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Diese Arbeit stellt ein neuartiges drahtloses Sensorsystem mit beweglichen Antennen vor, das durch die Optimierung einer dreidimensionalen Flugbahn mittels eines effizienten SCA-Algorithmus eine robuste und isotrope Richtungsbestimmung über den gesamten Winkelbereich ermöglicht und dabei die Leistungsgrenzen herkömmlicher feststehender oder nur zweidimensional beweglicher Antennen überwindet.
Diese Arbeit zeigt, dass die Matrix-Vervollständigung bei der Erstellung von 3D-Funkkarten für Radio Dynamic Zones die gewöhnliche Kriging-Methode übertrifft, während einfache und trans-Gaußsche Kriging-Verfahren bei geringerer Messdichte vorteilhaft sind und die Kombination von Daten aus mehreren Höhenlagen die Vorhersagegenauigkeit weiter verbessert.
Die vorgestellte Arbeit schlägt eine harmonische Komposition inspirierte Tensor-Modellierungsmethode vor, die durch die Entkopplung von Parameterfaktoren und die Verwendung eines kompakten, distanzabhängigen Codebooks die Kanalschätzung für Near-Field XL-IRS-Systemen mit höherer Genauigkeit und geringerer Komplexität als herkömmliche Polardomain-Methoden ermöglicht.
Diese Arbeit stellt ein neuartiges, datenfreies Framework vor, das vortrainierte Vision-Language-Modelle durch einen spezialisierten Adapter nutzt, um in der aktiven Infrarotthermografie von CFK-Werkstoffen Subsurface-Defekte ohne umfangreiche Trainingsdaten in Null-Shot-Szenarien präzise zu lokalisieren und zu analysieren.
Die vorgestellte Studie stellt eine neue Law-Plattform vor, die durch einen quasi-unendlichen multifunktionalen Deckschicht die Temperaturerhöhung um 70 % reduziert und die Acoustomigration unterdrückt, wodurch die Leistungsfähigkeit von Hochfrequenz-SAW-Transducern bei hohen Leistungsbelastungen erheblich gesteigert wird.
Diese Arbeit stellt ein Verfahren zur Schätzung des Schallgeschwindigkeitsprofils (SSP) mit einem autonomen Unterwasserfahrzeug vor, das lokale CTD-Messungen und akustische Übertragungsverluste mittels eines Unscented-Kalman-Filters fusioniert und durch eine rezeptive Pfadplanung die Schätzunsicherheit im Vergleich zu konstanten Bewegungsprofilen reduziert.
Diese Arbeit stellt ein flexibles Over-the-Air-Emulationsframework für große ISAC-Basisstationen vor, das mithilfe einer optimierten Sondenkonfiguration und Amplituden-Phasen-Modulation mehrere Ziele simuliert, ohne zusätzliche Radar-Emulatoren zu benötigen, und dessen Wirksamkeit durch experimentelle Ergebnisse bestätigt wird.
Diese Arbeit optimiert den zellbasierten Wechsel in HAPS-gestützten 6G-Netzen durch die Integration realistischer Ausbreitungseffekte und ein Mehrziel-Optimierungsframework, das Energieeffizienz mit der Aufrechterhaltung von Konnektivität und Datenraten vereinbart und durch Simulationen sowie OAI-Emulation validiert wird.
Der vorgestellte SP-FL-Rahmenwerk verbessert das drahtlose Federated Learning, indem es durch eine hierarchische Ressourcenallokation die Übertragung von Gradienten-Vorzeichen gegenüber dem Betrag priorisiert, was in ressourcenbeschränkten Szenarien zu einer signifikant höheren Testgenauigkeit führt.
Diese Arbeit stellt eine bahnbrechende Lösung zur Erkennung menschlicher Anwesenheit vor, die ausschließlich die integrierte Wi-Fi-Hardware von Standard-Laptops nutzt und durch eine neuartige, bereichsgefilterte Doppler-Spektrum-Analyse sowie eine adaptive Mehrraten-Verarbeitung kostengünstige, datenschutzfreundliche und kalibrierungsfreie Präsenzerkennung ohne externe Sensoren ermöglicht.
Dieser Artikel stellt ein neues Design für rekonfigurierbare intelligente Oberflächen (RIS) vor, das durch die Aufteilung in subsurfaces, die jeweils einem Nutzer auf einer eigenen Frequenzband zugeordnet sind, die Komplexität drastisch reduziert und dabei eine hohe Robustheit sowie geschlossene Lösungen für die mittlere SNR und die Datenrate bietet.
Diese Arbeit leitet einen exakten analytischen Ausdruck für die Durchgangsrate (LCR) in optimalen RIS-gestützten Single-User-Systemen her, entwickelt eine numerisch stabile Näherung für den Direktkanal und zeigt, dass RIS-Systeme trotz hoher Elementanzahlen die zeitlichen Kanalschwankungen nicht signifikant verstärken, was die CSI-Erfassung erleichtert.
Die Arbeit widerlegt die Annahme, dass Verzerrungen im monostatischen ISAC als Rauschen modelliert werden müssen, und zeigt durch die Herleitung PA- und PN-bewusster Cramér-Rao-Schranken, dass die herkömmliche Kappa-Modellierung die Sensingleistung pessimistisch überschätzt, wobei Simulationen eine robuste Leistung trotz praktischer DPD-Fehler belegen.
Dieser Beitrag untersucht die Phasenrausch-Minderung in mmWave-Massive-MIMO-Systemen mit verallgemeinerter räumlicher Modulation unter Verwendung eines gemeinsamen lokalen Oszillators, indem er energiebasierte Detektion, phasenrausch-resiliente MQAM-Symbolpools sowie eine praktische einstufige Kompensationsarchitektur vorschlägt, die die Bitfehlerrate signifikant verbessert.
Dieser Beitrag stellt ein drahtloses, tragbares System zur elektrischen Impedanztomographie vor, das mithilfe von fünf synchronisierten AD5933-Chips und optimierten Signalverarbeitungstechniken eine hochpräzise, kostengünstige Echtzeit-Bildgebung von biologischem Gewebe wie der Lunge ermöglicht.
Diese Arbeit stellt ein einheitliches Framework zur Analyse von Nutzenregionen in drahtlosen Netzen vor, das mithilfe des Spektralradius nichtlinearer Abbildungen eine einfache Charakterisierung zulässiger Regionen ermöglicht und damit neue Erkenntnisse für die Optimierung von Summenraten sowie die Gestaltung moderner Architekturen wie Cell-less- und Massive-MIMO-Systeme liefert.
Diese Arbeit stellt zwei effiziente Frameworks für eine ungleiche Fehlerprotektion in der digitalen semantischen Kommunikation vor, die durch die Zuordnung von Lern-basierten Bit-Flip-Wahrscheinlichkeiten zu spezifischen Zuverlässigkeitsanforderungen und den Einsatz von Kurzblock-Codierung eine signifikante Verbesserung der Aufgabenleistung und Übertragungseffizienz gegenüber herkömmlichen Gleichschutzzonen-Verfahren erzielen.
Die Arbeit stellt ein neues Framework namens „multivariate Fields of Experts" vor, das durch die Verwendung von Multivariaten-Potenzialfunktionen auf Basis von Moreau-Umhüllungen der -Norm bei inversen Bildproblemen wie Entrauschen und Rekonstruktion eine höhere Effizienz und Interpretierbarkeit als univariate Modelle bietet und dabei die Leistung tiefer neuronaler Netze bei deutlich geringerem Ressourcenbedarf erreicht.
Der Artikel stellt CECGSR vor, eine geschlossene Regelkreis-Methode zur EKG-Super-Auflösung, die durch einen negativen Rückkopplungsmechanismus und die Integration bestehender Algorithmen die Rekonstruktionsleistung gegenüber herkömmlichen offenen Systemen verbessert und Artefakte effektiv entfernt.
Diese Arbeit stellt eine Methode zur Echtzeit-Quantifizierung von Sensorunsicherheiten auf eingebetteten Systemen vor, die durch die Propagierung von Quantisierungsfehlern in Kalibrierungsdaten entsteht und durch Hardware-Prototypen sowie Anwendungsbeispiele eine signifikante Leistungssteigerung und verbesserte Messgenauigkeit nachweist.