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eess.SP

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Self-Supervised Temporal Super-Resolution of Energy Data using Generative Adversarial Transformer

यह शोध पत्र एक स्व-पर्यवेक्षित जनरेटिव एडवरसैरियल ट्रांसफॉर्मर (GAT) पद्धति का प्रस्ताव करता है जो ग्राउंड-ट्रुथ उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटा की आवश्यकता के बिना उच्च-रिज़ॉल्यूशन अपसैंपलिंग को सक्षम करके ऊर्जा डेटा में टेम्पोरल ग्रैनुलैरिटी अंतराल को पाटता है, जिससे पारंपरिक इंटरपोलेशन तकनीकों की तुलना में रूट मीन स्क्वायर एरर में 10% की कमी आती है और मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल सटीकता में 13% का सुधार होता है।

Xuanhao Mu, Gökhan Demirel, Yuzhe Zhang, Jianlei Liu, Thorsten Schlachter, Veit Hagenmeyer2026-02-16
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Non-Convex Over-the-Air Heterogeneous Federated Learning: A Bias-Variance Trade-off

यह शोध पत्र एक सांख्यिकीय CSI-आधारित पावर कंट्रोल एल्गोरिदम के माध्यम से अनुकूलित, अभिसरण (convergence) को तेज करने और सामान्यीकरण (generalization) में सुधार करने के लिए मॉडल बायस (bias) और कम वेरिएंस (variance) के बीच रणनीतिक रूप से संतुलन बनाने वाले एक नॉन-कॉन्वेक्स SGD फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करके विषम वायरलेस वातावरण में मौजूदा ओवर-द-एयर फेडरेटेड लर्निंग की सीमाओं को संबोधित करता है।

Muhammad Faraz Ul Abrar, Nicolò Michelusi2026-02-16
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Acoustivision Pro: An Open-Source Interactive Platform for Room Impulse Response Analysis and Acoustic Characterization

यह शोध पत्र AcoustiVision Pro को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स वेब-आधारित प्लेटफॉर्म है जो व्यापक रूम इम्पल्स रिस्पॉन्स विश्लेषण और ध्वनिक लक्षण वर्णन को सुगम बनाने के लिए नए जारी किए गए बड़े पैमाने के डेटासेट द्वारा समर्थित, कठोर सिग्नल प्रोसेसिंग, इंटरैक्टिव 3D विज़ुअलाइज़ेशन और अंतर्राष्ट्रीय मानकों के साथ अनुपालन जांच को एकीकृत करता है।

Mandip Goswami2026-02-16
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Interference-Robust Non-Coherent Over-the-Air Computation for Decentralized Optimization

यह शोध पत्र एक इंटरफेरेंस-रोबस्ट नॉन-कोहेरेंट ओवर-द-एयर (IR-NCOTA) योजना प्रस्तावित करता है जो समन्वित रैंडम फ्रेम रोटेशन और स्यूडो-रैंडम पायलटों का उपयोग करके बाहरी हस्तक्षेप को शून्य-माध्यम वितरण (zero-mean distribution) में परिवर्तित करता है, जिससे निष्पक्ष सर्वसम्मति अनुमानों को संरक्षित किया जा सके और विकेंद्रीकृत अनुकूलन कार्यों में अभिसरण (convergence) सुनिश्चित किया जा सके।

Nicolò Michelusi2026-02-16
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Practical RIS Gain without the Pain: Randomization and Opportunistic Scheduling in 5G NR

यह शोध पत्र प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करता है कि रैंडम फेज कॉन्फ़िगरेशन और नेटवर्क के अंतर्निहित प्रोपोर्शनल फेयर शेड्यूलिंग का उपयोग करके एक रीयल-टाइम 5G NR सिस्टम के साथ रिकन्फ़िगरेबल इंटेलिजेंट सरफेस (RIS) को एकीकृत करने से, वास्तविक समय के चैनल अनुमान की जटिलता के बिना, अनुकूलित डिज़ाइनों के तुलनीय और निकट-इष्टतम थ्रूपुट एवं प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है।

L. Yashvanth, Raju Malleboina, Venkatareddy Akumalla, Nekkanti Guna Sai Kiran, Debdeep Sarkar, Chandra R. Murthy2026-02-16
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Task- and Metric-Specific Signal Quality Indices for Medical Time Series

यह शोध पत्र एक कार्य- और मीट्रिक-विशिष्ट व्यवधान-आधारित सिग्नल गुणवत्ता सूचकांक (pSQI) प्रस्तावित करता है जो शोर के तहत सबसे खराब स्थिति वाले प्रदर्शन क्षरण को मापकर सिग्नल विश्वसनीयता को परिमाणित करता है, जो मौजूदा अज्ञेय (agnostic) विधियों की तुलना में अविश्वसनीय चिकित्सा टाइम सीरीज़ इनपुट की पहचान करने में बेहतर क्षमता प्रदर्शित करता है।

Jad Haidamous, Christoph Hoog Antink2026-02-16
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Flexible RISs: Learning-based Array Manifold Estimation and Phase-shift Optimization

यह शोध पत्र एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो चरण परिवर्तनों (phase shifts) को अनुकूलित करने के लिए विरल शक्ति मापों (sparse power measurements) का उपयोग करके गैर-समतलीय पुनर्गठनीय इंटेलिजेंट सरफेस (non-planar RIS) की ज्यामिति का अनुमान लगाता है, जिससे मनमाने वक्रित सतहों (arbitrary curved surfaces) के लिए पारंपरिक प्लेनर बीमफॉर्मिंग मॉडलों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Mohamadreza Delbari, Ehsan Mohammadi, Mostafa Darabi, Arash Asadi, Alejandro Jiménez-Sáez, Vahid Jamali2026-02-16
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Comparison of OTFS and OFDM for RIS-aided Systems in the Presence of Phase Noise

यह शोध पत्र वीनर फ़िल्टरिंग का उपयोग करके एक संयुक्त RIS चैनल और फेज नॉइज़ अनुमान तकनीक प्रस्तावित करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि ऑसिलेटर फेज नॉइज़ की उपस्थिति में RIS-सहायता प्राप्त OTFS सिस्टम, RIS-सहायता प्राप्त OFDM सिस्टम की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जिससे बिट एरर रेट में 3 dB तक का सुधार प्राप्त होता है।

Stephen McWade, Arman Farhang2026-02-16
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EARL: Energy-Aware Adaptive Antenna Control with Reinforcement Learning in O-RAN Cell-Free Massive MIMO Networks

यह शोध पत्र EARL का प्रस्ताव करता है, जो O-RAN सेल-फ्री मैसिव MIMO नेटवर्क के लिए एक सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) आधारित फ्रेमवर्क है, जो प्रदर्शन संबंधी आवश्यकताओं को पूरा करते हुए कुल ऊर्जा खपत को कम करने के लिए एंटीना कॉन्फ़िगरेशन को गतिशील रूप से अनुकूलित करता है, जिससे नियर-रियल-टाइम बाधाओं के भीतर 81% तक बिजली की बचत संभव होती है।

Zilin Ge, Ozan Alp Topal, Irshad Ahmad Meer, Pei Xiao, Cicek Cavdar2026-02-16
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Model-Aware Rate-Distortion Limits for Task-Oriented Source Coding

यह शोधपत्र मॉडल उप-इष्टतमता (suboptimality) और स्थापत्य संबंधी बाधाओं को ध्यान में रखते हुए कार्य-उन्मुख स्रोत कोडिंग (Task-Oriented Source Coding) के लिए कार्य मॉडल-जागरूक दर-विकृति सीमाओं (rate-distortion bounds) को प्रस्तुत करके इसके मौलिक सीमाओं का पुनरावलोकन करता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि वर्तमान सीखे गए स्कीमें ट्रांसमीटर-पक्ष की जटिलता के कारण इन सैद्धांतिक सीमाओं से बहुत दूर संचालित होती हैं।

Andriy Enttsel, Vincent Corlay2026-02-16