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Questo studio introduce una variante non commutativa del problema Learning with Errors su anelli di gruppo costruiti tramite prodotto semi-diretto, dimostrando la sua durezza computazionale attraverso riduzioni quantistiche dal problema SIVP e proponendone l'applicazione nella costruzione di sistemi crittografici a chiave pubblica semanticamente sicuri.
Il documento presenta il Metodo dei Sottospazi Alternati (ASM), un nuovo approccio che combina metodi greedy e di splitting per la recupero di segnali sparsi, garantendo convergenza globale e prestazioni superiori in termini di efficienza e accuratezza su problemi come LASSO, stima del canale e compressione dinamica.
Questo articolo propone tre strategie di comunicazione MIMO assistita da cache (min-G, Grouping e Phantom) per configurazioni asimmetriche, che ottimizzano dinamicamente le risorse spaziali e il numero di utenti per massimizzare i gradi di libertà (DoF) raggiungibili.
Questo articolo dimostra che l'uso di stati di vuoto a due modi compressi pre-condivisi riduce significativamente la latenza di rilevamento dei cambiamenti di trasmittanza nei canali ottici rispetto ai metodi classici, quantificando il guadagno tramite l'entropia relativa quantistica e analizzando il compromesso fondamentale tra capacità di comunicazione e velocità di rilevamento.
Questo articolo determina formule esplicite per la dimensione e la distanza di Bose di codici BCH non necessariamente a senso stretto di lunghezza su , estendendo significativamente i risultati noti a intervalli di distanza progettata più ampi e identificando diversi codici lineari ottimali.
Questo articolo propone un framework RSMA-RIS assistito da antenne mobili che, ottimizzando congiuntamente i vettori di beamforming, la partizione del tasso comune, la riflessione della superficie intelligente e le posizioni delle antenne, massimizza la somma dei tassi di trasmissione ottenendo guadagni significativi rispetto alle architetture tradizionali a antenne fisse.
Il paper dimostra un teorema di impossibilità di tipo informativo che stabilisce che i modelli ontologici classici vincolati a riutilizzare un unico spazio di stati ontici non possono riprodurre le statistiche quantistiche senza incorrere in un costo informativo contestuale irriducibile, identificando tale limitazione come la radice fondamentale della contestualità.
Il paper presenta Midicoth, un sistema di compressione senza perdita che migliora l'efficienza della previsione probabilistica nei modelli adattivi applicando un layer di denoising micro-diffusione basato su un albero binario per correggere le distorsioni delle stime di probabilità in modo online e data-efficiente.
Il documento dimostra che, per una classe di canali POST approssimativamente senza memoria e suriettivi, la capacità con feedback coincide con quella senza feedback, estendendo così il classico teorema di Shannon al di là dei canali puramente senza memoria.
Questo breve articolo dimostra l'equivalenza tra codici a conoscenza zero (lineari e perfetti) e codici quantistici CSS, sfruttando tale relazione per ottenere codici a conoscenza zero asintoticamente buoni e localmente testabili.
Questo articolo estende i risultati precedenti sulla moltiplicazione sicura differenzialmente privata da due a M operandi, proponendo un nuovo framework basato su polinomi di codifica e iniezione di rumore stratificata per caratterizzare il compromesso ottimale tra privacy e accuratezza in diversi regimi di nodi collaborativi.
Questa lettera propone l'uso della codifica spaziotemporale differenziale (DSTBC) per mitigare gli errori di calibrazione delle antenne nei terminali utente nei sistemi CF-mMIMO, consentendo comunicazioni downlink affidabili senza necessità di calibrazione esplicita o conoscenza della fase del canale.
Il paper presenta D2AJSCC, un nuovo framework che permette di implementare la codifica congiunta sorgente-canale analogica ad alta fedeltà su trasmettitori digitali standard, superando le limitazioni hardware tramite l'inversione computazionale della PHY e l'uso di una rete neurale surrogata differenziabile per garantire un addestramento end-to-end senza modifiche all'infrastruttura esistente.
Questo lavoro dimostra che l'impiego di un amplificatore a basso rumore (LNA) in un ricevitore per comunicazioni backscatter ambientali migliora le prestazioni di rilevamento dei simboli a potenze di trasmissione basse e moderate, proponendo un nuovo framework di rilevamento basato sull'energia, una soglia di rilevamento quasi ottimale e un metodo di stima dei parametri tramite simboli pilota.
Questo studio ridefinisce le leggi di scalabilità per la sicurezza dello strato fisico analizzando l'impatto dell'eliminazione del rumore artificiale (ANE) sulle prestazioni di segretezza, fornendo condizioni critiche per la progettazione del sistema quando l'eavesdropper impiega contromisure avanzate.
Questo articolo propone un framework di ottimizzazione congiunta per sistemi ISAC assistiti da superfici intelligenti riconfigurabili non diagonali (BD-RIS), che, mediante l'ottimizzazione alternata dei vettori di precodifica e della matrice di sfasamento, migliora significativamente il compromesso tra prestazioni di comunicazione e di rilevamento rispetto alle RIS tradizionali.
Questo articolo propone un algoritmo di stima del canale per sistemi MIMO-AFDM basato sulla decomposizione tensor train con struttura di Vandermonde, in grado di gestire con precisione ritardi e Doppler frazionari offrendo efficienza computazionale superiore e una caratterizzazione delle prestazioni più accurata tramite il limite di Ziv-Zakai globale.
Questo rapporto descrive la sessione commemorativa tenutasi alla conferenza FFCS di Braunschweig in onore del Dr. Vladimir Sidorenko (1949-2025), celebrando non solo i suoi contributi fondamentali alla teoria dei codici, alla crittografia e alla correzione degli errori quantistici, ma anche il suo rigore intellettuale, la sua generosità e il suo profondo impatto umano sulla comunità scientifica internazionale.
Questo lavoro introduce il framework RDFC per la computazione distribuita randomizzata, dimostrando come la comunicazione semantica possa garantire privacy locale e ridurre drasticamente il tasso di trasmissione rispetto ai metodi tradizionali, anche in assenza di casualità condivisa.
Questo studio dimostra sperimentalmente che il fine-tuning specifico del sito per i ricevitori neurali, utilizzando dati reali 5G NR raccolti in diversi scenari, migliora significativamente le prestazioni in termini di tasso di errore e generalizza su diversi hardware e ambienti, colmando il divario tra le precedenti simulazioni e le misurazioni nel mondo reale.