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Cet article propose une méthode NOMA améliorée par la transformée de Hadamard, nommée Hadamard-NOMA, qui atténue les effets du fading et des imperfections de l'état du canal pour offrir des gains de performance significatifs en termes de taux d'erreur binaire par rapport aux schémas existants.
Cet article propose une nouvelle méthode d'estimation des covariances de bruit pour les filtres de Kalman, nommée ALS-IRLS, qui combine un mécanisme de seuillage adaptatif et une approche de moindres carrés pondérés itératifs pour garantir une robustesse exceptionnelle aux valeurs aberrantes et améliorer considérablement la précision de l'estimation d'état.
Cette étude démontre que l'intégration de caractéristiques issues de l'opérateur de Koopman (via EDMD avec un dictionnaire à fonctions de base radiale optimisé) dans des transformateurs permet d'obtenir des performances supérieures à celles des méthodes basées uniquement sur les ondelettes pour la classification multiclasse des électrocardiogrammes.
Cet article présente un algorithme de suivi maritime adaptatif par filtre particulaire qui fusionne des données caméra et LiDAR en sélectionnant dynamiquement le capteur le plus informatif via une politique de réduction d'entropie, validé par des essais réels à Chypre démontrant une meilleure résilience et un compromis optimal entre précision et continuité.
Cet article propose une méthode pratique de sélection de phase pour les surfaces intelligentes reconfigurables (RIS) multi-utilisateurs et multi-fréquences, divisant la RIS en sous-surfaces dédiées à chaque utilisateur afin d'obtenir des performances compétitives avec une complexité de calcul réduite et une meilleure robustesse dans des environnements de canal corrélés de type Ricean et Rayleigh.
Cet article propose une revue systématique des méthodes de traitement du signal et d'apprentissage sur les graphes temporellement variables, en comparant leurs approches, leurs avantages et leurs limites pour identifier les défis et les orientations futures de la recherche.
Cet article propose un cadre novateur modélisant les liens sans fil par un motif d'antenne mutuel dépendant des structures de montage des plateformes, permettant d'estimer les caractéristiques du canal avec une précision accrue et une réduction des erreurs d'estimation du trajet jusqu'à 10 dB par rapport aux modèles traditionnels.
Cet article démontre que modéliser la distribution complète des électrons secondaires comme un mélange plutôt qu'une simple convolution permet de localiser les bords avec une précision sous-pixel, réduisant l'erreur quadratique moyenne d'un facteur 5 par rapport aux méthodes conventionnelles dans les images de microscopie électronique.
Cet article propose un cadre analytique et une architecture de récepteur pour l'ISAC utilisant l'OFDM à modulation de fréquence (FM-OFDM), démontrant que cette solution à enveloppe constante permet d'opérer les amplificateurs de puissance en saturation pour maximiser la portée de détection tout en maintenant une faible erreur de bit et une précision de détection élevées, même dans des canaux fortement dispersifs.
Cet article présente un cadre d'optimisation appris qui combine le déroulement profond et des calculs approximatifs pour réduire la complexité computationnelle de plus de trois ordres de grandeur tout en maintenant des performances de pointe dans des tâches telles que le formation de faisceaux hybride et l'analyse en composantes principales robuste.
Cet article propose une méthode rapide et garantie pour compléter des tenseurs de train en utilisant uniquement des opérations d'algèbre linéaire standard, exploitant un schéma d'observation où des fibres entières le long d'un seul mode sont soit totalement observées, soit totalement manquantes.
Cet article propose une méthode d'optimisation sur variété pour concevoir des matrices de diffusion réciproques et symétriques dans les surfaces intelligentes reconfigurables au-delà de la diagonale (BD-RIS), permettant de maximiser le débit global tout en garantissant une implémentation physique à faible complexité et surpassant les approches actuelles.
Ce document blanc présente une vision communautaire visant à identifier et prioriser les opportunités de recherche et de développement dans les systèmes matériels d'apprentissage automatique et leurs applications en physique des particules, afin de relever les défis liés aux débits de données sans précédent et aux environnements extrêmes des futures expériences.
Cet article présente une architecture de diagnostic temporel in situ évolutive pour les FPGA basés sur SRAM, capable de distinguer et de caractériser finement, sans instrumentation externe, les dégradations de délai induites par le réseau d'alimentation de ceux provoqués par des perturbations de routage en analysant les distributions de probabilité et les corrélations spatiales.
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 présente Geo-ADAPT-VQE, un algorithme d'ansatz adaptatif pour la chimie quantique qui intègre la métrique d'information quantique via la règle du gradient naturel pour sélectionner les opérateurs, permettant ainsi une convergence plus rapide et plus stable avec des circuits plus courts que les méthodes existantes.
Cet article propose deux nouveaux paradigmes de modélisation intelligente de canaux multimodaux pour la 6G, basés sur les grands modèles de langage (LLM4CM) et un modèle fondamental dédié aux canaux sans fil (WiCo), afin de répondre aux exigences de prédiction précise, d'extensibilité et de participation systémique dans des environnements de communication complexes.
Cet article présente une analyse complète de la reconstruction de cartes radioenvironnementales 3D par drones, démontrant l'impact de l'altitude, de la bande passante, de la trajectoire et de la calibration des antennes sur la précision, tout en proposant des méthodes avancées comme le krigeage simple et la décomposition des zones d'ombre profonde pour améliorer la fiabilité des mesures.
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.
Ce papier présente Spyglass, un capteur de spectre utilisant une antenne commutée et l'algorithme Searchlite pour estimer avec précision l'angle d'arrivée de signaux multiples en une seule transmission, surmontant ainsi les défis de coût et de complexité du traitement de réseau dans des environnements radiofréquences denses.