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361 artículos

A Curved Monopole Antenna for HF Radar with Enhanced Gain and Bandwidth

Este artículo presenta el diseño y la simulación de una nueva antena monopolo curva optimizada para radares HF de onda celeste, la cual logra un aumento del 18,5% en la ganancia y una expansión de 400 kHz en el ancho de banda mediante la optimización de la curvatura y la inclusión de una sección recta, demostrando además su escalabilidad efectiva en una matriz lineal de 12 elementos para operaciones de radar sobre el horizonte.

Masoud Salmani Arani, Reza Shahidi, Lihong Zhang2026-03-10💻 cs

Leveraging Quantum Annealing for Large-Scale Household Energy Scheduling with Hydrogen Storage

Este artículo presenta un marco de control predictivo basado en recocido cuántico jerárquico para la programación energética de hogares a gran escala con almacenamiento de hidrógeno, demostrando que este enfoque supera a los métodos tradicionales en eficiencia y escalabilidad a medida que aumenta el número de hogares conectados.

Arash Khalatbarisoltani, Amin Mahmoudi, Jie Han, Muhammad Saeed, Wenxue Liu, Jinwen Li, Solmaz Kahourzade, Amirmehdi Yazdani, Xiaosong Hu2026-03-10💻 cs

A Novel Phase-Noise Module for the QUCS Circuit Simulator. Part II : Noise Analysis

Este trabajo presenta la implementación de un nuevo módulo de análisis de ruido de fase en el simulador de circuitos QUCS, basado en una metodología unificada en el dominio del tiempo que supera las limitaciones de los enfoques empíricos anteriores y ofrece expresiones cerradas novedosas para la correlación de amplitud y fase en circuitos osciladores acoplados bajo perturbaciones de ruido.

Torsten Djurhuus, Viktor Krozer2026-03-10💻 cs

Viewpoint-Agnostic Grasp Pipeline using VLM and Partial Observations

Este artículo presenta un pipeline de agarre guiado por lenguaje para manipuladores móviles que combina detección de objetos, completado de nubes de puntos y filtrado de colisiones para lograr una ejecución robusta en entornos desordenados con observaciones parciales, logrando un 90% de éxito en pruebas reales frente al 30% de un método dependiente de la vista.

Dilermando Almeida, Juliano Negri, Guilherme Lazzarini, Thiago H. Segreto, Ranulfo Bezerra, Ricardo V. Godoy, Marcelo Becker2026-03-10🤖 cs.LG

Robust control synthesis for uncertain linear systems with input saturation using mixed IQCs

Este artículo presenta un método de síntesis de control robusto para sistemas lineales inciertos con saturación de entrada, basado en restricciones cuadráticas integrales mixtas (IQC) y desigualdades de disipación, que mejora el rendimiento L2\mathcal{L}_2 y ofrece condiciones de síntesis H∞\mathcal{H}_\infty tratables numéricamente mediante desigualdades matriciales lineales (LMI).

Xu Zhang, Fen Wu2026-03-10💻 cs

Model-Free DRL Control for Power Inverters: From Policy Learning to Real-Time Implementation via Knowledge Distillation

Este artículo presenta un marco de control libre de modelos para inversores de potencia que utiliza la destilación de políticas y un mecanismo de recompensa híbrido guiado por energía de error para comprimir agentes de aprendizaje profundo en redes ligeras, logrando una implementación en tiempo real con respuestas transitorias superiores y robustez paramétrica en una plataforma experimental de kilovatios.

Yang Yang, Chenggang Cui, Xitong Niu, Jiaming Liu, Chuanlin Zhang2026-03-10💻 cs

Aero-Promptness: Drag-Aware Aerodynamic Manipulability for Propeller-driven Vehicles

Este trabajo presenta el Marco de Manipulabilidad Aerodinámica Consciente de la Resistencia (DAAM), una formulación geométrica que utiliza una métrica Riemanniana para resolver la redundancia en vehículos multirotor, optimizando la asignación de fuerzas generales mientras penaliza explícitamente la saturación por resistencia aerodinámica y las pérdidas de empuje a bajas revoluciones.

Antonio Franchi2026-03-10🔢 math

Distributed Coordination Algorithms with Efficient Communication for Open Multi-Agent Systems with Dynamic Communication Links and Processing Delays

Este artículo propone tres algoritmos de coordinación distribuida y eficiente en comunicación para sistemas multiagente abiertos con enlaces dinámicos y retardos de procesamiento, los cuales resuelven el problema de consenso promedio cuantizado con convergencia en tiempo finito bajo diversas condiciones de apertura de la red.

Jiaqi Hu, Karl H. Johansson, Apostolos I. Rikos2026-03-10💻 cs

Trajectory Tracking Control Design for Autonomous Helicopters with Guaranteed Error Bounds

Este artículo presenta un marco sistemático para calcular límites de error de seguimiento de trayectoria garantizados formalmente para helicópteros autónomos mediante conjuntos invariantes positivos robustos (RPI) elipsoidales, comparando tres arquitecturas de control para optimizar el equilibrio entre la fidelidad dinámica y la conservaduría en la planificación de trayectorias.

Philipp Schitz, Johann C. Dauer, Paolo Mercorelli2026-03-10💻 cs

Augmented Model Predictive Control: A Balance between Satellite Agility and Computation Complexity

Este artículo presenta un método de control predictivo de modelo aumentado que equilibra la agilidad de los satélites de observación terrestre con la complejidad computacional, logrando el alto rendimiento del control no lineal manteniendo la simplicidad del control lineal mediante simulaciones y experimentos físicos.

Yiming Wang, Mihindukulasooriya Sheral Crescent Tissera, Haihong Yu, Kai Jie Ethan Foo, Sean Yeo Keyuan, Ankit Srivastava, Hao An2026-03-10💻 cs

PolyFormer: learning efficient reformulations for scalable optimization under complex physical constraints

El artículo presenta PolyFormer, un modelo de aprendizaje automático informado por física que transforma restricciones complejas en reformulaciones polipédicas eficientes, logrando aceleraciones computacionales masivas y reducciones de memoria en problemas de optimización escalables sin sacrificar la calidad de la solución.

Yilin Wen, Yi Guo, Bo Zhao, Wei Qi, Zechun Hu, Colin Jones, Jian Sun2026-03-10🤖 cs.LG

Eigenvalue Patterns and Participation Analysis of Symmetric Renewable Energy Power Systems

Este artículo propone un marco analítico basado en la simetría de los sistemas de energía renovable para simplificar el análisis modal de grandes redes con recursos basados en inversores, definiendo patrones de autovalores, factores de participación de grupos y modos internos o de red-grupo para facilitar la estabilidad y la optimización dirigida.

Yao Qin, Yitong Li, Wei Wang, Shaoze Zhou, Zheng Wei, Jinjun Liu2026-03-10💻 cs

Adaptive Entropy-Driven Sensor Selection in a Camera-LiDAR Particle Filter for Single-Vessel Tracking

Este artículo presenta un sistema de seguimiento de embarcaciones que fusiona datos de cámaras y LiDAR mediante un filtro de partículas con una política de selección de sensores adaptativa basada en la entropía, demostrando en un puerto real de Chipre que esta estrategia optimiza el equilibrio entre precisión y continuidad al activar dinámicamente el sensor más informativo según las condiciones ambientales.

Andrei Starodubov, Yaqub Aris Prabowo, Andreas Hadjipieris, Ioannis Kyriakides, Roberto Galeazzi2026-03-10🤖 cs.LG

Integrating Lagrangian Neural Networks into the Dyna Framework for Reinforcement Learning

Este trabajo propone un marco de aprendizaje por refuerzo basado en modelos (MBRL) que integra redes neuronales lagrangianas dentro de la arquitectura Dyna para garantizar el cumplimiento de las leyes físicas y mejorar la precisión de las predicciones, demostrando que el uso de optimizadores basados en estimación de estado acelera la convergencia en comparación con los métodos basados en gradiente estocástico.

Shreya Das, Kundan Kumar, Muhammad Iqbal, Outi Savolainen, Dominik Baumann, Laura Ruotsalainen, Simo Särkkä2026-03-10🤖 cs.LG

Behavioral Generative Agents for Power Dispatch and Auction

Este artículo presenta evidencia inicial de que los agentes generativos impulsados por modelos de lenguaje grande pueden superar la rigidez de los modelos matemáticos tradicionales para modelar la toma de decisiones humanas en la despacho y subastas de energía, demostrando mediante experimentos de prueba de concepto que el aprendizaje en contexto permite tanto replicar estrategias racionales como capturar desviaciones conductuales sistemáticas.

Shaoze Li, Justin S. Kim, Cong Chen2026-03-10💻 cs