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यह शोधपत्र WARA को प्रस्तुत करता है, जो वायरलेस ऑटोरिसर्च के लिए पहला एंड-टू-एंड क्लोज्ड-लूप मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है, जो आर्टिफैक्ट-मध्यस्थता वाले सत्यापन और पुनरावृत्ति सुधार के माध्यम से समस्या की पहचान से लेकर पांडुलिपि निर्माण तक संपूर्ण वर्कफ़्लो को स्वचालित करता है, और सहकर्मी-समीक्षित (पीयर-रिव्यूड) शोध पत्रों के तुलनीय अनुसंधान गुणवत्ता प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र ग्राफ सिग्नल प्रोसेसिंग में इष्टतम सेंसर प्लेसमेंट के लिए एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो फ्लो मैचिंग का उपयोग करके निरंतर-स्थान जनरेटिव मॉडलिंग के माध्यम से समस्या को पुनर्गठित करता है, जिससे पारंपरिक कॉम्बिनेटरियल ऑप्टिमाइज़ेशन विधियों की कम्प्यूटेशनल सीमाओं और वर्टेक्स प्रतिबंधों को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र ग्राफ सिग्नल प्रोसेसिंग के लिए एक नवीन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो सिग्नलों को वासरस्टीन स्पेस (Wasserstein spaces) में प्रायिकता मापों (probability measures) के रूप में निरूपित करता है, जिससे अपूर्ण अवलोकनों, सिग्नल-निर्भर ग्राफ संरचनाओं और अंतर्निहित अनिश्चितता को संभालने के लिए शास्त्रीय वेक्टर-आधारित दृष्टिकोणों का सामान्यीकरण किया जाता है और साथ ही सैद्धांतिक स्थिरता गारंटी प्रदान करते हुए फ़िल्टर लर्निंग और विसंगति का पता लगाने जैसे कार्यों में व्यावहारिक उपयोगिता प्रदर्शित की जाती है।
यह शोध पत्र एक ड्रिफ्ट-अवेयर (drift-aware) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो वास्तविक समय में ड्रिफ्ट डिटेक्शन के आधार पर एडेप्टिव वेवलेट डिनोइजिंग कॉन्फ़िगरेशन को गतिशील रूप से चुनने के लिए प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन एजेंट का उपयोग करता है, जो गैर-स्थिर नेटवर्क ट्रैफ़िक स्थितियों के तहत स्थिर डिनोइजिंग विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए सिग्नल रिकंस्ट्रक्शन फिडेलिटी के बजाय डाउनस्ट्रीम विसंगति पहचान और क्षमता अनुमान उपयोगिता के लिए अनुकूलित है।
यह शोध पत्र मल्टीपाथ वातावरण में पिंचिंग-एंटीना सिस्टम (PASS) के लिए एक अपलिंक मल्टी-कैरियर पोजिशनिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जिसमें मैट्रिक्स पेंसिल और कम-जटिलता वाले रैंक-1 रेंजिंग एल्गोरिदम को दो-चरणीय भारित गैर-रेखीय न्यूनतम वर्ग (two-stage weighted nonlinear least-squares) एस्टिमेटर के साथ संयोजित किया गया है, और उनके प्रदर्शन को सैद्धांतिक त्रुटि सीमाओं और संख्यात्मक परिणामों के माध्यम से मान्य करता है जो MP-आधारित एल्गोरिदम की बेहतर सटीकता और रैंक-1 एल्गोरिदम की कम जटिलता के बीच के ट्रेड-ऑफ को प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र एक भौतिक परत प्रमाणीकरण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पर्यावरणीय लेआउट को पुनर्गठित करने और चैनल नॉलेज मैप्स (CKMs) उत्पन्न करने के लिए इंटीग्रेटेड सेंसिंग एंड कम्युनिकेशन (ISAC) का लाभ उठाता है, जिनका उपयोग फिर अनुमानित चैनलों की मानचित्र के विरुद्ध तुलना करके ट्रांसमीटर स्थितियों को सत्यापित करने और वैध उपयोगकर्ताओं को विरोधियों से अलग करने के लिए किया जाता है, जबकि पुनर्गठन और अनुमान त्रुटियों के विरुद्ध सिस्टम की मजबूती का विश्लेषण किया जाता है।
यह शोध पत्र FE-MCFormer का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन समय-आवृत्ति व्याख्यात्मक (time-frequency interpretable) आर्किटेक्चर है, जिसमें -10 dB SNR तक के गंभीर शोर की स्थितियों में भी सुदृढ़ और व्याख्यात्मक मशीनरी दोष निदान प्राप्त करने के लिए एक आवृत्ति अनुकूलन शिक्षण परत (frequency adaptive learning layer) और बहु-पैमाने वाले संलयन तंत्र (multiscale fusion mechanism) की विशेषताएँ हैं।
यह शोध पत्र एक पुनर्गठनीय इंटेलिजेंट सरफेस (RIS)-सहायता प्राप्त स्पेस-एयर-ग्राउंड इंटीग्रेटेड नेटवर्क के लिए एक डीप डिटरमिनिस्टिक पॉलिसी ग्रेडिएंट (DDPG) एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है ताकि HAPS बीमफॉर्मिंग वेट्स को गतिशील रूप से अनुकूलित किया जा सके, जो एंटीना बैक-लोब्स से होने वाले क्रॉस-टियर इंटरफेरेंस को प्रभावी ढंग से दबाता है और पारंपरिक ज़ीरो-फोर्सिंग विधियों की तुलना में 11.3% तक थ्रूपुट सुधार प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र सेगमेंटेड कंटीन्यूअस ऑप्टिमाइज़ेशन (SCO) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो स्थानीय और वैश्विक सिग्नल पैटर्न दोनों को पकड़ने के लिए निरंतरता के साथ विविध गैर-रेखीय मॉडलों पर पीसवाइज कंटीन्यूअस कर्व फिटिंग करके गैर-स्थिर टाइम-सीरीज डेटा के विश्लेषण को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक डीप वायरलेस फिजिकल न्यूरल नेटवर्क प्रस्तावित करता है जो मल्टी-हॉप MIMO रिले का उपयोग करता है, जहाँ पावर एम्पलीफायर नॉन-लिनियरिटी (गैर-रैखिकता) एक्टिवेशन फंक्शन के रूप में कार्य करती है, जो इमेज क्लासिफिकेशन जैसे कार्यों के लिए एंड-टू-एंड ट्रेन करने योग्य ओवर-द-एयर इन्फरेंस को सक्षम बनाती है और हार्डवेयर नॉन-लिनियरिटी से प्रदर्शित प्रदर्शन लाभ प्रदान करती है।