2016 पेपर
यह शोध पत्र ORIS-सहायता प्राप्त फ्री-स्पेस ऑप्टिकल लिंक्स में नियर-फील्ड विवर्तन (near-field diffraction) को मॉडल करने के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल FFT-आधारित संख्यात्मक ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो प्रत्यक्ष रीमैन-सम (Riemann-sum) विधियों के तुलनीय सटीकता प्राप्त करते हुए कम्प्यूटेशनल जटिलता को काफी कम कर देता है।
DeepIPCv3 एक नवीन मल्टी-मोडल स्वायत्त ड्राइविंग फ्रेमवर्क है जो विविध प्रकाश स्थितियों के तहत स्टेट-ऑफ-द-आर्ट, मोशन-ब्लर-मुक्त डिटेक्शन और अचानक पैदल यात्रियों के क्रॉसिंग से बचने के लिए ट्रांसफॉर्मर-प्रेरित अटेंशन मैकेनिज्म के माध्यम से LiDAR पॉइंट क्लाउड्स को डायनेमिक विजन सेंसर (DVS) इवेंट स्ट्रीम्स के साथ फ्यूज करता है।
यह शोधपत्र FilterDDP एल्गोरिदम के वैश्विक अभिसरण (global convergence) को स्थापित करता है, जो एक लाइन-सर्च फ़िल्टर विधि है जो गैररेखीय बाधाओं (nonlinear constraints) को संभालने के लिए डिस्क्रीट-टाइम डिफरेंशियल डायनेमिक प्रोग्रामिंग का विस्तार करती है, यह प्रदर्शित करते हुए कि इसकी बैकवर्ड-फॉरवर्ड ट्रायल पॉइंट गणना न्यूटन स्टेप के अनुरूप आवश्यक गुणों को संतुष्ट करती है।
यह शोधपत्र विषम बेड़े (heterogeneous fleets) के लिए एक साध्य समग्र बैटरी मॉडल प्रस्तुत करता है जो सरल रैखिक शर्तों और एक प्राथमिकता-आधारित नियंत्रक के माध्यम से तत्व-स्तरीय व्यवहार्यता सुनिश्चित करता है, जिससे सूक्ष्म-स्तर के मिश्रित-पूर्णांक सूत्रीकरणों (mixed-integer formulations) की जटिलता से बचते हुए कम्प्यूटेशनल मापनीयता और सुदृढ़ता सुनिश्चित होती है।
यह शोध पत्र FlipItRight प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-मुक्त ढांचा है जो विविध वस्तुओं के लिए स्थिर, पोज़-लक्षित थ्रो-फ्लिप कार्यों में 90% सफलता दर प्राप्त करता है, जो बिना किसी पूर्व डेटा या अंशांकन (कैलिब्रेशन) की आवश्यकता के मजबूती सुनिश्चित करने के लिए निरंतर एंड-इफेक्टर वेगों का उपयोग करते हुए समस्या को ऑब्जेक्ट-लेवल रिलीज़ स्टेट प्लानिंग और रोबोट-लेवल स्विंग मोशन निष्पादन में विभाजित करता है।
यह शोध पत्र स्थानिक सहसंबंध (spatial correlation) के तहत RSMA-आधारित दृश्य प्रकाश संचार (visible light communication) प्रणालियों की गोपनीयता योग दर (secrecy sum rate) की जांच करता है, जिसमें उच्च स्थानिक सहसंबंध और आंतरिक जासूसी (internal eavesdropping) के कारण होने वाले प्रदर्शन ह्रास को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए एक चैनल समानता न्यूनीकरण क्लस्टरिंग रणनीति और दो अनुकूलन एल्गोरिदम (CCCP और SDR) प्रस्तावित किए गए हैं।
यह सर्वेक्षण भविष्य के 6G नेटवर्क में मुख्य प्रदर्शन संकेतकों (KPIs) की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा-संचालित मशीन लर्निंग विधियों की पहली व्यापक और व्यवस्थित समीक्षा प्रस्तुत करता है, जो एक बहु-आयामी वर्गीकरण प्रदान करता है, अत्याधुनिक मॉडलों का विश्लेषण करता है, और प्रोएक्टिव, AI-नेटिव नेटवर्क ऑटोमेशन को सक्षम करने के लिए चुनौतियों और भविष्य की अनुसंधान दिशाओं को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र कम-ऊंचाई वाले नेटवर्क में एकीकृत संवेदन और गुप्त संचार (ISACC) के लिए एक स्मार्ट रेडियो एनवायरनमेंट (SRE)-सक्षम ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो शहरी पर्यावरणीय चुनौतियों का समाधान करता है और प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरी), शक्ति, एंटेना स्थिति, बैंडविड्थ और बीमफॉर्मिंग के सुदृढीकरण लर्निंग-आधारित संयुक्त अनुकूलन के माध्यम से सिस्टम प्रदर्शन को अनुकूलित करता है।
यह शोध पत्र पैकेट नेटवर्क के लिए एक कंपोजिशनल सर्टिफिकेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो लर्निंग-ड्रिवन प्रपोजर्स और डेटाप्लेन के बीच एक प्रमाणित ऑपरेटर को सम्मिलित करके सुरक्षा और स्थिरता सुनिश्चित करता है ताकि विलंब (delays) और आंशिक स्टेट सूचना के बावजूद स्पष्ट गारंटियों के विरुद्ध नियंत्रण कार्यों को मान्य या प्रोजेक्ट किया जा सके।
यह शोध पत्र मध्यम-वोल्टेज ड्राइव सिस्टम के लिए एक नियंत्रण रणनीति प्रस्तावित करता है जो फॉल्ट राइड-थ्रू क्षमताओं को बढ़ाने के लिए ड्राइवशाफ्ट रोटेशनल इनरशिया को ग्रिड के साथ सिंक्रोनसली कपल्स करता है, जबकि सैद्धांतिक रूप से मानक फेज-लॉक्ड लूप और मैचिंग कंट्रोल दृष्टिकोणों को अलग-अलग फीडबैक ऑप्टिमाइज़ेशन स्कीम्स के रूप में एकीकृत करता है।