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यह शोध पत्र वर्टेक्स एम्बेडिंग और हर्मिटियन मेट्रिक्स के माध्यम से जटिल मैनिफोल्ड्स (complex manifolds) तक कर्नेल विधियों का विस्तार करके कॉम्प्लेक्स-वैल्यूड ग्राफ सिग्नल्स के पुनर्निर्माण के लिए एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के डेटासेट दोनों पर पारंपरिक दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र मिश्रित-गतिशीलता वाले उपयोगकर्ताओं वाले OTFS-NOMA हेटेरोजेनियस नेटवर्क में फ्रैक्शनल डॉप्लर-प्रेरित इंटर-डॉप्लर हस्तक्षेप के कारण होने वाले प्रदर्शन ह्रास की जांच करता है और यह प्रदर्शित करता है कि NOMA पावर एलोकेशन को अनुकूलित करना नए डिटेक्शन एल्गोरिदम पेश किए बिना स्पेक्ट्रल दक्षता और उपयोगकर्ता क्षमता में सुधार करने के लिए इन प्रभावों को प्रभावी ढंग से कम करता है।
यह शोध पत्र एक कम-जटिलता वाले ढांचे का प्रस्ताव करता है जो प्रमुख स्पेक्ट्रम को निकालने के लिए एक रिड्यूस्ड-ऑब्जर्वेशन प्रतिनिधित्व और स्पेक्ट्रल त्रुटि के लिए एक स्व-अंशांकित (सेल्फ-कैलिब्रेटेड) एस्टीमेटर का उपयोग करके द्वि-आयामी नियर-फील्ड गॉसियन कोवेरियेंस मैट्रिसेस का सन्निकटन (एप्रोक्सिमेशन) करता है, जिससे सटीकता बनाए रखते हुए महंगी संख्यात्मक औसत और पूर्ण आइजनडीकंपोजिशन से बचा जा सकता है।
यह शोध पत्र मल्टी-एंटीना इंटीग्रेटेड सेंसिंग एंड कम्युनिकेशन नेटवर्क में सहकारी बीमफॉर्मिंग और पावर एलोकेशन के लिए एक क्रैमर-राओ लोअर बाउंड (CRLB)-संचालित ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो संचार प्रदर्शन और मल्टी-स्टेटिक लक्ष्य अनुमान सटीकता को संयुक्त रूप से अनुकूलित करने के लिए सेमीडेफिनेट प्रोग्रामिंग और एक कम-जटिलता वाले दो-चरणीय एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र डिसिंक्रोनाइज़ेशन इंडेक्स (DI) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन कम्प्यूटेशनल ढांचा है जो दौरे की शुरुआत के दौरान स्वतंत्र चैनल व्यवहार का पता लगाकर एपिलेप्टोजेनिक ज़ोन की पहचान करता है, और ड्रग-रेसिस्टेंट मिर्गी के रोगियों के SEEG डेटा पर लागू होने पर मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र डिफ्यूजन मॉडल का उपयोग करके वायरलेस चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन (CSI) भविष्यवाणी के लिए एक नवीन संभाव्य ढांचे (probabilistic framework) को प्रस्तुत करता है, जो कार्य को टेम्पोरल एनकोडिंग और जेनेरेटिव सैंपलिंग में विभाजित करता है ताकि वायरलेस चैनलों की स्टोकेस्टिक और मल्टीमॉडल प्रकृति को प्रभावी ढंग से कैप्चर किया जा सके, जो मौजूदा नियतात्मक (deterministic) डीप लर्निंग बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र सेल-फ्री मैसिव MIMO नेटवर्क में सक्रिय एक्सेस पॉइंट्स को गतिशील रूप से चुनने के लिए दो विकासवादी अनुकूलन रणनीतियों, एक कंस्ट्रेंड जेनेटिक एल्गोरिदम और एक पारेटो-ड्रिवन जेनेटिक एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो वास्तविक ट्रैफ़िक स्थितियों के तहत मौजूदा ग्रीडी ह्यूरिस्टिक्स की तुलना में ऊर्जा दक्षता और ऊर्जा-स्पेक्ट्रल दक्षता ट्रेडऑफ़ में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र सेल-फ्री mmWave मैसिव MIMO नेटवर्क के लिए ऊर्जा-कुशल एक्सेस-पॉइंट स्लीप-मोड रणनीतियों का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो यथार्थवादी गैर-समान स्थानिक ट्रैफ़िक वितरण के अनुकूल होने के लिए गुडनेस-ऑफ-फिट परीक्षणों का उपयोग करते हैं, जिससे समान ट्रैफ़िक मानने वाले तरीकों की तुलना में सिस्टम ऊर्जा दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र स्टैटिस्टिक्स-कंसिस्टेंट सिम-टू-लैब अडैप्टेशन (SC-SLA) प्रस्तुत करता है, जो एक गैर-एडवर्सरियल, GAN-प्रेरित कैलिब्रेशन फ्रेमवर्क है जो युग्मित डेटा या डिस्क्रिमिनेटर की आवश्यकता के बिना, सिम्युलेटेड चैनल सांख्यिकी को प्रयोगशाला OFDM मापों के साथ संरेखित करके W-बैंड डिजिटल ट्विन चैनल मॉडल की फिडेलिटी को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक डीप अनफोल्डेड रिकर्सिव एक्सपेक्टेशन-मैक्सिमाइजेशन (REM) न्यूरल नेटवर्क प्रस्तावित करता है जो हल्के गूँज वाले वातावरण में एकल चलते हुए वक्ता को मजबूती से ट्रैक करने के लिए क्लासिकल CREM बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करने हेतु स्टेप साइज नेटवर्क के माध्यम से एक एडेप्टिव अपडेट पॉलिसी सीखता है।