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3D Gaussian Distribution and RGB Reconstruction (3D Gaussian-RGB) based GNSS Multipath Detection — Part I: Derivation and Analysis of the 3D Gaussian ellipsoid Modelling

Questo articolo presenta un quadro teorico per il rilevamento del multipath GNSS modellando i valori di correlazione normalizzati early, prompt e late come una distribuzione gaussiana 3D, in cui le trasformazioni geometriche dell'ellissoide di equiprobabilità risultante (traslazione, scalatura e rotazione) sono collegate analiticamente ai parametri del multipath per derivare un confine di rilevamento statisticamente rigoroso.

mayuquan, yangrong, zhanxingqun, Li-Ta Hsu2026-07-15
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3D Gaussian Distribution and RGB Reconstruction (3DGS-RGB) based GNSS Multipath Detection — Part II: From Statistical-Space Ellipsoids to RGB Color Space Features

Questo articolo estende un framework di rilevamento del multipath GNSS in ambito statistico mappando i vettori di correlazione normalizzati nello spazio colore RGB per derivare caratteristiche interpretabili di Valore, Saturazione e Tonalità che completano le soglie statistiche tradizionali e migliorano le prestazioni di rilevamento in ambienti urbani.

mayuquan, yangrong, zhanxingqun, Li-Ta Hsu2026-07-15
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GNU Radio-Based Performance Evaluation of Confidence-Based Soft-decision Recovery for Noisy BPSK Communication

Questo articolo presenta una valutazione basata su GNU Radio che dimostra come un metodo di recupero a decisione soft basato sulla confidenza, che utilizza la trasmissione ripetuta dei bit e campioni a valori reali, superi significativamente il convenzionale voto di maggioranza a decisione hard nel ridurre gli errori di bit per la comunicazione BPSK rumorosa.

Jenifer Darling Rosita Prince Devaraj, Stalin Jacob Wilson Packia Dhas2026-07-15
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Multi-Modal Robust Fusion Navigation for RLG-INS/GNSS Integrated Systems with Adaptive Fault-Tolerant Capabilities

Questo articolo propone un framework di navigazione a fusione robusta multi-modale per sistemi RLG-INS/GNSS che integra lo switching di modalità basato su logica fuzzy, la predizione LSTM potenziata dall'attenzione per le interruzioni del segnale e un filtro di Kalman unscented adattivo a massima correntropia con rilevamento dei guasti a doppio strato per garantire alta accuratezza e affidabilità in ambienti complessi e rumorosi.

Jinsong XU, Manrong Wang, Xintong Zhang, Xin Wang, Zihao Li2026-07-15
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Wax deposition mechanism of Bozi ultra-deep gas condensate reservoir in Tarim basin

Questo studio investiga il meccanismo di deposizione della cera del giacimento di gas condensato ultra-profondo di Bozi nel Bacino di Tarim attraverso esperimenti ad alta temperatura e alta pressione e modellazione, rivelando che la deposizione della cera diminuisce con l'aumentare delle velocità di flusso e dei rapporti gas-olio ed è efficacemente prevenuta quando la produzione giornaliera supera i 3,4×10⁵ m³.

Rujun Wang, Dong Chen, Fenglai Yang, Cong Wei, Wei Zhou, Xingnan Ren, Li Dai2026-07-15
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Predictive Fidelity-Aware Routing and Adaptive Scheduling in Distributed NISQ Quantum Networks via Actor–Critic Reinforcement Learning

Questo articolo propone un framework basato sul Deep Reinforcement Learning (DRL-QCOF) che integra un predittore di fedeltà Bi-LSTM con un agente di scheduling Actor–Critic per ottimizzare congiuntamente il routing e lo scheduling nelle reti quantistiche NISQ distribuite, superando significativamente i metodi esistenti in termini di fedeltà del link, latenza e utilizzo delle risorse in condizioni dinamiche.

Prabu Pachiyannan2026-07-15
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Monte Carlo Pareto Tuning of the Siemens 7UT5121 Differential Relay on a 60 MVA150/20 kV Distribution Transformer

Questo articolo propone un framework di ottimizzazione di Pareto basato su Monte Carlo per sostituire le impostazioni deterministiche del produttore con una finestra di messa in servizio tridimensionale statisticamente robusta per il relè differenziale Siemens 7UT5121, migliorando significativamente la sensibilità ai guasti incipienti e al blocco della corrente di inrush pur mantenendo una sicurezza del 100% contro i guasti di attraversamento per un trasformatore di distribuzione da 60 MVA.

Dimas Nur Prakoso, Basuki Winarno, Budi Triyono, Yuli Prasetyo, Suyitno Muslim2026-07-15
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Silicon Phase Shifter Modeling for Electronic-Photonic Co-Simulation in a 250 nm EPIC BiCMOS Technology

Questo articolo presenta un modello compatto, orientato alla fisica e implementato in HDL, per spostatori di fase in silicio in tecnologia EPIC BiCMOS a 250 nm che consente una co-simulazione elettro-ottica accurata e compatibile con SPICE, collegando le geometrie dei dispositivi e i profili di drogaggio non uniformi alle caratteristiche elettro-ottiche, come validato da misurazioni fino a 80 Gb/s.

Tobias Schwabe, Daniel Steckler, Christian Kress, Stephan Kruse, Lars Zimmermann, J. Christoph Scheytt2026-07-15