Standard Condition Number-Based Detection for MIMO ISAC Systems under Noise Uncertainty
本論文は、ノイズ不確実性下での MIMO-ISAC システムにおいて、誤検知率を一定に保ち干渉に頑健な標準条件数（SCN）検出器の理論的解析と最適電力配分手法を提案し、従来の検出器よりも優れた性能を実証したものである。
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176 件の論文
Exploiting Skyrmions in Free-Space Optical Communication
本論文は、大気乱流による波面歪みに耐性を持つトポロジカル不変量である「スカイミオン数」を情報符号化に利用する新しい自由空間光通信システムを提案し、強度ベースのマスク技術によりその安定性を高め、弱から中程度の乱流条件下で高い頑健性と高次変調を実現することを示しています。
Learnable Template Matching Approach for Micro-Deformation Monitoring based on Integrated Sensing and Communication Platform
本論文は、ISAC プラットフォームにおける環境雑音を除去し、AI 支援型の学習可能テンプレートマッチング手法を用いて微小変位監視の精度と収束速度を向上させるアプローチを提案しています。
Machine Learning-Based Analysis of Critical Process Parameters Influencing Product Quality Defects: A Real-World Case Study in Manufacturing
本論文は、重車両用動力伝達部品鋳造の製造現場において、機械学習モデルを用いてコア製造プロセスの重要パラメータを分析し、欠陥を予測・防止することで、従来の受動的な品質管理から能動的なアプローチへの転換と生産効率の向上を実現した実証研究である。
Dimensional Scaling Laws for Continuous Fluid Antenna Systems
本論文は、連続流体アンテナシステム（CFAS）の空間的相関、連続的なアンテナ配置、および多次元空間（1 次元、2 次元、3 次元）を考慮し、受信 SNR 分布の上側尾部（高 SNR 確率）に焦点を当てることで、次元数増加に伴う性能向上の漸近式と最適次元を導出するスケーリング法則を確立しています。
BER Analysis and Optimization for Continuous RIS-Enabled NOMA
この論文は、空間相関フェーディング下の上り路 PD-NOMA システムにおけるビット誤り率（BER）を解析し、電力割当と動的 RIS 分割の最適化によって BER フローを解消し、従来の OMA や最適化されていない NOMA を凌駕する性能を実現する手法を提案しています。
On the Distribution of Matched Filtering with Continuous Aperture Arrays
本論文は、Karhunen-Loève 展開と打ち切られた仮指数分布モデルを用いて、相関レイリー環境における連続アパーチャアレイのマッチドフィルタ SNR 分布を解析的に導出することで、従来のガンマ近似よりも高精度な性能評価（特にアウトアウ確率領域）を可能にし、離散アンテナアレイを上回る性能を示すことを明らかにしています。
Beyond the Limits of Rigid Arrays: Flexible Intelligent Metasurfaces for Next-Generation Wireless Networks
本論文は、柔軟な物理的変形により電磁波の放射と伝搬を動的に制御できる「柔軟インテリジェントメタサーフェス（FIM）」のハードウェアアーキテクチャ、通信システムへの統合、応用シナリオ、および従来の剛体アレイとの性能比較を解説し、次世代ワイヤレスネットワークにおけるその可能性と今後の課題を論じています。
Indirect and Direct Multiuser Hybrid Beamforming for Far-Field and Near-Field Communications: A Deep Learning Approach
この論文は、近距離・遠距離通信における超大規模MIMOシステムのハイブリッドビームフォーミング課題を解決するため、KKT条件を用いてデジタルプリコーダを閉形式で導出する複素値エンドツーエンド深層学習フレームワークを提案し、既知のチャネル状態情報に基づく間接モードと未知のチャネル状態情報に基づく直接モードの両方で高いスペクトル効率と安定性を達成することを示しています。
Near-Field Multiuser Beam Training for XL-MIMO: An End-to-End Interference-Aware Approach with Pilot Limitations
本論文は、限られたパイロット資源下で近距離 XL-MIMO における多ユーザービームトレーニングの課題を解決するため、干渉を考慮した深層学習フレームワーク（DL-IABT）を提案し、閉形式の MMSE 解に基づく損失関数を用いてアナログビームインデックスを直接予測することで、パイロットオーバーヘッドを大幅に削減しつつ最適な和レート性能を実現することを示しています。
Array Geometry-Centric Axial Sidelobe Interference Analysis for Near-Field Multi-User MIMO
この論文は、近距離マルチユーザーMIMOシステムにおける軸方向のサイドローブ干渉を解析し、一様平面アレイ（USA）が一様円形アレイ（UCA）などに比べてサイドローブレベルを大幅に低減し、より高い合計スループットを実現することを明らかにしています。
A Joint JSCC-Resource Allocation Framework for QoS-Aware Semantic Communication in LEO Satellite-based EO Missions
本論文は、LEO 衛星を用いた地球観測ミッションにおいて、画像再構成品質の制約下で送信電力を最小化するため、曲線近似モデルと JCRRA アルゴリズムを用いて JSCC パラメータとリソース割り当てを最適化する枠組みを提案し、既存手法に比べて大幅な電力削減を実現することを示しています。
Simultaneous Multi-Modal Covert Communications: Analysis and Optimization
この論文は、複数の通信モダリティを同時に使用する異種無線ネットワークにおける秘匿通信の問題を扱い、敵対者の検知誤り確率を最小化する最適な検出器を導出するとともに、通信レート制約下で検知誤り確率を最大化する低計算量なモダリティ選択手法を提案し、その有効性を数値シミュレーションで検証しています。
Absorption-Based, Passive Range Imaging from Hyperspectral Thermal Measurements
この論文は、大気吸収の物理モデルと正則化を用いて受動的な長波赤外ハイパースペクトル画像から距離と物体の固有特性を同時に推定し、反射光の影響を考慮して自然環境下で 15m から 150m の範囲を Lidar データと高い一致で復元する手法を提案するものです。
Task-Oriented Learning for Automatic EEG Denoising
この論文は、クリーンな参照信号を必要とせずタスクラベルのみを用いて脳波（EEG）のノイズ除去を自動化するタスク指向学習フレームワークを提案し、その有効性を複数のデータセットで実証したものである。
Expectation-maximization for structure determination directly from cryo-EM micrographs
本論文は、低ノイズ環境下でも単粒子 cryo-EM 画像から投影画像の特定を不要とし、直接 3 次元分子構造を推定するための近似期待値最大化アルゴリズムを提案し、数値実験によりその有効性を示したものである。
Spatial IDFT for Squint-Free Massive Arrays
本論文は、アレイ固有の DFT によるビームスクイントを空間 IDFT で明示的に相殺する手法を提案し、OFDM 変調の活用や数値シミュレーションを通じて、大規模アレイにおけるスクイントフリーの実現と信号品質の向上を検証しています。
On the Impact of Sampling on Deep Sequential State Estimation
本論文は、深層カルマンフィルタに重要度サンプリングを適用して IW-DKF を提案し、より厳密なモンテカルロ目的関数を用いることで、非線形物理モデルにおける状態推定とパラメータ学習の精度を向上させることを示しています。
Mitigation of Radar Range Deception Jamming Using Random Finite Sets
本論文は、ランダム有限集合（RFS）と多仮説追跡（MHT）を活用し、主ビーム距離欺惑ジャミング（RGPO）攻撃による誤った距離情報を検出・補正することで、目標の追跡精度を維持する新しいレーダー追跡フレームワークを提案している。
GDM4MMIMO: Generative Diffusion Models for Massive MIMO Communications
本論文では、生成拡散モデル（GDM）の概要と最近の研究動向を解説し、近距離場チャネル推定への適用事例を通じて、大規模 MIMO 通信における効率的なチャネル状態情報（CSI）取得への可能性を明らかにするとともに、将来の課題と研究の方向性を示唆しています。