381 articoli
Questo articolo presenta un'analisi strutturata delle implementazioni cloud per le reti 6G, offrendo una tassonomia dei modelli di deployment, esaminando le sfide tecniche e operative attraverso una lente cloud-native, valutando le strategie dei principali provider IaaS e delineando le tendenze future e le sfide aperte per reti cellulari scalabili e robuste.
Questo articolo propone un algoritmo di consenso medio dinamico che preserva la privacy mascherando i segnali di riferimento con componenti sinusoidali scambiate tra agenti, garantendo al contempo la convergenza e dimostrando la sua efficacia pratica nel bilanciamento dello stato di carica di sistemi di accumulo energetico a batteria.
Il paper presenta NanoBench, il primo dataset open-source multi-task che fornisce dati sincronizzati a livello di attuatore, controller e stimatore su un nano-quadrotore Crazyflie 2.1, colmando il divario nei benchmark esistenti per lo studio dell'identificazione di sistema, del controllo e della stima dello stato in condizioni di aerodinamica a basso numero di Reynolds e vincoli computazionali severi.
Questo articolo offre una revisione completa delle sfide di integrazione, gestione energetica e sicurezza degli emettitori di localizzazione di emergenza (ELT) nell'era degli aeromobili più elettrici, analizzando l'impatto dell'elettrificazione sui requisiti di progettazione, le nuove infrastrutture di ricerca e soccorso e le direzioni future per garantire affidabilità e conformità normativa.
Il paper propone ExSampling, un sistema integrato che combina un'applicazione di registrazione e un ambiente di Deep Learning per abilitare l'esecuzione musicale in tempo reale di suoni ambientali, automatizzandone il mapping su Ableton Live e facilitando l'interazione tra registri, compositori e performer.
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 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.
Il paper presenta ResSR, un metodo basato su modello per la super-risoluzione delle immagini multispettrali che, decoupling elaborazione spettrale e spaziale, offre ricostruzioni di alta qualità senza addestramento supervisionato e con un costo computazionale significativamente ridotto rispetto alle tecniche esistenti.
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.
Questo studio propone un progetto di beamforming per sistemi di multicast a gruppi multipli basati su array a apertura continua (CAPA) per massimizzare l'efficienza energetica, dimostrando tramite risultati numerici che tale tecnologia supera le array discrete tradizionali, sebbene le sue prestazioni dipendano criticamente dalle dimensioni dell'apertura e dalla distribuzione degli utenti.
Questo articolo propone una tecnica di stima delle firme a super-risoluzione basata sul campionamento compresso per radar FMCW XL-MIMO, che risolve efficacemente l'effetto a banda larga spaziale con bassa complessità computazionale, rendendola adatta ad applicazioni in tempo reale.
Questo studio dimostra che, nei pazienti con tumori testa-collo, le misure soggettive di intelligibilità, articolazione e qualità vocale sono strettamente correlate e che una singola misura di intelligibilità potrebbe essere sufficiente per il monitoraggio clinico, in quanto le valutazioni soggettive corrispondono bene alle misure acustiche oggettive.
Questo articolo propone un approccio informativo generale per calcolare i limiti inferiori di Cramér-Rao nella localizzazione di corpi rigidi, derivando un framework versatile che valuta la precisione di traslazione e rotazione e dimostra come gli stimatori attuali possano essere ulteriormente migliorati.
Questo lavoro propone un sistema ibrido che combina un controller basato sull'apprendimento con un monitor di sicurezza per garantire la navigazione autonoma e sicura dei quadricotteri in ambienti sotterranei sconosciuti, sfruttando un flusso normalizzante per rilevare le situazioni fuori distribuzione e attivare un controller di sicurezza quando necessario.
Questo studio presenta un sistema innovativo basato sulla visione artificiale e sull'analisi della posizione laterale per classificare in tempo reale comportamenti di guida pericolosi, come distrazione e alterazione, osservando i veicoli dall'esterno senza necessità di comunicazioni inter-veicolari.
Questo lavoro propone un framework efficiente per il tracciamento a lungo termine dei fasci nelle comunicazioni mmWave, che utilizza l'istruzione della conoscenza per trasferire le capacità predittive di una grande rete neurale addestrata su dati sensoriali a un modello studente leggero, ottenendo prestazioni elevate con una significativa riduzione di parametri, complessità e latenza.
Questa lettera presenta un nuovo approccio basato su accumulatori in cascata per calcolare in modo efficiente somme pesate con potenze dell'indice temporale, riducendo drasticamente il costo computazionale e l'uso di memoria rispetto ai metodi tradizionali.
Questo articolo presenta il database trajectoRIR, una raccolta estesa e unica di registrazioni acustiche statiche e dinamiche lungo una traiettoria controllata, ottenuta con diverse configurazioni di microfoni montati su un carrello robotico, destinata a supportare compiti avanzati di elaborazione del segnale audio come la localizzazione delle sorgenti sonore e la ricostruzione del campo acustico.
Questo articolo propone il CECGSR, un approccio a ciclo chiuso per la super-risoluzione dei segnali ECG che, sfruttando un meccanismo di retroazione negativa e un'architettura Plug-and-Play, supera le prestazioni dei metodi open-loop esistenti nel ripristinare dettagli e rimuovere artefatti dai segnali cardiaci.