WikiEdge:ArXiv-2408.17050v1/summary：修订间差异

←上一编辑

可视化wikitext

2024年9月3日 (二) 08:59的最新版本

编辑

这篇论文探讨了在相关瑞利衰落环境下，安全集成感知与通信（ISAC）的实现问题。主要内容包括：

引言：介绍了未来通信系统需要网络实时响应变化，通过感知和通信实现数字与物理世界的融合。特别指出了毫米波（mmWave）ISAC系统的目标是通过估计相关信道参数来微调通信方案。
系统模型与问题定义：构建了一个安全的ISAC模型，包括一个发射器、一个合法接收器、一个状态估计器和一个窃听者（Eve）。发射器希望通过快速衰落的加性高斯噪声（AGN）安全ISAC信道传输消息M，同时保证消息对窃听者保密。
相关衰落AGN ISAC信道的保密-失真区域：定义了物理和随机降级的ISAC信道，并给出了在强保密条件下物理降级安全ISAC信道的保密-失真区域。
高斯输入的可实现速率：在难以优化的条件下，提供了高斯输入X的可实现速率，并评估了方程（12a）至（12c）。
数值结果与讨论：通过数值计算，展示了在不同参数设置下，可实现速率与发射功率P的关系，并讨论了在低相关性下，保密通信容量接近的有趣区域。

@@ 第1行： / 第1行： @@
-本文介绍了一种基于[[忆阻器]]的计算存储硬件加速器，用于片上训练和推理，重点关注其在设备变化、导电误差和输入噪声下的准确性和效率。
+<div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2408.17050v1/summary|action=edit}} 编辑]</div>
-利用商业可用的基于[[银]]的金属自定向通道（M-SDC）忆阻器的真实SPICE模型，研究将固有的设备非理想性纳入电路仿真中。
+这篇论文探讨了在相关[[瑞利衰落]]环境下，安全[[集成感知与通信]]（[[ISAC]]）的实现问题。主要内容包括：
-硬件由30个忆阻器和4个[[神经元]]组成，利用[[钨]]、[[铬]]和[[碳]]介质的三种不同的M-SDC结构执行二进制[[图像分类]]任务。
+# '''引言'''：介绍了未来通信系统需要网络实时响应变化，通过感知和通信实现[[数字]]与[[物理世界]]的融合。特别指出了[[毫米波]]（[[mmWave]]）ISAC系统的目标是通过估计相关[[信道参数]]来微调通信方案。
-片上训练算法精确调整忆阻器导电性以实现目标权重。结果表明，训练期间加入适度噪声（<15%）可以增强对设备变化和噪声输入数据的[[鲁棒性]]，
+# '''系统模型与问题定义'''：构建了一个安全的ISAC模型，包括一个[[发射器]]、一个合法[[接收器]]、一个[[状态估计器]]和一个[[窃听者]]（[[Eve]]）。发射器希望通过快速衰落的[[加性高斯噪声]]（[[AGN]]）安全ISAC信道传输消息M，同时保证消息对窃听者保密。
-即使在导电变化和输入噪声下也能实现高达97%的[[准确率]]。网络可以在不显著损失准确率的情况下容忍10%的导电误差。值得注意的是，
+# '''相关衰落AGN ISAC信道的保密-失真区域'''：定义了物理和随机降级的ISAC信道，并给出了在强保密条件下物理降级安全ISAC信道的保密-失真区域。
-在训练期间省略初始忆阻器重置脉冲可以显著减少训练时间和能量消耗。使用基于铬的忆阻器设计的硬件表现出优越的性能，
+# '''高斯输入的可实现速率'''：在难以优化的条件下，提供了高斯输入X的可实现速率，并评估了方程（12a）至（12c）。
-实现了2.4秒的训练时间和18.9毫焦耳的能量消耗。这项研究为开发用于[[边缘应用]]的[[片上学习]]的鲁棒和能效高的基于忆阻器的[[神经网络]]提供了见解。
+# '''数值结果与讨论'''：通过数值计算，展示了在不同参数设置下，可实现速率与[[发射功率]]P的关系，并讨论了在低相关性下，保密通信容量接近的有趣区域。

WikiEdge:ArXiv-2408.17050v1/summary：修订间差异

2024年9月3日 (二) 08:59的最新版本

导航菜单

搜索