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Cet article propose une revue complète des techniques anti-brouillage par leurre pour les systèmes radar, classant les stratégies actuelles en prévention, détection et atténuation, tout en mettant en lumière les axes de recherche futurs liés aux systèmes distribués, cognitifs et à l'intelligence artificielle.
Cet article propose des algorithmes d'optimisation pour la formation de faisceaux dans les systèmes de communication multicast à groupe multiple basés sur des réseaux d'antennes à aperture continue (CAPA), démontrant leur supériorité en efficacité énergétique par rapport aux réseaux discrets tout en révélant l'impact critique de la taille de l'aperture et de la distribution des utilisateurs.
Cet article propose une méthode de super-résolution à faible complexité basée sur la compression sensing pour l'estimation de signatures dans les radars FMCW XL-MIMO, permettant de surmonter efficacement les effets de bande large spatiale qui limitent les techniques conventionnelles.
Cet article propose un cadre générique basé sur une construction centrée sur l'information de la matrice d'information de Fisher pour calculer facilement et de manière explicite les bornes de Cramér-Rao de la localisation de corps rigides, permettant d'évaluer la précision des paramètres de translation et de rotation dans des scénarios arbitraires et de démontrer que les estimateurs actuels peuvent encore être améliorés.
Cet article propose un cadre efficace de suivi de faisceau assisté par la détection dans les communications mmWave, utilisant la distillation de connaissances pour entraîner un réseau de neurones léger capable de prédire avec précision les faisceaux optimaux sur plusieurs intervalles de temps futurs tout en réduisant considérablement la complexité et la latence par rapport à un modèle enseignant plus volumineux.
Cette lettre présente une méthode novatrice utilisant des accumulateurs en cascade pour calculer efficacement des sommes pondérées de puissances d'indices temporels en temps réel, réduisant ainsi le coût multiplicatif de à multiplications constantes tout en éliminant le besoin de stockage de blocs de données.
Cet article propose des algorithmes de type « greedy » randomisés, à savoir MRG, DRG et Random-WSSA, pour résoudre efficacement des problèmes de sélection de capteurs sous contraintes de budget et de performance dans le cadre de fonctions faiblement sous-modulaires, tout en offrant des garanties d'approximation probabilistes et en démontrant leur efficacité pour les constellations de satellites d'observation de la Terre.
Cet article propose une nouvelle approche de sélection de sous-ensembles pour l'optimisation multi-tâches submodulaire, fondée sur la robustesse distributionnelle localisée via une régularisation par entropie relative, qui garantit à la fois une solution robuste et un calcul efficace grâce à des méthodes gloutonnes.
Wall-Street est une surface intelligente montée sur véhicule qui améliore la fiabilité des connexions mmWave en mouvement en facilitant une gestion collective des transferts de cellule et une recherche de cellules voisines sans interruption, permettant ainsi d'augmenter le débit jusqu'à 78 % et de réduire la latence de 34 % par rapport aux schémas standards.
Cet article propose Open-RFNet, un cadre d'apprentissage contrastif supervisé multi-domaines combinant des caractéristiques de texture et de position temps-fréquence avec un algorithme OpenMax amélioré pour réaliser une reconnaissance en ensemble ouvert des drones non coopératifs dans les réseaux LA-ISAC de la 5G-Advanced.
Ce papier propose ACCOR, une méthode d'apprentissage contrastif complexe améliorée par l'attention pour la classification d'objets occlus via des signaux radar mmWave, démontrant des performances supérieures à l'état de l'art sur des données aux fréquences 64 et 67 GHz.
Cette étude démontre que l'intégration des signatures d'impédance électrique cellulaire avec des algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier la forêt aléatoire, permet de prédire la malignité cellulaire avec une précision d'environ 90 %, ouvrant la voie à de nouveaux outils de diagnostic.
Cet article propose un cadre analytique en temps continu pour l'AFDM, démontrant l'importance du filtrage d'impulsion et de la suppression des sous-porteuses, tout en évaluant l'impact des imperfections matérielles et en dérivant des bornes théoriques pour l'estimation des paramètres du canal.
Cet article présente VoxKnesset, un ensemble de données ouvert et longitudinal de 2 300 heures de discours parlementaire hébreu couvrant 15 ans, conçu pour modéliser les changements vocaux liés au vieillissement et évaluer la robustesse des systèmes de reconnaissance vocale face au vieillissement des locuteurs.
Cet article propose l'utilisation d'un auto-encodeur variationnel conditionnel (CVAE) pour reconstruire efficacement et avec une grande fidélité spectrale les séries temporelles d'accélération à partir de spectres de réponse au choc, surmontant ainsi les limitations des méthodes d'optimisation itérative traditionnelles en termes de coût computationnel et de flexibilité.
Cet article propose une architecture de formation de faisceaux tri-hybride pour les systèmes d'antennes à pincement sur guide d'ondes segmentés (SWAN) en liaison montante, qui optimise conjointement les composantes numériques, analogiques et de pincement dans des configurations entièrement et partiellement connectées pour surpasser les systèmes conventionnels tout en équilibrant le débit somme et la consommation énergétique.
Cet article propose un cadre unifié reliant les statistiques d'énergie des constellations façonnées à leur spectre de fluctuation d'intensité, permettant d'établir des règles de conception pour réduire les interférences non linéaires dans les systèmes de communication optique à haute capacité.
Cet article propose un filtre bayésien conforme basé sur l'apprentissage profond (DCBF) qui intègre la régression de quantiles conformes pour surmonter les limites des filtres de Kalman et des approches d'apprentissage profond, offrant ainsi des prédictions de canal MIMO plus fiables avec une incertitude calibrée.
Cette étude propose une méthode de détection des interférences GNSS utilisant les données du constellation CYGNSS, basée sur l'analyse du bruit maximal dans les cartes délai-Doppler et une vérification à deux niveaux, qui s'avère plus sensible et fiable que les approches existantes pour identifier les brouillages dans des zones comme le Moyen-Orient et White Sands.
Cet article propose une méthode pour réduire la dépendance au facteur de décimation de l'affaiblissement en bande passante des décimateurs peigne d'ordre N, en cascadeant un filtre FIR symétrique à 3 coefficients dans l'étage intégrateur, dont les coefficients sont déterminés uniquement par l'ordre N.