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Clutter Suppression for GPS-Signal-Based Passive Radar

Cet article propose et valide une méthode de suppression adaptative du clutter dans le domaine temps-fréquence-échelle utilisant la transformée en ondelettes et la décomposition en modes empiriques pour un radar passif basé sur le GPS, démontrant que la reconstruction par ondelettes améliore considérablement la détection de cibles en exploitant les différences de caractéristiques dans le domaine des échelles afin d'améliorer les rapports signal sur interférence et signal sur bruit dans des conditions d'interférences et de bruit intenses.

Hongwei Fu, Yingliang Ma, Bin Tian, Yu Luo, Tingting Fu, Hao Cha, Mingjie Lv2026-09-24
⚡ ingénierie

Design and Implementation of a Cost-Effective Hybrid Solar Energy System with LDR-Based Dual-Axis Sun Tracking for Enhanced Power Generation

Cet article présente la conception et la mise en œuvre d'un système d'énergie solaire hybride rentable qui utilise un mécanisme de suivi bi-axial basé sur des LDR et une combinaison de panneaux monofaciaux et bifaciaux afin de maximiser l'efficacité de la production d'énergie grâce à l'orientation solaire en temps réel et à une surveillance automatisée.

Vinoth Bresnav, Abilash Krishnan S, Mukesh Raja K, Narmatha A, Riswan Bari S2026-09-24
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Fault-Tolerant Control Strategy for Robot-Joint PMSM Drives Under Encoder Faults

Cet article propose une stratégie de commande tolérante aux fautes pour les entraînements de robots à joint PMSM qui utilise une fusion d'injection haute fréquence et d'observateur en mode glissant pour diagnostiquer les fautes de codeur, isoler le retour défaillant et maintenir un fonctionnement en boucle fermée avec une erreur d'angle minimale grâce à une compensation d'alignement en ligne.

Chenxu Hu¹, Xuwei Shen¹, Xiangning Lu¹, Guo Ye¹, Lianchao Sheng¹2026-09-24
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AI-driven closed-loop control of lithium plating in batteries

Le document présente AI-LOMAC, un cadre en boucle fermée piloté par l'IA qui intègre la spectroscopie d'impédance dynamique et des modèles de langage-vision pour détecter le début du placage de lithium cinq minutes plus tôt et l'atténuer de manière autonome en temps réel, améliorant ainsi la sécurité, la durée de vie cyclique des batteries et la scalabilité à travers divers formats de cellules.

Zhong-Qun Tian, Hongyuan He, Si-Yuan Ma, Zheng Li, Wei-Wei Wang, Hong-Yang Yuan, Wan-Jie Zhang, Quan-Fang Wang, Yu-Fei C (…)2026-09-24
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How should machine-learning bias correction of satellite solar irradiance be built and validated? A methodological protocol from a tropical monsoon station network

Cet article propose un protocole méthodologique en quatre étapes pour la correction des biais par apprentissage automatique de l'irradiance solaire satellitaire, lequel révèle comment la validation croisée standard peut masquer l'incapacité d'un modèle à se généraliser à travers les stations, démontrant que les algorithmes flexibles mémorisent souvent des caractéristiques spécifiques aux sites plutôt que d'apprendre des relations atmosphériques transférables dans les réseaux de mousson tropicaux.

Eko Riyanto, Iwan Setiawan, Uky Yudatama2026-09-24
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Sensing-storage-computing Integration of Multiterminal ReS2 Neuromorphic Transistors with Sequence-dependent Responses for Dual-mode Authentication Systems

Cet article présente des transistors neuromorphiques ReS2/PZT qui intègrent des capacités de détection, de stockage et de calcul grâce à une modulation synergique optique et ferroélectrique, permettant des réponses dépendantes de la séquence pour un système d'authentification à double mode combinant le verrouillage cryptographique et la reconnaissance faciale.

Yaping Wu, Anqi Cheng, Mengyu Liu, Feiya Xu, Xuanli Zheng, Chunmiao Zhang, Yiyuan Yang, Xu Li, Zhiming Wu, Junyong Kang2026-09-24
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Spatial machine learning and explainable artificial intelligence predict urban road flood vulnerability in coastal West Africa

Cette étude démontre qu'un pipeline d'apprentissage automatique évolutif utilisant des données secondaires en accès libre et une IA explicable (XGBoost avec SHAP) peut prédire avec précision la vulnérabilité des routes urbaines aux inondations dans les zones côtières de l'Afrique de l'Ouest en identifiant des seuils micro-physiques critiques — spécifiquement l'élévation, la pente et l'imperméabilité de la surface — tout en révélant que la hiérarchie administrative des routes et les indices pédologiques macroscopiques ont un impact négligeable, offrant ainsi un modèle rentable pour la planification d'infrastructures résilientes au climat dans les régions à données limitées.

Mohammed Tanko2026-09-24
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Galloping Response and Graded Early Warning of Ice Covered Transmission Lines under Combined Wind and Rain Excitation

Cette étude utilise un modèle numérique d'une ligne de transmission de 110 kV sous une excitation combinée de vent et de pluie pour identifier les seuils critiques de galop et proposer un système d'alerte précoce quantitatif à trois niveaux basé sur les sauts de déplacement et les paramètres de vent afin de renforcer la sécurité du réseau.

Wansong Bai, Minghui Zhang, Feng Lv, Peng Zhang, Yahui Zhang, Xiangguang Kong, Jialin Ni, Dan Song2026-09-24
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Spectral-Embedded Operator Learning for Three-Phase Interfacial Flow: A Ternary Cahn-Hilliard-Navier-Stokes Benchmark

Cet article introduit un test de référence d'écoulement interfacial à trois phases basé sur un système ternaire de Cahn-Hilliard-Navier-Stokes et démontre qu'une architecture d'apprentissage d'opérateurs à plongement spectral utilisant un dictionnaire de Chebyshev fixe surpasse de manière significative les variantes standard et basées sur Fourier de DeepONet pour prédire des dynamiques multiphasiques complexes.

Muhammad Abid, Arth Sojitra, Omer San2026-09-24
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An Oracle Persistence Framework Using Capacity Information to Diagnose Concept Drift in Long Term Photovoltaic Power Forecasting

Ce document introduit le diagnostic Oracle-Persistence, un cadre de diagnostic sensible à la capacité qui distingue la dérive conceptuelle d'origine météorologique de celle d'origine matérielle dans les prévisions de puissance photovoltaïque à long terme en séparant la capacité effective latente des corrélations météo-puissance, permettant ainsi la détection de la dégradation du système ou de problèmes de maintenance qui causent un déclin silencieux de la précision du modèle.

changxuan cao, zhifeng liu, jiaijun xu, xueqiang deng2026-09-24