Nonlinearity Compensation for Coherent Optical Satellite Communications
この論文は、高電力光増幅器における非線形効果を考慮した光衛星アップリンクの現実的なモデルを構築し、ルックアップテーブルや非線形位相回転に基づく低複雑度のデジタル信号処理技術により、システム性能を大幅に向上させつつリンク損失許容値を最大 6dB 改善できることを示しています。
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161 件の論文
OFDM Waveform Optimization for Bistatic Integrated Sensing and Communications
本論文は、双基地統合センシング・通信システムにおいて、通信データレートを最大化しつつセンシング精度と電力制約を満たすために、サブキャリア割り当てと電力配分を最適化する OFDM 波形設計手法を提案し、その有効性をシミュレーションで実証したものである。
Intrinsic Sequentiality in P: Causal Limits of Parallel Computation
この論文は、因果的実行がインスタンス仕様の一部である多項式時間決定問題を研究し、情報理論的限界により、その処理が本質的に直列的であり、並列計算による漸近的な高速化が不可能であることを示しています。
Evaluation of EMF Exposure to Throughput Ratio for Sustainable 5G Networks
本論文は、実測データとモンテカルロシミュレーションを用いて、実際の基地局配置の反発特性をより正確に捉えるベータ・ジネブル点過程に基づく確率幾何学フレームワークを構築し、5G マルチコネクティビティネットワークにおける電磁界曝露とスループットのバランスを評価する新たな指標（REBT-DL）を提案することで、持続可能なネットワーク設計の指針を提供しています。
Fusion of Monostatic and Bistatic Sensing for ISAC-Enabled Low-Altitude Environment Mapping
本論文は、ISAC 技術を用いた低空環境マッピングにおいて、単一基地局（モノスタティック）と双基地局（ビスタティック）の測定の融合、および非理想的な表面による拡散散乱の考慮を通じて、従来の手法よりも高精度で堅牢な環境地図構築を実現する新しいベイズ推定フレームワークを提案するものである。
Space-sharing and Singleton Bounds for Entanglement-assisted Classical Coding
この論文は、エンタングルメント支援古典符号化（EACC）において、空間共有の議論を用いて既存の単一性限界の厳密性を詳述し、エンコーダーが局所量子操作のみを許可される条件下でエンタングルメントがエンコーダーのサブセットに分散されている場合の新たな厳密なエントロピー的単一性限界を確立するものである。
Pinching Antennas-Assisted Low-Latency Federated Learning Over Multi-User Wireless Networks
本論文は、誘電体導波路に沿って放射点を動的に再配置することで通信品質を向上させるピンチングアンテナシステム（PASS）を活用し、スケジューリング、電力制御、CPU 周波数、PA 配置を最適化する「FedPASS」という低遅延連合学習フレームワークを提案し、MNIST や CIFAR-10 における数値実験で従来の無線連合学習と比較してトレーニング遅延を大幅に削減しつつ高い精度を達成することを示しています。
Coherence-Aware Over-the-Air Distributed Learning under Heterogeneous Link Impairments
本論文は、無線リンクの異質なコヒーレンス特性による課題に対処するため、パイロット信号へのモデル符号の多重化や過去のモデルの再利用などの通信効率化戦略を統合し、ダウンリンクとアップリンクの両方における収束保証を有するコヒーレンス意識分散学習フレームワークを提案する。
Order Optimal Regret Bounds for Sharpe Ratio Optimization under Thompson Sampling
本論文は、ガウス報酬を持つ確率的バンディット問題におけるシャープレシオ最大化に対して、トンプソンサンプリングに基づくアルゴリズム「SRTS」を提案し、対数 regrets 上界と一致する下界を導出することでその順序最適性を理論的に証明するとともに、数値実験で既存手法を上回る性能を実証したものである。
Hallucination is a Consequence of Space-Optimality: A Rate-Distortion Theorem for Membership Testing
この論文は、大規模言語モデルのハルシネーションが、限られた容量下での情報理論的に最適な戦略として、事実と非事実のスコア分布間の最小 KL ダイバージェンスによって特徴づけられるレート歪み定理の必然的な帰結であることを示しています。
LWM-Temporal: Sparse Spatio-Temporal Attention for Wireless Channel Representation Learning
LWM-Temporal は、物理的に妥当な近傍に相互作用を制限することで計算複雑度を大幅に削減しつつ、モビリティに起因する進化を捉える汎用的な無線チャネル埋め込みを学習する、新しい大規模無線モデル（LWM）ファミリーのメンバーです。
Quantization of Ricci Curvature in Information Geometry
この論文は、情報幾何学におけるフィッシャー情報計量に基づくリッチスカラーの体積平均が半整数に量子化されるという 20 年前の予想を、木構造や完全グラフでは証明し、一般のループ構造では反証することで解決するとともに、ガウス DAG ネットワークにおける正負の曲率の二項対立を示しています。
The Epistemic Support-Point Filter: Jaynesian Maximum Entropy Meets Popperian Falsification
この論文は、無知を素早く受け入れ確実性を遅く主張するという認識論的コミットメントを数学的に定式化し、エビデンスのみに基づくフィルタリングにおいて最悪ケースの認識的無知を最小化する「エプステミック・サポート・ポイント・フィルタ（ESPF）」が、ジェインズ流最大エントロピー原理とポパー流反証主義を統合した唯一の最適フィルタであることを証明し、そのガウス極限においてカルマンフィルタが回復されることを示しています。
Universal Shuffle Asymptotics, Part II: Non-Gaussian Limits for Shuffle Privacy -- Poisson, Skellam, and Compound-Poisson Regimes
この論文は、局所プライバシーパラメータが濃縮する臨界領域において、シャッフルモデルの漸近分布がガウス分布からポアソン分布、スキラム分布、複合ポアソン分布へと遷移し、非ガウス限界実験を特徴づけることを示しています。
Learning to Decode Quantum LDPC Codes Via Belief Propagation
本論文は、量子低密度パリティ検査符号のデコーディングにおける収束性の課題を克服するため、マルコフ決定過程として定式化し、局所状態と第二近傍を用いた効率的な更新により強化学習を適用した新しいデコーダを提案し、その性能と収束速度の優位性をシミュレーションで実証したものである。
Learning from Radio using Variational Quantum RF Sensing
この論文は、レイトレーシングデータを用いて最適化された量子回路を備えた量子センサーが、従来の古典的な手法よりも少ない情報量で環境を学習し、チャネル測定を不要としながら微弱な電波信号にも敏感に反応する局所化タスクを可能にすることを示しています。
Fly-PRAC: Packet Recovery for Random Linear Network Coding
この論文は、ノイズのある通信環境において破損パケットを廃棄するのではなく代数的関係を利用して中間ノードで復元する新しいパケット回復方式「Fly-PRAC」を提案し、従来の手法と比較して伝送効率や復号遅延の大幅な改善を実証しています。
Optimising two-block averaging kernels to speed up Markov chains
本論文は、有限マルコフ連鎖の混合を加速する最適な 2 ブロック分割を選択する問題に対し、KL 発散とフロベニウス距離という 2 つの基準に基づいて最適化手法を確立し、組合せ最適化問題として定式化するとともに、効率的な近似アルゴリズムを提案してその実用性を検証したものである。
Optimal Movable Antenna Placement for Near-Field Wireless Sensing
本論文は、近接場無線センシングにおける最悪ケースの位置推定誤差を最小化するため、対称配置の最適性を証明し、リヒター・チャカロフの定理を用いて中央と両端の 3 点にアンテナを配置する効率的な移動アンテナ配置戦略を提案するものである。
3-D Trajectory Optimization for Robust Direction Sensing in Movable Antenna Systems
本論文は、可動アンテナを 3 次元空間内で移動させることで、従来の固定アンテナや 2 次元移動方式よりも広範囲かつロバストな方向推定性能を実現し、その軌道を最小最大誤差基準で最適化する手法を提案しています。