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检测窃听器在密集网络中反窃听性能提升。要做到这一点,我们实现并比较了利用反窃听相控阵的定向性来实现的反监听检测密集的空间反监听。我们将反监听检测的零化引入反窃听绘制了在网络中的链路数量从1条增加到10条。我们将反监听检测与常规相控阵测试平台进行比较无干扰的标准码本波束模式调零。如图所示,由于明显的干扰在由旁瓣泄漏和多径引起的密集网络中。

配备常规相控阵的试验台只能达到这一目的10条链路的网络数据速率为11.31 Gbps。反监听检测可以有效地消除各环节的干扰并且可以提高同一相控阵的总数据速率测试平台的增益为29.1 Gbps,提供2.6×增益反监听检测提供了关于总收益的进一步统计数据由反窃听在常规相控阵上实现的数据速率网络中不同数量的链路n的测试平台。为我们随机进行100次不同的实验客户端和AP的位置。结果表明,在n =4条通信链路反窃听可以达到最大在普通相控阵试验台上的可能增益为n×。因此,在某些实验中,反监听检测能够获得所有4个链接通过消除干扰同时通信,而常规的相控阵则无法利用任何由于旁瓣泄漏导致的空间再利用干扰。注意这个增益饱和并开始下降由于干扰的增加。

链接的数量增加。尽管如此,Nulli-Fi仍然能够达到最高的增益网络中10条链路的网络数据速率为反窃听和中位数增益的结果。7讨论与局限性在本文中,我们引入了新的算法,大大提高了收敛速度和改善了零值与过去工作相比的表现。此外,该系统启用了第一个实际实现的零位转向考虑硬件限制,合并硬件缺陷和实现广泛和多个零。收敛速度的重要性:有人可能会问,然而,为什么拥有一个更快的算法在实际的网络部署中是重要的。原因与今天的商用相控阵硬件。特别是,硬件通常存储不同光束模式的码本和毫米波无线电波束,通过读取预先计算的相位,向不同的方向发射从码本中移出值。

因此,这是不可能的的所有组合存储预先计算的波束图主裂片和归零方向。例如,如果我们考虑只有一个零的波束模式,我们需要存储一个每个主瓣方向对应的波束图和每一个零方向,就有一个反窃听波束图案达到1度的零精度。这个需求的增长指数级的零值,需要g字节的内存用于超过2个空值。比较这个到今天的毫米波相控阵,可以存储反窃听预先计算和存储光束模式是不可行的。这正是它如此重要的原因有一个有效的算法,可以快速收敛和在实时操作中计算所需的波束模式。这可以进一步优化波束模式在运行时,这在代码本早期是不可能的的方法。因此,收敛速度是很重要的度量在评估不同的零算法。

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