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Questo articolo propone un quadro unificato per la rilevazione basata sul numero di condizione standard (SCN) nei sistemi MIMO ISAC sotto incertezza del rumore, dimostrando attraverso la teoria delle matrici casuali la sua superiorità rispetto ai metodi convenzionali grazie alla robustezza contro le discrepanze di covarianza e alla capacità di mantenere un tasso di falsi allarmi costante.
Questo articolo propone un innovativo sistema di comunicazione ottica in spazio libero che utilizza la modulazione del numero di skyrmion, sfruttando la loro natura topologica e una tecnica di mascheramento basata sull'intensità per garantire una robustezza superiore contro le distorsioni atmosferiche rispetto ai sistemi convenzionali.
Questo articolo propone un approccio di corrispondenza di template apprendibile (LTM) assistito dall'IA per migliorare il monitoraggio delle micro-deformazioni nelle piattaforme di rilevamento e comunicazione integrati (ISAC), mitigando efficacemente il disturbo ambientale e potenziando la precisione delle misurazioni.
Questo studio presenta un caso reale in cui modelli di machine learning sono stati applicati per analizzare i parametri critici del processo di produzione di nuclei per fondizioni, consentendo un controllo qualità predittivo che ha migliorato l'efficienza e ridotto i difetti nel settore automobilistico pesante.
Questo articolo deriva leggi di scala asintoticamente esatte per la probabilità di alto SNR in sistemi di antenne fluide continue, analizzando l'impatto della correlazione spaziale coerente e dell'uso di spazi multidimensionali (1D, 2D e 3D) su canali in fading di Rayleigh.
Questa lettera analizza e ottimizza un sistema uplink NOMA assistito da una superficie intelligente riconfigurabile continua (CRIS), derivando un'espressione del tasso di errore di bit (BER) per canali con fading spazialmente correlato e proponendo un framework di ottimizzazione congiunta della potenza e della partizione della RIS che elimina i limiti di BER e supera le prestazioni delle soluzioni OMA e NOMA non ottimizzate.
Questo articolo deriva espressioni analitiche accurate per la distribuzione del rapporto segnale-rumore (SNR) di filtri adattati in array a apertura continua (CAPA) unidimensionali in ambienti Rayleigh correlati, proponendo un modello ipoesponenziale troncato che supera le approssimazioni gamma standard e dimostra le prestazioni superiori dei CAPA rispetto agli array discreti.
Questo articolo esplora il potenziale delle metasuperfici intelligenti flessibili (FIM) per le reti wireless di prossima generazione, illustrandone le architetture hardware, i vantaggi rispetto alle antenne rigide attraverso casi di studio e le sfide aperte per la loro piena realizzazione.
Il paper propone un approccio di apprendimento profondo a valore complesso end-to-end per la beamforming ibrida multiutente in sistemi XL-MIMO, sia in campo lontano che vicino, che elimina il precodificatore digitale in forma chiusa per garantire stabilità e migliorare l'efficienza spettrale rispetto alle tecniche esistenti.
Questa lettera propone un framework di addestramento dei fasci multiutente basato sull'apprendimento profondo (DL-IABT) per sistemi XL-MIMO in campo vicino, che utilizza una funzione di perdita surrogate derivata per gestire l'interferenza e predire direttamente gli indici dei fasci analogici da misurazioni di sensing limitate, ottenendo prestazioni di velocità totale quasi ottimali con un basso sovraccarico di piloti.
Questo studio analizza come la geometria dell'array influenzi le interferenze dei lobi laterali assiali nei sistemi MU-MIMO in campo vicino, dimostrando che l'array planare uniforme (USA) offre la migliore soppressione dei lobi laterali e le prestazioni di somma di capacità superiori rispetto ad altre configurazioni come gli array circolari o lineari.
Questo articolo propone un framework di comunicazione semantica basato su codifica congiunta sorgente-canale e un algoritmo di allocazione delle risorse (JCRRA) per ottimizzare l'efficienza energetica nelle missioni di osservazione terrestre con satelliti LEO, minimizzando la potenza di trasmissione pur garantendo la qualità di ricostruzione delle immagini.
Questo articolo analizza e ottimizza le comunicazioni covert simultanee in reti wireless eterogenee, derivando i rilevatori ottimali per un avversario e proponendo una tecnica di selezione dei modali a bassa complessità che massimizza l'errore di rilevamento mantenendo i requisiti di velocità.
Il paper presenta un metodo di imaging passivo a distanza basato su misurazioni iperspettrali nel lontano infrarosso che, sfruttando un modello parametrico di assorbimento atmosferico e regolarizzazione, stima congiuntamente la distanza e le proprietà intrinseche degli oggetti anche quando la loro temperatura è simile a quella dell'aria, senza necessità di illuminazione attiva.
Questo articolo propone un algoritmo di massimizzazione della speranza approssimata per determinare direttamente la struttura molecolare tridimensionale dai micrograf crioelettronici, bypassando la necessità di localizzare le immagini di proiezione e permettendo così il recupero di strutture piccole in regimi a basso rapporto segnale-rumore dove i metodi tradizionali falliscono.
Questo articolo presenta una tecnica innovativa per realizzare array di fase massivi privi di squint mediante l'implementazione esplicita di una IDFT spaziale che annulla gli effetti di squint, analizzando al contempo le cause del fenomeno e l'importanza della modulazione OFDM per mitigare le interferenze e migliorare la qualità del segnale.
Questo paper propone l'IW-DKF, un'estensione del Deep Kalman Filter che integra l'importanza campionaria per migliorare le stime di verosimiglianza e l'inferenza degli stati latenti in modelli dinamici non lineari, come dimostrato dall'esperimento sull'attrattore di Lorenz.
Questo articolo presenta un framework di tracciamento radar basato su insiemi finiti casuali e tracciamento a ipotesi multiple per mitigare gli attacchi di inganno di portata RGPO, stimando adattivamente i bias indotti dal disturbo per migliorare la precisione del tracciamento e la rilevazione senza degradare le prestazioni in assenza di interferenze.
Questo articolo esamina il potenziale delle Generative Diffusion Models (GDM) nelle comunicazioni MIMO massive, fornendo una panoramica teorica, presentando un caso studio sull'estimazione del canale near-field e delineando le sfide future e le direzioni di ricerca per l'integrazione di questi modelli nell'evoluzione delle reti 5G e 6G.
Questo articolo offre una rassegna completa dell'evoluzione delle tecniche di radar per contrastare l'inganno, classificando le strategie attuali in prevenzione, rilevamento e mitigazione, mentre evidenzia le future direzioni di ricerca focalizzate su sistemi distribuiti, cognitivi e basati sull'intelligenza artificiale.