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我们将介绍反窃听检测能力的结果以零抑制干扰零转向算法:这里我们展示了性能防监听器才抑制未知新干扰的能力。为此,我们在防监听器才实现了我们在不同的相对位置,不同的干扰功率水平下进行了近700次实验。实验解释了这部分的设置防监听器才四种不同条件下的信噪比。如图所示,在所有的实验中,我们设置无干扰时的信噪比约为21分贝。通过引入干扰(如栗色曲线所示)系统不知道谁的位置和功率信噪比下降到然后,运行防监听器才零转向算法如节Nulli-Fi所述一个接一个地选择和抑制侧叶,以便恢复原始SINR。

一旦这样,算法就会停止在原始信噪比的1db以内,或者被抑制每个旁瓣一次(最多10个旁瓣)。我们在两种情况下做了这个实验)反窃听分别用绿色和深蓝色曲线表示。从这两条曲线可以看出,防监听器才可以改善信噪比中值分别为13 dB和15 dBnull分别7. 因此,我们可以看到检测窃听器能够使SINR非常接近其原始值的缺席7这些实验是在IMDEA网络实验室进行的。我们发现反窃听的信噪比增益比反监听由于硬件设置略有不同和低噪音地板所有情况下的干扰者。这表明它是充分的只在旁瓣上寻找干扰,而不是执行全扫描。我们提到了在使用反窃听我们期望大的零有更高的机会捕获干扰,尽管抑制程度较低我们可以看到这是确实如此:与窄空值相比,宽空值具有捕获干扰的机会较高,但窄零值能更好地抑制干扰。这也反映了图16中绿色和深蓝色曲线的尾部我们还比较了反监听算法的运行时间对基线进行全方位扫描。这些数字采用中实现的快速波束切换和RSS测量技术。我们看到了反窃听算法平均运行时间为290纳秒,标准差为反窃听运行速度快10倍以上一种全搜索方案,其平均和标准偏差运行时间分别为反窃听比较了反监听的增益性能偏移模式基线的信噪比。我们修复信号然后干扰功率,和我们移动的干扰量不同并进行了100次实验来测量信噪比增益。

我们在两种情况下比较了反窃听和这个基线。在在第一种情况下,反窃听我们假设完全了解波束模式,在这种情况下反监听选择波束模式最佳(最深)空方向的所有方向内当前模式周围10度的间隔。我们注意到,尽管这总是会在所需的零点处降低功率由于位置的原因,它可能会导致主叶的严重损所示。一旦使用,情况会变得更糟预测最佳位移的理论波束图数量(移位模式),这几乎总是导致损失的信噪比,由于理论波束图的不准确性预测真实的情况。另一方面,Nulli-Fi总是如此反监听设备至少提高优于两者几乎所有情况下的基线版本。这表明简单地改变模式在实际系统中是行不通的,因为通过向零平移,我们也平移了主瓣远离沟通的方向。

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