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Cet article propose des techniques de compensation de non-linéarité à faible complexité, basées sur le façonnage de constellation et la rotation de phase, pour améliorer la robustesse des liaisons optiques montantes vers les satellites en atténuant les effets Kerr des amplificateurs optiques haute puissance.
Cet article propose une optimisation conjointe de l'allocation de sous-porteuses et de la puissance pour les systèmes ISAC bistatiques OFDM, démontrant qu'une estimation précise des délais et un débit de communication maximal sont obtenus en allouant les sous-porteuses de détection uniquement lorsque leur gain d'information de Fisher compense la perte de débit de communication.
Cet article démontre qu'un problème de décision polynomial, dont l'exécution dépend de contraintes causales strictes, ne peut bénéficier d'aucune accélération asymptotique par le parallélisme et échappe à la classe , révélant ainsi une limite fondamentale entre le parallélisme logique et l'exécutabilité causale.
Cet article propose un cadre d'analyse stochastique basé sur des processus ponctuels pour évaluer l'exposition aux champs électromagnétiques et l'efficacité énergétique des réseaux 5G multi-connectivité, démontrant que le processus beta-Ginibre modélise mieux les déploiements réels que le processus de Poisson et introduisant une nouvelle métrique de durabilité, le REBT-DL.
Cet article propose un cadre de cartographie environnementale bayésien innovant pour les systèmes ISAC en basse altitude, qui fusionne pour la première fois les mesures monostatiques et bistatiques en tenant compte de la diffusion diffuse sur des surfaces non idéales, améliorant ainsi la précision, la robustesse et la convergence des cartes générées.
Cet article approfondit l'argument de partage d'espace pour établir la borne de Singleton entropique optimale dans le codage classique assisté par intrication, et démontre une nouvelle borne serrée pour les codes où l'assistance est distribuée sur un sous-ensemble d'encodeurs avec des opérations quantiques locales.
Cet article propose FedPASS, un cadre innovant pour l'apprentissage fédéré à faible latence qui exploite les systèmes d'antennes pincées (PASS) pour optimiser conjointement la planification des ressources et le placement des antennes, réduisant ainsi considérablement la latence de formation tout en maintenant une haute précision sur des réseaux sans fil multi-utilisateurs.
Cet article propose un cadre d'apprentissage fédéré sensible à la cohérence qui atténue les hétérogénéités des liens sans fil en combinant une superposition de produits pour la transmission descendante et un remplissage de modèle partiel pour l'agrégation ascendante, garantissant ainsi une convergence efficace malgré les imperfections du canal.
Cet article propose l'algorithme \texttt{SRTS} basé sur l'échantillonnage de Thompson pour l'optimisation du ratio de Sharpe dans un contexte de bandits stochastiques, en établissant des bornes de regret supérieures et inférieures prouvant son optimalité d'ordre logarithmique.
Ce papier démontre que les hallucinations des grands modèles de langage sont une conséquence inévitable de l'optimisation de l'espace mémoire, car la compression d'informations dans un univers de faits clairsemés force théoriquement le modèle à attribuer une haute confiance à certains non-facts pour minimiser la perte d'information.
LWM-Temporal est un modèle fondamental auto-supervisé pour les canaux sans fil qui utilise une attention spatio-temporelle parcimonieuse alignée sur la propagation physique pour apprendre des représentations universelles et transférables, surpassant les méthodes existantes en prédiction de canal, notamment sur de longues horizons et avec peu de données d'ajustement.
Cet article résout une conjecture de vingt ans en démontrant que la courbure de Ricci moyennée dans les réseaux bayésiens binaires est quantifiée pour les structures arborescentes et complètes, mais réfutée dans le cas général par des contre-exemples cycliques, tout en établissant une dichotomie de signe entre la courbure positive des réseaux discrets et la courbure négative des réseaux gaussiens.
Cet article démontre que le Filtre à Point de Support Épistémique (ESPF), qui synthétise le principe de maximum d'entropie de Jaynes et la falsification poppérienne pour minimiser l'ignorance épistémique pire cas sans recourir à des a priori, constitue le filtre optimal unique dont la validité est confirmée par des simulations de suivi orbital.
Ce papier caractérise la frontière critique où les limites gaussiennes du mécanisme de brouillage échouent, en établissant la convergence vers des limites non gaussiennes de type Poisson, Skellam et composé-Poisson pour des randomisateurs locaux de plus en plus concentrés.
Cet article propose un décodeur pour les codes QLDPC basé sur l'apprentissage par renforcement qui, en formulant le décodage comme un processus de décision de Markov et en utilisant des mises à jour incrémentielles basées sur les voisinages locaux, surmonte les problèmes de convergence du décodage par propagation de croyance tout en offrant des performances et une rapidité supérieures aux méthodes existantes.
Cet article présente une méthode d'apprentissage environnemental utilisant une sonde de détection quantique optimisée par circuit pour exploiter les signaux radio, démontrant que cette approche permet une localisation précise sans mesures de canal, une sensibilité accrue aux signaux faibles et une performance supérieure à celle des méthodes classiques malgré une information disponible réduite.
Le papier propose Fly-PRAC, un nouveau schéma de récupération de paquets pour le codage réseau linéaire aléatoire qui exploite les relations algébriques pour corriger les erreurs aux nœuds intermédiaires sans décodage, surpassant ainsi les méthodes existantes comme S-PRAC en termes de performance et de réduction des transmissions dans des canaux bruyants.
Cet article propose des méthodes d'optimisation pour sélectionner des partitions à deux blocs afin d'accélérer le mélange des chaînes de Markov finies en minimisant la divergence de Kullback-Leibler et la distance de Frobenius, tout en établissant des liens théoriques avec des constantes fonctionnelles et en développant des algorithmes d'approximation efficaces pour résoudre ce problème combinatoire.
Cet article propose une stratégie de placement robuste d'antennes mobiles pour la détection en champ proche, établissant une distribution centro-symétrique optimale et un schéma de déploiement discret à trois points qui minimisent l'erreur de position tout en surpassant les réseaux d'antennes fixes avec une complexité de calcul négligeable.
Cet article propose un système de détection sans fil innovant utilisant une antenne mobile en mouvement 3D pour optimiser la trajectoire de l'antenne et minimiser l'erreur angulaire maximale, surpassant ainsi les performances des systèmes à antennes fixes ou à mouvement bidimensionnel en offrant une estimation de direction plus robuste et précise sur l'ensemble de la région angulaire.