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eess.SP

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Passive RIS Is Not Silent: Revisiting Performance Limits Under Thermal Noise

यह शोध पत्र इस सामान्य धारणा को चुनौती देता है कि पैसिव रीकॉन्फ़िगरबल इंटेलिजेंट सर्फेस (RIS) शोर-रहित होते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि उनका अंतर्निहित थर्मल नॉइज़ सिस्टम के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है, और यह इस शोर को शामिल करने वाला एक विश्लेषणात्मक ढांचा प्रस्तावित करता है ताकि आउटेज प्रोबेबिलिटी और थ्रूपुट जैसे प्रमुख मेट्रिक्स के लिए सटीक क्लोज्ड-फॉर्म एक्सप्रेशंस प्राप्त किए जा सकें।

Farjam Karim, Deepak Kumar, Prathapasinghe Dharmawansa, Nurul Huda Mahmood, Arthur Sousa de Sena, Matti-Latva-aho2026-04-21
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Warm-Start Quantum Approximate Optimization Algorithm for QAM MIMO Data Detection

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो QAM MIMO डेटा डिटेक्शन में निहित उच्च-क्रम अनकन्स्ट्रेंड बाइनरी ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए सेमीडेफिनेट रिलैक्सेशन इनिशियलाइजेशन के साथ एक वॉर्म-स्टार्ट लीनियर-रैंप क्वांटम एप्रोक्सिमेट ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम (WSLR-QAOA) का उपयोग करता है, जो शास्त्रीय विधियों और मानक QAOA की तुलना में बेहतर सिंबल एरर रेट प्रदर्शन और तेज़ अभिसरण प्रदर्शित करते हुए, वास्तविक IBM क्वांटम हार्डवेयर पर निकट-इष्टतम परिणाम प्राप्त करता है।

Soumyadip Paul, Sourav Banerjee, Debanjan Bhowmik, Neel Kanth Kundu2026-04-21
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Wasserstein Distributionally Robust Risk-Sensitive Estimation via Conditional Value-at-Risk

यह शोध पत्र एक वासेस्टीन अस्पष्टता सेट (Wasserstein ambiguity set) के भीतर कंडीशनल वैल्यू-एट-रिस्क (CVaR) का उपयोग करके जोखिम-संवेदनशील अनुमान के लिए एक वितरण रूप से सुदृढ़ (distributionally robust) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इष्टतम एफाइन अनुमानों को एक सेमीडेफिनेट प्रोग्राम के माध्यम से सटीक रूप से परिकलित किया जा सकता है और बिजली मूल्य पूर्वानुमान में बेहतर आउट-ऑफ-सैंपल प्रदर्शन के माध्यम से मान्य किया जा सकता है।

Feras Al Taha, Eilyan Bitar2026-04-21
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Phase-optimised linearly-constrained minimum-variance beamformers

यह शोध पत्र शोर शक्ति या प्रसंस्करण विलंब में से किसी एक को न्यूनतम करके लीनियरली-कंस्ट्रेंड मिनिमम-वैरिएंस (LCMV) बीमफॉर्मर्स के ग्रुप डिले को अनुकूलित करने के लिए एक प्रक्रिया प्रस्तावित करता है, जो VHF संचार और UHF बिस्टैटिक रडार अनुप्रयोगों में सिमुलेशन के माध्यम से अपनी प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।

Hugh L Kennedy2026-04-20
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Two-Layer Reinforcement Learning-Assisted Joint Beamforming and Trajectory Optimization for Multi-UAV Downlink Communications

यह शोध पत्र एक दो-स्तरीय सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो तेज़ बीमफॉर्मिंग के लिए एक टोपोलॉजी-जागरूक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क को सहकारी प्रक्षेपवक्र योजना (cooperative trajectory planning) के लिए मल्टी-एजेंट प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन के साथ समन्वित करता है, जो प्रभावी रूप से मल्टी-UAV डाउनलिंक संचार में मौजूदा विधियों की विलंबता और स्केलेबिलिटी सीमाओं को संबोधित करता है।

Ruiqi Wang, Essra M. Ghoura, Omar Alhussein, Yuzhi Yang, Jing Ren, Shizhong Xu, Sami Muhaidat2026-04-20
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A methodology to rank importance of frequencies and channels in electromyography data with Decision Tree classifiers

यह अध्ययन वैस्टस लेटरलिस (vastus lateralis) ईएमजी (EMG) डेटा में सबसे अधिक सूचनात्मक आवृत्तियों और चैनलों की पहचान करने के लिए डिसीजन ट्री क्लासिफायर (Decision Tree classifiers) का उपयोग करते हुए एक पारदर्शी कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विशेषताओं का एक सुव्यवस्थित उपसमुच्चय विभिन्न विश्राम अंतरालों के साथ स्क्वाट व्यायाम के दौरान मांसपेशियों की रिकवरी का प्रभावी ढंग से मूल्यांकन कर सकता है।

Albert A. Nasybullin, Nursultan Abdullaev, Maksim A. Baranov, Viacheslav V. Koshman, Vitaly A. Mahonin2026-04-20
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Measurement-Based Massive MIMO Channel Characterization and Performance Evaluation at FR3 (8 and 15 GHz) Under Equal Physical Aperture

यह अध्ययन समान भौतिक एपर्चर बाधाओं के तहत FR3 (8 और 15 GHz) मैसिव MIMO चैनलों को अभिलक्षित करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ 15 GHz बैंड बढ़ी हुई विरलता (sparsity) के कारण 3.0 dB की कवरेज कमी से ग्रस्त है, वहीं यह चैनल विरलता को दूर करने के लिए उच्च तत्व गणनाओं का लाभ उठाकर स्पेक्ट्रल दक्षता में 8 GHz बैंड से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि सिस्टम प्रदर्शन विशिष्ट एरे टोपोलॉजी के प्रति काफी हद तक असंवेदनशील सिद्ध होता है।

Enrui Liu, Pan Tang, Haiyang Miao, Qi Zhen, Jianhua Zhang2026-04-20
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Survey of Deep Learning and Physics-Based Approaches in Computational Wave Imaging

यह शोध पत्र विभिन्न वैज्ञानिक क्षेत्रों में कम्प्यूटेशनल वेव इमेजिंग की कम्प्यूटेशनल चुनौतियों और सीमाओं को संबोधित करने के लिए पारंपरिक भौतिकी-आधारित विधियों के साथ डीप लर्निंग तकनीकों को एकीकृत करने के लिए एक व्यापक समीक्षा और संरचित रूपरेखा प्रस्तुत करता है।

Youzuo Lin, Shihang Feng, James Theiler, Yinpeng Chen, Umberto Villa, Jing Rao, John Greenhall, Cristian Pantea, Mark A. (…)2026-04-17
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OPF-Based Optimal Power System Network Restoration Considering Frequency Dynamics

यह शोध पत्र एक इष्टतम पावर सिस्टम रेस्टोरेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो लो-इनर्शिया आइलैंड्स में स्थिरता चुनौतियों को संबोधित करने के लिए फ्रीक्वेंसी डायनेमिक्स को एकीकृत करता है, और IEEE 9-बस मॉडल के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि केवल स्टैटिक ऑप्टिमाइजेशन अपर्याप्त है क्योंकि इसके कारण ऐसी अनुक्रम (सीक्वेंस) उत्पन्न हो सकते हैं जो डायनेमिक बाधाओं का उल्लंघन करते हैं।

Dawn Virginillo, Asja Derviškadić, Mario Paolone2026-04-17
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ProtoAoA: Few-Shot Angle-of-Arrival Estimation using Prototypical Networks

यह शोध पत्र ProtoAoA का प्रस्ताव करता है, जो जटिल IQ नमूनों से एंगल्स-ऑफ-अराइवल (Angle-of-Arrival) का अनुमान लगाने के लिए प्रोटोटाइपिकल नेटवर्क का उपयोग करने वाला एक फ्यू-शॉट लर्निंग फ्रेमवर्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह एक वास्तविक SDR डेटासेट पर अनदेखे कोणों (unseen angles) के लिए न्यूनतम प्रशिक्षण डेटा (मात्र 4 शॉट्स) के साथ उच्च सटीकता (2–3 डिग्री MAE) प्राप्त कर सकता है।

Elsayed Mohammed, Omar Mashaal, Alec Digby, Pasquale Leone, Lorne Swersky, Ashkan Eshaghbeigi, Hatem Abou-Zeid2026-04-17