IM(的情况下 )(Ref) 。在相同的误码率,也注意到的吞吐量提出OFDM-AIM-ACM优于OFDM-IM ( )(Ref) 信噪比,提出了图的值13。也观察到的数据12和13夏娃的误码和吞吐量性能是最差的在所有值信噪比的提议OFDM-AIM-ACM计划而她的误码率和吞吐量性能类似于OFDM-IM,鲍勃的情况下( )(Ref)。因此,该方案可以共同提高安全性和光谱效率。

此外,数据12和13还分别比较的数量和吞吐量性能与OFDM-FIM-ACM OFDM-AIM-ACM计划( 根据()34]。观察的数据,约相当于误码率拟议中的OFDM-AIM-ACM优于OFDM-FIM-ACM ( )的吞吐量。也观察到的数据12和13OFDM-FIM-ACM ( )还可以提供安全保障。注意,OFDM-AIM-ACM OFDM-AIM-FCM相比更加安全,因为在OFDM-AIM-ACM SAR和厘米都是不同的自适应在OFDM-AIM-FCM只有SAR是不同的。

以下部分呈现的效果不完美的信道估计和信道相关性的影响鲍勃的通道和夏娃的通道的表演OFDM-AIM-FCM OFDM-AIM-ACM。

5.2.1。安全算法在不完美的信道估计

为了评估拟议中的安全算法的鲁棒性与不完美的信道估计,故意错误添加在发射机和接收机()真正的通道()获得新的错误的渠道 (20.,35]。故意的错误()被建模为一个独立的复杂的零均值和方差的高斯噪声( ),一个变量相关估计量的均方质量。数据14和15分别呈现OFDM-AIM-FCM和OFDM-AIM-ACM在不同的误码率性能评估品质 (完美的估计), , , 。结果表明,不完美的信道估计导致误码性能的小退化。然而,这种退化可以克服通过增加长度或训练序列。此外,还有一些有趣的算法提出了在文献中可以减少信道估计错误,如在1]

5.2.2。夏娃的通道相关性与鲍勃的通道

本节提供了合法的渠道之间的相关性的影响接收机和夏娃和评估性能的误码率作为安全指标。首先,假设信道解相关要求鲍勃和夏娃位于超过1/2波长远离爱丽丝。这是一个实际的假设在许多现实的场景中,假设在许多著名的文学作品(如[21,23,24])。我们执行额外的新的模拟显示的效果之间的相关性的合法渠道接收器和窃听者的保密性能测量的误码率作为如上所述的安全指标。

数据16和17分别呈现出误码率性能OFDM-AIM-FCM和OFDM-AIM-ACM夏娃的通道是鲍勃的一个相关。之间的通道模型相关的合法渠道接收器和偷听者认为在这工作类似于一个(24),给出了如下: 在哪里代表一个独立的通道是相关的因素。我们现在的误码性能的相关性值( )。应该注意的是,即使有鲍勃的之间的相关性和夏娃的渠道,该算法仍然可以提供一些基于QoS的安全级别。

5.3。OFDM-VIM-VCM

数据18和19目前相关的广泛的模拟OFDM-VIM-VCM方案基于QoS的沟通为了最大化频谱效率。注意,这个技术的系统模型是一样的解释部分2,除了夜链接,不考虑在这种情况下。基本概念是不同SAR和厘米增加信噪比最大化频谱效率,同时满足特定的QoS要求。在这种方法中,误码率和吞吐量曲线四厘米秩序的类型,如 , , , 、实现SAR的类型等 , , , ,提出了数据18,(19日),19日(d)。之后,可以选择特定的曲线基于OFDM-VIM-VCM基于QoS的沟通。

在图19 (b),我们合并SAR值的误码率曲线 , , , 为厘米的顺序 , , , 。同样,在图19 (e)吞吐量曲线SAR值的 , , , 为厘米的顺序 , , , 也合并。

后来,在图的误码率曲线19 (b)有相似的性能,我们选择一个曲线最大值的吞吐量。从选中的曲线在前一步中,我们选择这些曲线的性能差距。最后,提出了合成曲线在图19 (c)。后来,相应的吞吐量曲线的图19 (e)选择相关的误码率曲线在图19 (c)也选择和呈现在图吗19 (f)。

基于数据19 (c)和19 (f),我们开发一个转换表基于QoS的沟通为了最大化吞吐量。在这个工作中,作为一个例子,开关在不同调制类型基于信噪比的情况下 和 提出了表6。表描述了不同SAR和厘米值的系统不同的信噪比范围最大化频谱效率,同时满足不同的QoS需求。之后,这个表可以用于不同的基于QoS的通信服务最大化频谱效率以类似的方式,表现在16]。OFDM-VIM-VCM的结果的情况 呈现在图19 (f)。

6。结论

在这工作,有效的算法变化SAR和/或厘米每个子块的自适应OFDM-IM方案基于合法接收器的信道特点提出了提高请和SE。特别是,前两个算法命名为OFDM-AIM-FCM和OFDM-AIM-ACM是为加强请和SE设计的,而第三个算法命名为OFDM-VIM-VCM是专为基于QoS的交流提高。仿真结果表明,前两个算法可以提供重要的安全增强而第三算法确保基于QoS的沟通目标最大化频谱效率。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。