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Este artículo propone el esquema Hadamard-NOMA, que utiliza la Transformada de Hadamard en la fuente para mitigar los efectos del desvanecimiento y las imperfecciones en la información del estado del canal, logrando mejoras significativas en la tasa de error de bits y la fiabilidad del sistema en comparación con las técnicas NOMA existentes.
Este artículo presenta un nuevo algoritmo de estimación de covarianza de ruido robusto a valores atípicos, denominado ALS-IRLS, que combina umbralización adaptativa y el método de mínimos cuadrados iterativamente reponderados con la función de costo de Huber para superar las limitaciones de sensibilidad a anomalías de los métodos ALS convencionales y lograr una precisión de estimación cercana al límite teórico óptimo.
Este trabajo demuestra que el uso de características derivadas del operador de Koopman mediante una descomposición dinámica de modos extendida (EDMD) con un diccionario de funciones de base radial optimizado, combinadas con transformadores, supera a los enfoques basados en wavelets y sistemas híbridos para la clasificación multiclase de electrocardiogramas, ofreciendo además insights interpretables sobre las dinámicas aprendidas.
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.
Este trabajo propone un método práctico de selección de fases para superficies inteligentes reconfigurables (RIS) en entornos de Ricean y Rayleigh correlacionados, que divide la RIS en subsuperficies dedicadas a usuarios individuales para lograr un rendimiento competitivo con una complejidad computacional significativamente menor que las técnicas existentes.
Este artículo presenta una revisión sistemática de los avances recientes en el procesamiento de señales y el aprendizaje sobre grafos que varían en el tiempo, comparando sus metodologías y experimentos para identificar desafíos y futuras direcciones de investigación en este campo.
Esta carta propone un marco consciente de la plataforma que caracteriza los enlaces inalámbricos mediante el modelado empírico de la dispersión cercana a la plataforma como un patrón de antena mutuo, demostrando que su estimación conjunta reduce los errores de estimación de pérdida de trayectoria hasta en 10 dB en comparación con los modelos tradicionales.
Este artículo demuestra que modelar la distribución completa de los electrones secundarios como una mezcla, en lugar de una simple convolución, permite lograr una localización de bordes subpixel con una reducción significativa del error cuadrático medio en imágenes de microscopía de iones de helio.
Este artículo presenta un marco analítico y un diseño de receptor para sistemas ISAC basados en FM-OFDM de envolvente constante, demostrando que esta técnica supera las limitaciones de potencia de pico a potencia promedio del OFDM convencional al operar en la región de saturación de los amplificadores, logrando así un rendimiento superior en estimación de velocidad y tasa de error de bits bajo condiciones de hardware restrictivas.
Este artículo presenta un marco de optimización aprendido que combina la descomposición profunda con cálculos aproximados de baja complejidad para lograr un rendimiento de vanguardia en problemas como la formación de haces híbrida y el análisis de componentes principales robusto, reduciendo la complejidad computacional en más de tres órdenes de magnitud.
Este trabajo presenta un método rápido y determinista basado en álgebra lineal estándar para completar tensores mediante la descomposición en tren tensorial, aprovechando patrones de observación donde las fibras a lo largo de un único modo están completamente registradas o totalmente ausentes.
Este artículo propone un método de optimización en variedades para diseñar matrices de dispersión recíprocas en superficies inteligentes reconfigurables más allá de la diagonal (BD-RIS) que maximizan la tasa de suma, superando a los enfoques actuales mediante la transformación del problema en una función cuadrática y la imposición de restricciones de reciprocidad y unitariedad.
Este documento presenta una visión impulsada por la comunidad para identificar y priorizar oportunidades de investigación y desarrollo en sistemas de aprendizaje automático basados en hardware, integrando tecnologías emergentes como la computación cuántica y de borde, con el fin de abordar los desafíos de adquisición y procesamiento de datos en la próxima generación de experimentos de física de partículas.
Este artículo presenta una arquitectura de diagnóstico temporal in-situ escalable para FPGAs basadas en SRAM que permite caracterizar y diferenciar la degradación del tiempo de enrutamiento causada por la red de distribución de energía (PDN) y las perturbaciones de configuración mediante el análisis estadístico de distribuciones de retraso probabilístico sin interrumpir la operación normal del diseño.
Este artículo presenta un sistema de detección cuántica optimizado mediante circuitos cuánticos que, al aprender de las señales de radio utilizando datos de trazado de rayos, permite localizar entornos con mayor sensibilidad y eficiencia que los métodos clásicos, incluso sin realizar mediciones de canal durante la implementación.
El artículo presenta Geo-ADAPT-VQE, un algoritmo de VQE adaptativo que utiliza la regla del gradiente natural para seleccionar operadores basándose en la geometría del espacio de estados cuánticos, logrando una convergencia más rápida y estable, circuitos más cortos y una reducción de hasta 100 veces en el error de energía en comparación con los métodos existentes.
Este artículo presenta y compara dos nuevos paradigmas de modelado de canales inteligentes multimodales para el 6G, basados en la sinestesia de las máquinas: el uso de grandes modelos de lenguaje ajustados (LLM4CM) y un modelo fundacional preentrenado para canales inalámbricos (WiCo), con el fin de lograr predicción precisa, escalabilidad e interpretabilidad física en entornos de comunicación complejos.
Este artículo presenta un análisis integral de la reconstrucción de Mapas del Entorno Radioeléctrico (REM) en 3D mediante UAVs, evaluando el impacto de la altitud, el ancho de banda, las trayectorias y los patrones de antena, y proponiendo metodologías robustas como el Kriging simple y la descomposición espacial para mejorar la precisión en condiciones de muestreo escaso y sombras profundas.
Este artículo propone una estrategia de despliegue óptima de antenas móviles para sensores inalámbricos de campo cercano que minimiza el error de posición mediante una distribución simétrica y una solución de tres puntos, superando a las antenas fijas con una complejidad computacional mínima.
Spyglass es un sensor de espectro de bajo costo que utiliza una antena conmutada y algoritmos como Searchlite y SSFP para estimar con precisión el ángulo de llegada (AoA) y separar múltiples señales simultáneas en un solo disparo, logrando una precisión mediana de 1,4° con hardware comercial.