Advances in Anti-Deception Jamming Strategies for Radar Systems: A Survey
이 논문은 레이더 시스템의 위장 교란에 대응하기 위한 예방, 탐지, 완화 전략을 포괄적으로 검토하고 분산형·인지형·AI 기반 레이더 등 향후 연구 방향을 제시합니다.
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176 편의 논문
Continuous Aperture Array (CAPA)-Based Multi-Group Multicast Communications
이 논문은 다중 그룹 멀티캐스트 통신 시스템에서 에너지 효율을 최대화하기 위해 연속 구면 어레이 (CAPA) 기반 빔포밍을 설계하고, 이를 위한 최적 알고리즘과 저복잡성 근사 기법을 제안하며, 기존 이산 어레이 대비 성능 향상과 함께 어레이 크기 및 사용자 분포가 에너지 효율에 미치는 영향을 분석합니다.
Low-Complexity Super-Resolution Signature Estimation of XL-MIMO FMCW Radar
이 논문은 XL-MIMO FMCW 레이더에서 발생하는 공간적 와이드밴드 효과를 해결하기 위해 압축 센싱 기반의 저복잡도 초해상도 시그니처 추정 기법을 제안하고, 이를 통해 기존 방법들보다 우수한 성능을 입증합니다.
Fundamental Limits of Rigid Body Localization
이 논문은 임의의 측정 정보와 오차 분포를 고려하여 강체 국소화 문제의 크라메르 - 라오 하한 (CRLB) 을 계산할 수 있는 정보 중심의 일반적 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 회전 행렬의 직교성 제약이 포함된 폐형식 해를 유도하여 최신 추정기들의 성능 한계를 평가하고 개선 방향을 제시합니다.
Knowledge Distillation for Sensing-Assisted Long-Term Beam Tracking in mmWave Communications
이 논문은 mmWave 통신에서 센서 기반의 장기 빔 추적을 위해 대형 신경망을 교사 모델로 활용하고 경량화한 학생 모델을 지식 증류로 학습시켜, 입력 시퀀스를 줄이면서도 높은 정확도를 유지하며 지연 시간과 전력 소모를 획기적으로 감소시키는 효율적인 프레임워크를 제안합니다.
Efficient Computation of Time-Index Powered Weighted Sums Using Cascaded Accumulators
이 논문은 캐스케이드 적분기를 활용하여 시간 인덱스 거듭제곱 가중합을 계산할 때 저장 공간 없이 곱셈 횟수를 회로 줄여 실시간 처리 효율성을 극대화하는 새로운 방법을 제안합니다.
Randomized Greedy Methods for Weak Submodular Sensor Selection with Robustness Considerations
이 논문은 예산 및 성능 제약 하의 약 서브모듈러 센서 선택 문제를 해결하기 위해 확률적 탐욕 알고리즘 (MRG, DRG) 과 강건 최적화를 위한 Random-WSSA 를 제안하고, 이에 대한 고확률 근사 보장을 유도하며 지구 관측 위성 군집을 통한 실증적 유효성을 입증합니다.
Localized Distributional Robustness in Submodular Multi-Task Subset Selection
이 논문은 다중 태스크 부분집합 선택 문제를 기준 분포의 국소적 분포 강건성 관점에서 접근하여, 상대 엔트로피 정규화를 통해 성능과 강건성 간의 균형을 효율적으로 달성하는 새로운 최적화 기법을 제안하고 위성 센서 선택 및 이미지 요약 과제에서 그 유효성을 입증합니다.
Wall-Street: An Intelligent Vehicular Surface for Reliable mmWave Handover
이 논문은 고속 이동 환경에서 밀리미터파 연결의 신뢰성을 확보하기 위해 차량 외부에 설치된 지능형 표면을 통해 신호를 유도하고 원활한 핸드오버를 수행하는 'Wall-Street' 시스템을 제안하며, 이를 통해 처리량을 최대 78% 향상시키고 지연을 34% 감소시켰음을 입증합니다.
Multi-Domain Supervised Contrastive Learning for UAV Radio-Frequency Open-Set Recognition
이 논문은 5G-Advanced 기반 저고도 통합 감지 및 통신 네트워크의 보안 강화를 위해, 텍스처 및 시계열 주파수 특징을 융합한 다중 도메인 지도 대비 학습과 개선된 생성형 OpenMax 알고리즘을 결합하여 미지 UAV 를 포함한 개방형 인식을 수행하는 'Open-RFNet' 모델을 제안하고 그 우수성을 입증합니다.
ACCOR: Attention-Enhanced Complex-Valued Contrastive Learning for Occluded Object Classification Using mmWave Radar IQ Signals
이 논문은 mmWave 레이더의 IQ 신호를 처리하기 위해 복소수 값 CNN, 멀티헤드 어텐션, 그리고 하이브리드 손실 함수를 결합한 ACCOR 모델을 제안하여, 가려진 물체 분류의 정확도를 기존 모델보다 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
Prediction of Cellular Malignancy Using Electrical Impedance Signatures and Supervised Machine Learning
이 논문은 건강한 세포와 악성 세포의 전기적 임피던스 특성을 분석하여 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용한 머신러닝 모델이 약 90% 의 정확도로 세포의 악성도를 예측할 수 있음을 입증하고, 이를 기반으로 한 실시간 진단 도구 개발의 가능성을 제시합니다.
Continuous-Time Analysis of AFDM: Pulse-Shaping, Fundamental Bounds and Impact of Hardware Impairments
이 논문은 이산 시간 모델의 한계를 넘어 연속 시간 분석 프레임워크를 구축하여 AFDM 의 펄스 성형, 스펙트럼 특성, 하드웨어 비이상성 영향 및 채널 파라미터 추정의 이론적 한계를 종합적으로 규명함으로써 차세대 고이동성 무선 시스템에서의 AFDM 실용화를 위한 이론적·실무적 기반을 마련합니다.
VoxKnesset: A Large-Scale Longitudinal Hebrew Speech Dataset for Aging Speaker Modeling
이 논문은 2009 년부터 2025 년까지의 15 년간 393 명의 연사 약 2,300 시간 분량의 헤브리어 의회 연설을 포함한 대규모 종단적 음성 데이터셋 'VoxKnesset'을 공개하고, 이를 통해 화자 검증 및 나이 예측 모델의 노화 적응 성능을 평가한 결과를 제시합니다.
Inverse Reconstruction of Shock Time Series from Shock Response Spectrum Curves using Machine Learning
이 논문은 충격 반응 스펙트럼 (SRS) 에서 가속도 시간 이력을 역추정하는 비선형 다대일 문제를 해결하기 위해, 기존 반복 최적화 방식보다 훨씬 빠르고 정확한 데이터 기반 역매핑을 학습하는 조건부 변분 오토인코더 (CVAE) 를 제안합니다.
Exploiting Segmented Waveguide-Enabled Pinching-Antenna Systems (SWANs) for Uplink Tri-Hybrid Beamforming
이 논문은 상향 링크 다중 사용자 MIMO 통신을 위해 디지털, 아날로그, 핀칭 빔포밍을 통합하여 최적화하는 세그먼트 도파관 기반 핀칭 안테나 시스템 (SWAN) 의 새로운 삼중 하이브리드 빔포밍 아키텍처를 제안하고, 완전 연결 및 부분 연결 구조에서의 성능과 에너지 효율성을 분석합니다.
Intensity Fluctuation Spectra as a Design Guide for Nonlinear-Tolerant Constellation Shaping
이 논문은 블록 단위 에너지 통계와 강도 변동 PSD 의 저주파 특성을 연결하는 통합 프레임워크를 제시하여, 블록 길이와 심볼 속도 등을 설계함으로써 비선형 간섭을 완화하는 변조 성형 기법에 대한 실용적인 지침을 제공합니다.
MIMO Channel Prediction via Deep Learning-based Conformal Bayes Filter
이 논문은 채널 노화 환경에서 기존 칼만 필터의 모델 불일치 문제와 딥러닝 기반 방법의 과도한 확신 문제를 해결하기 위해, 딥러닝 예측과 컨포멀 양자 회귀, 베이지안 필터링을 통합한 딥러닝 기반 컨포멀 베이지안 필터 (DCBF) 를 제안하여 보정된 불확실성을 갖춘 신뢰할 수 있는 MIMO 채널 예측을 달성함을 보여줍니다.
Detection of GNSS Interference Using Reflected Signal Ob-servations from the LEO Satellite Constellation
본 논문은 CYGNSS 위성의 반사 신호 노이즈 바닥을 기반으로 한 최대값 기반 전략과 다중 위성 및 시간적 지속성 검증 프레임워크를 도입하여, 기존 방법보다 민감하고 신뢰성 있게 GNSS 간섭을 탐지하는 새로운 방법을 제안하고 검증했습니다.
A Method to Derate the Rate-Dependency in the Pass-Band Droop of Comb Decimators
이 논문은 적분 단계에 대칭형 3-탭 FIR 필터를 직렬로 연결하고 계수를 필터 차수 의 함수로만 설정함으로써 차 콤 감산기의 통과대역 드롭 현상에서 감산 인자 에 대한 의존성을 완화하는 방법을 제시합니다.