Advances in Anti-Deception Jamming Strategies for Radar Systems: A Survey
本論文は、レーダーシステムに対する欺瞞ジャミングの脅威に対処するための、従来の手法から最新の分散・認知・AI 駆動型システムに至るまでの防止・検出・軽減戦略の進化を包括的にレビューし、今後の研究の方向性を示した調査論文である。
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176 件の論文
Continuous Aperture Array (CAPA)-Based Multi-Group Multicast Communications
本論文は、連続アパーチャアレイ（CAPA）を用いたマルチグループマルチキャスト通信において、エネルギー効率を最大化するビームフォーミング設計を提案し、その最適解の導出と低複雑化手法を提示するとともに、CAPA が従来アレイより優れた性能を示す一方で、アパチャサイズやユーザー分布の影響を明らかにしたものである。
Low-Complexity Super-Resolution Signature Estimation of XL-MIMO FMCW Radar
本論文は、超大規模 MIMO FMCW レーダーにおける空間広帯域効果による課題を克服し、低計算量でリアルタイム処理を可能にする圧縮センシングに基づく超解像シグネチャ推定手法を提案し、その有効性を数値シミュレーションで実証したものである。
Fundamental Limits of Rigid Body Localization
この論文は、任意の測定情報と誤差分布を明示的に考慮して剛体局所化問題のクラメー・ラオ下限（CRLB）を効率的に計算する情報中心の枠組みを提案し、既存の推定アルゴリズムの精度評価とさらなる改善の余地を示すものである。
Knowledge Distillation for Sensing-Assisted Long-Term Beam Tracking in mmWave Communications
この論文は、教師ネットワークと知識蒸留を用いた軽量学生ネットワークを設計することで、ミリ波通信における環境センサー情報を活用した高精度かつ低遅延の長期的ビーム追跡を実現する効率的なフレームワークを提案しています。
Efficient Computation of Time-Index Powered Weighted Sums Using Cascaded Accumulators
この論文は、大規模なデータブロックの保存や多数の乗算を不要とし、カスケード型アキュムレータを用いることで、時間インデックスのべき乗が重み付けされた和を極めて効率的に計算する新規手法を提案しています。
Randomized Greedy Methods for Weak Submodular Sensor Selection with Robustness Considerations
本論文では、予算および性能制約付きの弱準モジュラ最大化問題に対して、計算効率を高める確率的貪欲法（MRG および DRG）を提案し、高確率で近似保証が成り立つことを示した上で、複数の目的関数に対する頑健性を考慮したアルゴリズム（Random-WSSA）を開発し、地球観測衛星星座のセンサー選択への有効性を検証しました。
Localized Distributional Robustness in Submodular Multi-Task Subset Selection
本論文は、マルチタスク部分集合選択問題において、基準分布の近傍における局所的な分布ロバスト性を達成するために相対エントロピー正則化を導入し、その双対性により単調増加関数と部分モジュラ関数の合成最大化として定式化することで、効率的な貪欲法による最適化と性能・ロバスト性の両立を実現する手法を提案し、衛星選定や画像要約などのタスクでその有効性を検証したものである。
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。
Multi-Domain Supervised Contrastive Learning for UAV Radio-Frequency Open-Set Recognition
本論文は、5G-Advanced 環境における無人航空機（UAV）のセキュリティ脅威に対処するため、マルチドメイン教師あり対照学習と改良型 Generative OpenMax アルゴリズムを組み合わせた「Open-RFNet」を提案し、既知および未知の UAV に対して高い認識精度を達成するオープンセット認識フレームワークを構築したものである。
ACCOR: Attention-Enhanced Complex-Valued Contrastive Learning for Occluded Object Classification Using mmWave Radar IQ Signals
この論文は、複素数値 CNN、マルチヘッドアテンション、および教師あり対照学習を組み合わせた「ACCOR」という手法を提案し、64 GHz および 67 GHz のミリ波レーダー IQ 信号を用いて、段ボール箱に隠れた物体の分類において既存のモデルを上回る高精度（64 GHz で 96.60%）を達成したことを報告しています。
Prediction of Cellular Malignancy Using Electrical Impedance Signatures and Supervised Machine Learning
本研究は、健康細胞と悪性細胞の生電気的特性の差異を機械学習アルゴリズム（特にランダムフォレスト）を用いて解析し、約 90% の精度で細胞の悪性度を予測する診断手法の可能性を実証しました。
Continuous-Time Analysis of AFDM: Pulse-Shaping, Fundamental Bounds and Impact of Hardware Impairments
本論文は、高移動度向け波形であるAFDMの離散時間モデルの限界を克服し、連続時間解析枠組みを構築することで、パルス整形やハードウェア非理想性が信号特性に与える影響を明らかにし、実用的な無線トランシーバ実装に向けた理論的基盤を確立するものである。
VoxKnesset: A Large-Scale Longitudinal Hebrew Speech Dataset for Aging Speaker Modeling
本論文は、2009 年から 2025 年にかけての 393 名の国会議員による約 2,300 時間のヘブライ語音声データ「VoxKnesset」を公開し、15 年間の経年変化に伴う音声認識および話者認証の性能低下を実証的に分析するとともに、加齢に頑健な音声システム開発への基盤を提供するものである。
Inverse Reconstruction of Shock Time Series from Shock Response Spectrum Curves using Machine Learning
本論文は、従来の反復最適化手法に比べて計算コストが極めて低く、高いスペクトル忠実度と汎化性能を有する条件付き変分オートエンコーダ（CVAE）を用いて、衝撃応答スペクトルから加速度時系列を効率的に再構成する新しい機械学習アプローチを提案するものである。
Exploiting Segmented Waveguide-Enabled Pinching-Antenna Systems (SWANs) for Uplink Tri-Hybrid Beamforming
本論文は、アップリンク多ユーザー MIMO 通信において、デジタル・アナログ・ピンチングビームフォーミングを共同最適化するセグメント化導波路型ピンチングアンテナシステム（SWAN）のトリアンビッドビームフォーミングアーキテクチャを提案し、完全接続および部分接続構造における性能評価とスケーリング則の導出を通じて、従来方式を上回る性能とエネルギー効率のバランスを実現することを示しています。
Intensity Fluctuation Spectra as a Design Guide for Nonlinear-Tolerant Constellation Shaping
本論文は、非線形耐性を持つ変調構成の設計指針として、ブロックレベルのエネルギー統計と強度変動の低周波スペクトル特性を結びつける統合フレームワークを提案し、CCDM と ESS などの成形方式におけるブロック長やシンボルレートなどの最適設計則を導出するものである。
MIMO Channel Prediction via Deep Learning-based Conformal Bayes Filter
本論文は、モデルの不一致や過剰な自信という既存手法の課題を克服するため、深層学習、共形回帰、ベイズフィルタリングを統合した「深層学習ベース共形ベイズフィルタ（DCBF）」を提案し、校正された不確実性を持つ信頼性の高い MIMO チャネル予測を実現するものである。
Detection of GNSS Interference Using Reflected Signal Ob-servations from the LEO Satellite Constellation
本論文は、CYGNSS 衛星群の反射信号ノイズフロア最大値に基づく検出戦略と二段階検証フレームワークを提案し、ホワイトサンドスおよび中東地域での実証により、既存手法よりも感度と信頼性の高い GNSS 干渉の検出を実現したことを示しています。
A Method to Derate the Rate-Dependency in the Pass-Band Droop of Comb Decimators
この論文は、積分段に係数をフィルタ次数のみの関数として選択された対称 3 タップ FIR フィルタをカスケード接続することで、N 次コムデシメータの通過帯域ドロップの減衰率因子依存性を低減する手法を提案し、既存の各種コムデシメータやドロップ補償フィルタ設計法への適用を可能にすることを述べています。