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Approximate Secrecy Capacity of Gaussian Parallel Relay Networks

机译：高斯并行中继网络的近似保密容量

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We consider a Gaussian relay network, which has to protect the message from a powerful eavesdropper, which has the possibility of listening to the transmitted signals on orthogonal channels. The secrecy capacity of the Gaussian network is approximated by considering the corresponding network in the deterministic discrete superposition model. Upper and lower bounds on the secrecy capacity are found in terms of the deterministic model, which are potentially easier to evaluate. We perform this evaluation for the particular topology of the parallel relay network, where the relays form a parallel layer between the source and the destination. By analyzing the deterministic model, we approximate the secrecy capacity within a constant gap. The approximation can be expressed just in terms of the channel gains of the network. It is therefore possible to deduct that the simple scheme of hiding the transmitted signals in noise is approximately optimal.
机译：我们考虑一个高斯中继网络，该网络必须保护消息免受强大的窃听者的窃听，窃听者有可能在正交信道上侦听传输的信号。通过在确定性离散叠加模型中考虑相应的网络，可以近似估计高斯网络的保密能力。根据确定性模型，可以找到保密能力的上限和下限，这可能更易于评估。我们针对并行中继网络的特定拓扑执行此评估，其中中继在源和目标之间形成并行层。通过分析确定性模型，我们在一个恒定的间隙内估计了保密能力。可以仅根据网络的信道增益来表达近似值。因此可以推断出，将发送信号隐藏在噪声中的简单方案是近似最佳的。

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