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Este artículo ofrece una revisión exhaustiva de la evolución de las técnicas de radar para prevenir, detectar y mitigar el jamming de engaño, destacando estrategias actuales y futuras en sistemas distribuidos, cognitivos e impulsados por inteligencia artificial.
Este artículo investiga el diseño de beamforming para sistemas de multicast multi-grupo basados en arrays de apertura continua (CAPA) para maximizar la eficiencia energética, proponiendo un algoritmo óptimo basado en el método de Dinkelbach y una aproximación de bajo costo con cero-forzado, demostrando mediante resultados numéricos que los CAPA superan a las arrays discretas pero que su rendimiento depende críticamente del tamaño de la apertura y la distribución de los usuarios.
Este artículo propone una técnica de estimación de firma de superresolución basada en detección comprimida (CS) de baja complejidad computacional para radares FMCW XL-MIMO, diseñada para mitigar eficazmente el efecto de banda ancha espacial (SWE) y permitir aplicaciones en tiempo real.
Este artículo presenta un marco general basado en una construcción centrada en la información de la matriz de información de Fisher para calcular de forma sencilla y genérica los límites inferiores de Cramér-Rao en la localización de cuerpos rígidos, permitiendo evaluar con precisión tanto la traslación como la rotación y demostrando mediante resultados numéricos que existen margen de mejora en los algoritmos actuales.
Este trabajo presenta un marco eficiente de seguimiento de haces a largo plazo asistido por sensores en comunicaciones mmWave que utiliza la destilación de conocimiento para transferir las capacidades de predicción de una red neuronal grande a una ligera, logrando una alta precisión con una reducción significativa de parámetros, complejidad y latencia.
Esta carta presenta un método novedoso que utiliza acumuladores en cascada para calcular eficientemente sumas ponderadas con potencias de índices temporales en tiempo real, eliminando la necesidad de almacenar bloques de datos completos y reduciendo drásticamente el costo computacional de multiplicaciones.
Este artículo propone y analiza algoritmos de búsqueda aleatoria y voraz (MRG, DRG y Random-WSSA) para resolver problemas de selección de sensores con submodularidad débil bajo restricciones presupuestarias y de rendimiento, garantizando soluciones robustas con alta probabilidad y demostrando su eficacia en constelaciones de satélites de observación terrestre.
Este trabajo propone un enfoque de optimización submodular multi-tarea que, mediante regularización de entropía relativa y dualidad, logra una distribución localmente robusta y computacionalmente eficiente al equilibrar el rendimiento y la robustez en la selección de subconjuntos, validado experimentalmente en tareas de selección de satélites y resumen de imágenes.
El artículo presenta Wall-Street, una superficie inteligente montada en vehículos que mejora la conectividad mmWave mediante la gestión de la movilidad y la búsqueda de celdas vecinas sin interrupciones, logrando hasta un 78% de aumento en el rendimiento y una reducción del 34% en la latencia en comparación con los esquemas de transferencia estándar.
Este artículo propone Open-RFNet, un marco de aprendizaje contrastivo supervisado multi-dominio combinado con un algoritmo OpenMax mejorado, que logra un reconocimiento de alta precisión tanto para UAVs conocidos como desconocidos en redes de sensores y comunicaciones de baja altitud.
El artículo presenta ACCOR, un enfoque de aprendizaje contrastivo complejo potenciado por atención que utiliza señales IQ de radar mmWave para lograr una clasificación robusta de objetos ocultos, alcanzando una precisión superior al 96 % en frecuencias de 64 y 67 GHz.
Este estudio demuestra que la integración de las propiedades bioeléctricas celulares con algoritmos de aprendizaje automático, destacando el modelo Random Forest con una precisión del 90%, ofrece un enfoque prometedor para la clasificación y diagnóstico de la malignidad celular.
Este artículo presenta un marco analítico de tiempo continuo para la multiplexación por división de frecuencia afín (AFDM) que aborda la formación de pulsos, deriva la densidad espectral de potencia, evalúa la sensibilidad a las imperfecciones del hardware y establece límites de Cramér-Rao, proporcionando así las bases teóricas necesarias para su implementación práctica en sistemas inalámbricos de alta movilidad.
El artículo presenta VoxKnesset, un conjunto de datos abierto de habla hebrea a gran escala y longitudinal que abarca 2300 horas de discursos parlamentarios entre 2009 y 2025, diseñado para evaluar y mejorar los sistemas de procesamiento de voz frente a los cambios relacionados con la edad en los hablantes.
Este artículo propone el uso de un autoencoder variacional condicional (CVAE) para realizar la reconstrucción inversa de series temporales de choque a partir de espectros de respuesta al choque, logrando una mayor fidelidad espectral y una velocidad de inferencia significativamente superior a los métodos de optimización iterativa tradicionales.
Este artículo propone una arquitectura de formación de haces tri-híbrida para sistemas de antenas de pinzamiento con guías de onda segmentadas (SWAN) en comunicaciones MIMO de enlace ascendente, optimizando conjuntamente los componentes digital, analógico y de pinzamiento en estructuras totalmente y parcialmente conectadas para demostrar su superioridad en tasa de suma y eficiencia energética frente a soluciones convencionales.
Este artículo presenta un marco unificado que vincula las estadísticas de energía de las constelaciones conformadas con las características de baja frecuencia del espectro de fluctuación de intensidad, derivando reglas de diseño y leyes óptimas de velocidad de símbolo para mitigar la interferencia no lineal en sistemas WDM de alta capacidad.
Este artículo propone un filtro Bayesiano conforme basado en aprendizaje profundo (DCBF) que integra regresión de cuantiles conformes y filtrado Bayesiano para superar las limitaciones de los métodos tradicionales y de aprendizaje profundo en la predicción de canales MIMO, ofreciendo estimaciones precisas con incertidumbre calibrada.
Este estudio propone y valida un método de detección de interferencias de radiofrecuencia (RFI) en sistemas GNSS que utiliza observaciones de señales reflejadas por la constelación CYGNSS, basándose en un umbral de ruido máximo por haz y una verificación de doble nivel para lograr una detección más sensible y fiable que los enfoques existentes.
Este artículo presenta un método que reduce la dependencia del factor de decimación en el arrastre de la banda de paso de los decimadores de peine de orden N mediante la cascada de un filtro FIR simétrico de 3 taps en la etapa integral, utilizando coeficientes que dependen únicamente del orden N.