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यह शोध पत्र mmWave बीम ट्रैकिंग के लिए एक नॉलेज डिस्टिलेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक हल्के वजन वाले स्टूडेंट मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक बड़े अटेंशन-एनहांस्ड न्यूरल नेटवर्क को टीचर के रूप में उपयोग करता है, जिससे पैरामीटर्स, लेटेंसी और बिजली की खपत में काफी कमी के साथ अत्याधुनिक दीर्घकालिक भविष्यवाणी सटीकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र AirCNN प्रस्तुत करता है, जो एक नया प्रतिमान (पैराडाइम) है जो ओवर-द-एयर एनालॉग कन्वल्यूशन ऑपरेशन्स को निष्पादित करने के लिए रीकॉन्फ़िगर करने योग्य इंटेलिजेंट सर्फेस (RISs) का लाभ उठाता है, और संयुक्त अनुकूलन एवं सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि मल्टी-RIS MISO आर्किटेक्चर उच्च वर्गीकरण प्रदर्शन के साथ मानक और डेप्थवाइज़ सेपरेबल CNN परतों दोनों का प्रभावी ढंग से अनुकरण करते हैं।
यह शोध पत्र एक दोहरी-एंटीना रिपीटर-असिस्टेड बाई-स्टैटिक MIMO ISAC ढांचे का प्रस्ताव करता है जो बेस स्टेशन प्रीकोडिंगिंग के माध्यम से सेंसिंग और संचार प्रदर्शन के बीच के संतुलन को अनुकूलित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि रणनीतिक रिपीटर परिनियोजन लक्ष्य पहचान की संभावना को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है और कवरेज अंतराल एवं हस्तक्षेप को कम करता है।
यह शोध पत्र एक गणनात्मक रूप से कुशल, द्वि-स्तरीय ऑटोफोकस रणनीति प्रस्तावित करता है जो लोकलाइजेशन त्रुटियों को सुधारने और ऑटोमोटिव अनुप्रयोगों के लिए उच्च-गुणवत्ता वाली SAR इमेजिंग प्राप्त करने के लिए पोलर फॉर्मेट एल्गोरिदम (PFA) और बैकप्रोजेक्शन एल्गोरिदम (BPA) को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र विश्लेषणात्मक अंतर्दृष्टि के माध्यम से गैर-उत्तल (non-convex) "बेसेल लैंडस्केप" (Bessel landscape) को अभिलक्षणित करके और इस जटिल परिदृश्य में प्रभावी ढंग से नेविगेट करने के लिए पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन और सक्सीविव कॉनवेक्स एप्रोक्सिमेशन पर आधारित दो वैकल्पिक अनुकूलन एल्गोरिदम का प्रस्ताव देकर, एर्गोडिक क्षमता को अधिकतम करने के लिए फ्लूइड MIMO प्रणालियों में संयुक्त ट्रांसमिटर और रिसीवर एंटीना स्थिति अनुकूलन को संबोधित करता है।
MetaSort एक नवीन एल्गोरिदम है जो उच्च-निष्ठा वाले न्यूरल स्पाइक संपीड़न (neural spike compression) और सुदृढ़ फ्यू-शॉट वर्गीकरण (few-shot classification) को एक साथ प्राप्त करने के लिए मेटा-ट्रांसफर लर्निंग-आधारित फीचर रिप्रजेंटेशन के साथ एक एडेप्टिव लेवल क्रॉसिंग कंप्रेशन तकनीक को एकीकृत करता है, जो अल्ट्रा-लो-पावर ऑन-चिप कार्यान्वयन के लिए मजबूत क्षमता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक STAR-RIS-सहायता प्राप्त MU-MIMO ISAC प्रणालियों के लिए एक सुदृढ़, सुरक्षित डाउनलिंक बीमफॉर्मिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है जो चैनल अनिश्चितता, QoS और सेंसिंग बाधाओं के तहत सीक्रेसी रेट को अधिकतम करने के लिए एक अल्टरनेटिंग ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम के माध्यम से सक्रिय और निष्क्रिय बीमफॉर्मिंग को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, जो पारंपरिक RIS प्रणालियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र Hadamard-NOMA का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढ़ डाउनलिंक नॉन-ऑर्थोगोनल मल्टीपल एक्सेस योजना है जो फेडिंग और चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन की खामियों को कम करने के लिए स्रोत स्तर पर हैडामार्ड ट्रांसफॉर्म का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा T-NOMA और Usman-NOMA योजनाओं की तुलना में बिट एरर रेट में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।
यह लेख हार्डवेयर की कमियों को वर्गीकृत करके, बहु-चरणीय रणनीतियों के साथ एक सामान्य अंशांकन ढांचे का प्रस्ताव देकर, और सैद्धांतिक मॉडलों तथा व्यावहारिक कार्यान्वयन के बीच के अंतर को पाटने के लिए भविष्य की अनुसंधान दिशाओं को रेखांकित करके, स्टैक्ड इंटेलिजेंट मेटासरफेस (SIMs) में इंटरलेयर त्रुटि अंशांकन की महत्वपूर्ण चुनौती को व्यवस्थित रूप से संबोधित करता है।
यह शोध पत्र शून्य-ऊर्जा उपकरणों के लिए एक ऊर्जा-जागरूक मल्टी-एग्जिट TinyML फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो इनपुट की कठिनाई के आधार पर गणनात्मक प्रयास को गतिशील रूप से स्केल करता है और सहायक सर्किट के माध्यम से सिस्टम संचालन को नियंत्रित करता है, जिससे डिटेक्शन सटीकता बनाए रखते हुए ऊर्जा खपत में 29.6% की कमी आती है।