CrossCheck: Input Validation for WAN Control Systems
本論文は、広域ネットワーク（WAN）のソフトウェア定義ネットワーク（SDN）制御システムにおける入力値を検証し、バグや不正な入力によるネットワーク障害を事前に検知・防止する「CrossCheck」というシステムを提案し、大規模 WAN 事業者での実証実験およびシミュレーションを通じてその有効性と高い精度を実証したものである。
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103 件の論文
A Dual-AoI-based Approach for Optimal Transmission Scheduling in Wireless Monitoring Systems with Random Data Arrivals
本論文は、IoT モニタリングシステムにおけるデータ到着のランダム性と無線チャネルの不安定性に起因する非同期な情報鮮度（AoI）の課題を解決するため、二重 AoI モデルに基づくマルコフ決定過程（MDP）を用いた低複雑度の最適伝送スケジューリング手法を提案し、その有効性をシミュレーションで実証したものである。
Open-Source Based and ETSI Compliant Cooperative, Connected, and Automated Mini-Cars
本論文は、高コストな実車実験の代替手段として、ROS2 と ETSI 準拠のオープンソース通信スタック（OScar）を搭載した 1/10 縮小モデルの協調・自動運転ミニカープラットフォームを提案し、交差点衝突警告（ICW）アプリケーションの実証を通じてその有効性を示したものである。
Feasibility of satellite-augmented global quantum repeater networks
本論文は、現在のおよび近未来の宇宙技術と量子中継器（中性原子や窒素・シリコン空孔欠陥など）を組み合わせることで、地球規模（最大 2 万 km）の量子ネットワークが実現可能であり、その性能を定量的に評価した初の研究であることを示しています。
Deep Learning Network-Temporal Models For Traffic Prediction
この論文は、既存の統計的・浅層機械学習モデルの限界を克服するため、ネットワークのトポロジ相関と時間的パターンを同時に学習するカスタム化された GAT モデルと、クラスター化を導入したファインチューニングされたマルチモーダル LLM モデルを提案し、実世界のネットワークデータセットを用いた評価において、特に LLM ベースのモデルが優れた予測性能と汎化能力を示したことを報告しています。
Performance Analysis of IEEE 802.11p Preamble Insertion in C-V2X Sidelink Signals for Co-Channel Coexistence
本論文は、IEEE 802.11p と LTE-V2X サイドリンクの共存による干渉を軽減するため、LTE-V2X 送信の先頭に IEEE 802.11p プリアンブルを挿入する手法を提案し、シミュレーションを通じてその有効性と混雑制御メカニズムとの組み合わせによるさらなる改善効果を実証したものである。
Multi-Channel Operation for the Release 2 of ETSI Cooperative Intelligent Transport Systems
本論文は、欧州の高度道路交通システム（C-ITS）の将来の拡張を見据え、ETSI が標準化した新しいマルチチャネル運用（MCO）の概念、プロトコルスタックにおける主要な構成要素、その適用事例、および残された課題について包括的にレビューし、Release 2 の仕様理解と新たな研究機会の特定を促進するものである。
Wall-Street: An Intelligent Vehicular Surface for Reliable mmWave Handover
この論文は、移動中の車内ユーザー向けに屋外 mmWave 信号を車内へ誘導し、シームレスなハンドオーバを実現する「Wall-Street」と呼ばれる車両搭載型スマート表面を提案し、COSMOS テストベッドでの実証とシミュレーションを通じて、標準的なハンドオーバ方式と比較してスループットを最大 78% 向上させ、遅延を最大 34% 削減できることを示しています。
Handover Delay Minimization in Non-Terrestrial Networks: Impact of Open RAN Functional Splits
本論文は、非地上ネットワークにおけるオープン RAN の機能分割方式（FS）とビーム構成がハンドオーバー遅延に与える影響を分析し、gNB を衛星搭載する方式が最も高い可用性（約 95.4%）を実現することを示しています。
MEC Task Offloading in AIoT: A User-Centric DRL Model Splitting Inference Scheme
この論文は、AIoT 環境におけるリソース制約と動的なタスクオフロード課題に対処するため、モデル分割推論とユーザー中心の協調マルチエージェント強化学習（MADDPG）を組み合わせた、遅延とエネルギー消費の最小化を目指す新しいオフロードアルゴリズムを提案し、その有効性をシミュレーションで実証したものである。
How segmented is my network?
この論文は、ネットワークの分離度（segmentedness）を統計的に推定するための正規化推定量を定義し、95%の信頼区間と±0.1 の誤差範囲を実現するために 97 個のノードペアのサンプリングで十分であることを示すとともに、その有効性をシミュレーションと実データで検証し、ゼロトラスト評価や企業統合などの応用を論じています。
When Scaling Fails: Network and Fabric Effects on Distributed GPU Training Performance
本論文は、大規模分散 GPU 学習におけるスケーリング失敗の主要因が、フレームワークやモデルレベルではなく、ネットワークトポロジーや混雑、GPU の局所性などのファブリック効果に起因することを実証し、その診断と改善のための実践的指針を提示するものである。
Data-Driven Optimization of Multi-Generational Cellular Networks: A Performance Classification Framework for Strategic Infrastructure Management
OpenCelliD のデータを用いた多世代セルラーネットワークの分析により、レガシー設備の持続性や未活用タワーの特定、非 4G 需要ゾーンの発見など、モバイルネットワーク事業者が戦略的な LTE 更新やリソース最適化を支援する包括的なパフォーマンス分類フレームワークが提案されています。
Arterial Network Traffic State Prediction with Connected Vehicle Data: An Abnormality-Aware Spatiotemporal Network
この論文は、実世界の接続車両データを用いて都市規模の幹線道路ネットワークの交通状態を予測するフレームワークを提案し、異常事象を特別に考慮した二重専門家アーキテクチャとゲート融合メカニズムを備えた「異常感知型時空間グラフ畳み込みネットワーク（AASTGCN）」を開発することで、既存手法よりも正常・異常両方の交通条件下で高精度な予測を実現したことを示しています。
Auction-Based RIS Allocation With DRL: Controlling the Cost-Performance Trade-Off
本論文は、深層強化学習（DRL）を統合したオークション方式を用いて、基地局が共有 RIS を入札し、コストと性能のトレードオフを柔軟に制御しながらネットワーク効率を最大化する手法を提案し、その有効性をシミュレーションで実証したものである。
Periodic Scheduling of Grouped Time-Triggered Signals on a Single Resource
本論文は、自動車や航空宇宙分野における時間トリガ型信号を効率的にグループ化し、単一リソース上で周期的にスケジューリングする根本的な問題について研究するものである。
Energy Efficiency Testing and Modeling of a Commercial O-RAN System
この論文は、ORCID ラボと WINLAB の共同研究に基づき、商用 O-RAN システムの実稼働環境を再現したテスト環境で実施した包括的な電力・性能測定を通じて、エネルギー消費の主要因を特定し、オペレーターがデータ駆動型のエネルギー最適化を実現するための詳細なモデル化と定量的データを提示しています。
Towards Green Connectivity: An AI-Driven Mesh Architecture for Sustainable and Scalable Wireless Networks
本論文は、低電力ノードの近接配置、空間周波数再利用、LSTM を活用した予測ネットワーク知能という 3 つの要素を統合した AI 駆動型メッシュアーキテクチャを提案し、エネルギー効率の劇的な向上、コスト削減、ディーゼル依存の解消を通じて、持続可能でスケーラブルなワイヤレスネットワークの実現を目指すものである。
vLLM Semantic Router: Signal Driven Decision Routing for Mixture-of-Modality Models
本論文は、多様なモダリティやコストプロファイルを持つ大規模言語モデルのデプロイにおいて、キーワードや埋め込みなどの多様な信号を可構成な論理ルールで組み合わせる「コンポーザブル信号オーケストレーション」を採用し、プライバシーやコスト、レイテンシなどの要件に応じた最適モデルへの動的ルーティングを実現する「vLLM Semantic Router」を提案しています。
Dynamic Model Routing and Cascading for Efficient LLM Inference: A Survey
本論文は、複数の独立して訓練された大規模言語モデル（LLM）間の動的なルーティングとカスケード手法を体系的に分析し、クエリ特性に応じた最適なモデル選択による効率性と性能の両立を可能にする概念枠組みを提示するとともに、今後の課題を明らかにする調査研究である。