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यह शोध पत्र CsiAdaNet नामक एक डीप लर्निंग-आधारित फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो भविष्य के 6G नेटवर्क में मैसिव MIMO सिस्टम के लिए पूर्ण-पोर्ट चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन को सटीक रूप से पुनर्गठित करने के साथ-साथ रेफरेंस सिग्नल ओवरहेड को कम करने के लिए पोर्ट-साइक्लिंग तंत्र का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र TransfoREM का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन 3D रेडियो एनवायरनमेंट मैपिंग पद्धति है जो नियत (deterministic) चैनल मॉडल को वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ एकीकृत करने के लिए एक ट्रांसफार्मर मॉडल का लाभ उठाती है, जिससे UAV कनेक्टिविटी के लिए इंटरपोलेशन सटीकता में सुधार होता है और स्थलीय सेलुलर नेटवर्क में उन्नत संसाधन आवंटन और हस्तक्षेप प्रबंधन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र डायोटिक वातावरण के लिए एक नवीन श्रवण ध्यान डिकोडिंग (auditory attention decoding) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो EEG और स्पीच संकेतों को एक साझा लेटेंट स्पेस में मैप करके स्थानिक संकेतों (spatial cues) पर निर्भरता को समाप्त करता है, जिससे मौजूदा दिशा-आधारित विधियों की तुलना में 22.58% सटीकता में सुधार होता है।
यह शोध पत्र recurSIC का प्रस्ताव करता है, जो कि सक्सेसिव इंटरफेरेंस कैंसलेशन से प्रेरित एक हल्का, लर्निंग-आधारित MIMO डिटेक्शन फ्रेमवर्क है, जो न्यूनतम कम्प्यूटेशनल जटिलता और मेमोरी उपयोग के साथ विश्वसनीय सॉफ्ट-आउटपुट डिटेक्शन प्रदान करता है, जिससे यह एज-कंस्ट्रेंड 5G और IoT उपकरणों के लिए आदर्श बन जाता है।
यह शोध पत्र उन परीक्षण संकेतों पर लागू होने वाले विभिन्न मौलिक आवृत्ति अनुमान विधियों, जिसमें IEC 61000-4-30 मानक शामिल है, के त्रुटियों का आकलन करने वाले संख्यात्मक सिमुलेशन परिणामों को प्रस्तुत करता है जो आधुनिक पावर ग्रिड की विशिष्ट वोल्टेज उतार-चढ़ाव और विरूपण की नकल करते हैं।
यह शोध पत्र स्मॉल-स्केल फेडिंग के तहत टेराहर्ट्ज़ संचार प्रणालियों के लिए एक व्यापक विविधता विश्लेषण ढांचे को प्रस्तुत करता है, जिसमें नए अंतर्दृष्टि और सरलीकृत एसिम्प्टोटिक बिट एरर रेट अभिव्यक्तियों को प्राप्त करने के लिए सामान्यीकृत - और मिश्रण गामा चैनल मॉडल का उपयोग किया गया है, जिन्हें मोंटे कार्लो सिमुलेशन के माध्यम से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र ऊर्जा-संचय (energy-harvesting) पूर्ण-द्वैत (full-duplex) वायरलेस नेटवर्क में संयुक्त ट्रांसमिट और जैमिंग पावर आवंटन के लिए एक परिमित-क्षितिज (finite-horizon) सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह गोपनीयता ऊर्जा दक्षता (secrecy energy efficiency) को अधिकतम करने के साथ-साथ गणना समय को कम करने में लालची (greedy) और अनंत-क्षितिज (infinite-horizon) दोनों दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन ISAC वेवफॉर्म प्रस्तावित करता है जो संचार संसाधनों से समझौता किए बिना सेंसिंग सटीकता बढ़ाने और समग्र रेंज एवं वेलोसिटी अनुमान प्रदर्शन में सुधार करने के लिए OFDM और चर्प संकेतों को एफाइनली (affinely) संयोजित करके PAPR को कम करता है।
यह शोध पत्र शॉर्ट-पैकेट URLLC के लिए एक ड्यूल-मैपिंग स्पार्स वेक्टर कोडिंग (DM-SVC) योजना प्रस्तावित करता है जो पावर को केंद्रित करने और कोड की लंबाई को नियंत्रित करने के लिए ब्लॉक और सिंगल-एलिमेंट स्पार्स मैपिंग का उपयोग करके ट्रांसमिशन प्रदर्शन को बढ़ाता है, साथ ही एक दो-चरणीय डिकोडिंग एल्गोरिदम के साथ जुड़ा हुआ है जो मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर ब्लॉक एरर रेट और स्पेक्ट्रल एफिशिएंसी प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र लो-रिजोल्यूशन DACs और ADCs का उपयोग करने वाले फुली डिजिटल mmWave MIMO सिस्टम के चैनल अनुमान प्रदर्शन की जांच करता है, जो स्पेक्ट्रल और ऊर्जा दक्षता विश्लेषण के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि 4-बिट क्वांटाइजेशन, बिजली की खपत और प्राप्त होने वाले डेटा दरों के बीच एक इष्टतम संतुलन प्रदान करता है।