161 Arbeiten
Diese Arbeit stellt das Learning-with-Errors-Problem über Gruppenringen, die auf Semi-Direkt-Produkten zyklischer Gruppen basieren, vor und beweist dessen Härte durch zwei polynomielle Quantenreduktionen vom Worst-Case-SIVP-Problem, was die Konstruktion semantisch sicherer Public-Key-Kryptosysteme ermöglicht.
Die vorgestellte Arbeit führt die Alternating Subspace Method (ASM) ein, eine neuartige Technik zur spärlichen Signalwiederherstellung, die Prinzipien von gierigen und Splitting-Verfahren kombiniert, um durch subspace-beschränkte Fidelity globale Konvergenz zu garantieren und sich in Effizienz sowie Genauigkeit bei verschiedenen Anwendungen wie LASSO und Kanalschätzung als vielversprechend zu erweisen.
Diese Arbeit stellt drei neue inhaltsbewusste Strategien für cache-gestützte asymmetrische MIMO-Kommunikation vor, die durch die gemeinsame Optimierung der Nutzeranzahl und der Datenströme die erreichbaren Freiheitsgrade (DoF) signifikant steigern.
Die Studie zeigt, dass vorab geteilte Verschränkung mittels zweimodiger gequetschter Vakuumzustände die Latenz bei der Erkennung von Transmissionsänderungen in optischen Kanälen im Vergleich zu klassischen Methoden signifikant reduziert und gleichzeitig die fundamentale Trade-off-Beziehung zwischen Kommunikationskapazität und Detektionsgeschwindigkeit verbessert.
Diese Arbeit leitet explizite Formeln für die Dimension und den Bose-Abstand bestimmter BCH-Codes der Länge über ab, erweitert dabei die bekannten Parameterbereiche erheblich und identifiziert daraus mehrere optimale lineare Codes.
Diese Arbeit schlägt ein neues Framework vor, das bewegliche Antennen mit Rate-Splitting Multiple Access (RSMA) und rekonfigurierbaren intelligenten Oberflächen (RIS) kombiniert, um durch die gemeinsame Optimierung von Sendestrahlformung, RIS-Reflexion und Antennenpositionen die Summenrate in 6G-Systemen signifikant zu steigern.
Die Arbeit beweist einen informationstheoretischen No-Go-Satz, der zeigt, dass klassische ontologische Modelle, die denselben ontischen Zustandsraum für mehrere Interventionen wiederverwenden, unvermeidbare kontextuelle Informationskosten aufweisen, während die Quantenmechanik diese Einschränkung durch die Aufgabe der Annahme einer einzigen zugrunde liegenden klassischen Variablen umgeht.
Die Arbeit stellt Midicoth vor, ein verlustfreies Kompressionssystem, das durch eine Mikro-Diffusions-Denoising-Schicht, die auf einer binären Baumstruktur und schrittweisen Kalibrierung basiert, die Wahrscheinlichkeitsschätzungen adaptiver statistischer Modelle für eine effizientere Online-Kompression verbessert.
Die Arbeit zeigt, dass bei einer Klasse von surjektiven, annähernd gedächtnislosen POST-Kanälen die Rückkopplungskapazität mit der Kapazität ohne Rückkopplung übereinstimmt, was Shannons klassischen Satz auf diesen erweiterten Kanaltyp verallgemeinert.
Diese kurze Notiz zeigt die Äquivalenz zwischen (linearen, perfekten) Zero-Knowledge-Codes und Quanten-CSS-Codes auf und nutzt diese Erkenntnis, um explizite asymptotisch gute Zero-Knowledge-lokal-testbare Codes zu konstruieren.
Diese Arbeit erweitert die Untersuchung des fundamentalen Trade-offs zwischen Privatsphäre und Genauigkeit beim differenziell privaten sicheren Multiplizieren von zwei auf M private Eingaben in verteilten Systemen, indem sie ein neues Framework mit kodierenden Polynomen und geschichtetem Rauschen vorschlägt, das eine systematische Rauschunterdrückung ermöglicht und optimale Ergebnisse für verschiedene Knotenkonfigurationen liefert.
Dieser Beitrag zeigt, dass differenzielle Raum-Zeit-Blockcodes (DSTBC) im Downlink von Cell-Free-Massive-MIMO-Systemen effektiv zur Kompensation von Antennenkalibrierungsfehlern bei Mehrantennen-Nutzergeräten eingesetzt werden können, um eine zuverlässige Kommunikation ohne explizite Kalibrierung oder Kanalphasenkenntnis zu ermöglichen.
Die Arbeit stellt D2AJSCC vor, ein Framework, das die Implementierung hochauflösender analoger Joint Source-Channel Coding auf Standard-Digital-Transceivern ermöglicht, indem es die OFDM-Struktur zur Wellenformsynthese nutzt und ein differenzierbares ProxyNet für das End-to-End-Training bereitstellt, um so eine nahtlose semantische Kommunikation ohne Hardwareänderungen zu realisieren.
Diese Arbeit untersucht, ob Low-Noise-Verstärker die Symbolerkennung bei ambienter Rückstreuungskommunikation verbessern, und zeigt, dass sie bei niedrigen bis moderaten Sendeleistungen die Bitfehlerrate senken können, wobei ein neuer Detektionsrahmen mit optimalem Schwellenwert vorgeschlagen wird.
Diese Arbeit untersucht die Skalierungsgesetze der physikalischen Sicherheit in MIMO-Abhörräumen, indem sie den Einfluss künstlicher Störungen und deren Eliminierung durch den Abhörer analysiert, um kritische Antennenkonfigurationen und die Wirksamkeit von Sicherheitsmaßnahmen zu bestimmen.
Diese Arbeit stellt einen Optimierungsrahmen für durch Beyond-Diagonal-RIS unterstützte ISAC-Systeme vor, der mittels alternierender Optimierung und geschlossener Lösungen die Vorhersagbarkeit von Kommunikations- und Sensierungsleistungen durch gemeinsame Präkodierung und Phasenverschiebung verbessert und dabei die Überlegenheit gegenüber herkömmlichen diagonalen RIS nachweist.
Diese Arbeit stellt einen effizienten Tensor-Train-basierten Kanalschätzalgorithmus für MIMO-AFDM-Systeme vor, der durch die Berücksichtigung von Bruchverzögerungen und die Nutzung einer speziellen Pilotstruktur sowie die Herleitung einer globalen Ziv-Zakai-Schranke eine überlegene Genauigkeit und Rechengeschwindigkeit im Vergleich zu bestehenden Methoden erreicht.
Dieser Bericht fasst die Gedenksitzung für den verstorbenen Dr. Vladimir Sidorenko auf der FFCS-Konferenz zusammen, die seine wissenschaftlichen Leistungen in der Kodierungstheorie und Kryptografie sowie seine menschlichen Qualitäten als Mentor und Kollege würdigt.
Die Arbeit stellt das RDFC-Framework vor, das als Form semantischer Kommunikation durch die Übertragung minimaler Informationen zur Erzeugung privater Zufallsfunktionen dient und nachweist, dass selbst ohne gemeinsame Zufallsdaten eine starke lokale Differentialprivatsphäre erreicht werden kann, wobei gemeinsame Zufallsdaten die Kommunikationsrate im Vergleich zu herkömmlichen Methoden drastisch senken.
Diese Studie zeigt anhand realer 5G-NR-Messdaten, dass eine standortspezifische Feinabstimmung neuronaler Empfänger die Fehlerrate signifikant senkt und diese Verbesserungen zudem auf verschiedene Hardware und Szenarien übertragbar sind.