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O artigo apresenta o CrossCheck, um sistema de validação de entradas para controladores SDN em redes de área ampla que detecta entradas inválidas para prevenir falhas de rede, demonstrando em testes reais e simulações uma precisão de 100% na identificação de anomalias com taxa de falsos positivos nula.
Este artigo propõe uma abordagem baseada em um modelo de dupla Idade da Informação (AoI) e um processo de decisão de Markov para otimizar o agendamento de transmissões em sistemas de monitoramento sem fio com chegadas aleatórias de dados, superando as limitações das políticas convencionais ao lidar com a evolução assíncrona da frescura da informação entre sensores e o centro de monitoramento.
Este artigo propõe o uso de mini-carros em escala 1:10 baseados em software de código aberto e compatíveis com as normas ETSI como uma solução de baixo custo para superar os desafios financeiros de transição entre simulações e testes práticos de veículos cooperativos, conectados e automatizados, demonstrando sua viabilidade através da validação de um sistema de alerta de colisão em cruzamentos.
Este artigo propõe uma abordagem inovadora para estimar grafos de interferência em redes de sensores sem fio, integrando essa medição à tarefa de inundação concorrente através do controle de potência de transmissão, permitindo assim a obtenção eficiente dessas informações em dispositivos comerciais sem comprometer os recursos de transmissão de dados.
Este artigo propõe uma política de agendamento baseada em limiares e índices para atualizações de status orientadas a objetivos em sistemas de inferência remota com atrasos bidirecionais de Markov, otimizando simultaneamente a frescura e o tamanho dos pacotes para minimizar o erro de inferência, superando significativamente as abordagens tradicionais baseadas apenas na idade da informação.
Este artigo propõe um framework para gerenciar conflitos entre xApps em redes O-RAN, combinando aprendizado de máquina explicável e inferência causal para identificar e quantificar o impacto de ações de controle concorrentes nos indicadores de desempenho da rede.
Este trabalho relaxa a suposição de rotas predeterminadas no quadro de maximização de utilidade de redes quânticas (QNUM), formulando o problema de roteamento de emaranhamento de caminho único como um programa convexo inteiro misto (MICP) e propondo heurísticas eficientes para identificar rotas que maximizam a utilidade da rede com alta precisão.
Este artigo demonstra a viabilidade de uma rede quântica global que conecta quaisquer dois pontos da Terra a até 20.000 km, utilizando constelações de satélites em órbita baixa combinadas com repetidores quânticos baseados em átomos neutros ou vacâncias de nitrogênio e silício, ao integrar modelos físicos detalhados de enlaces satelitais com estimativas analíticas de recursos de emaranhamento para otimizar as taxas de distribuição.
O artigo propõe o SliceFed, um novo framework de Aprendizado por Reforço Profundo Multiagente Constrained Federado que utiliza uma abordagem primal-dual de Lagrange com PPO para otimizar o fatiamento dinâmico de espectro em redes 6G, garantindo privacidade de dados e o cumprimento rigoroso de prazos de latência URLLC em ambientes de alta interferência.
Este artigo propõe uma arquitetura de IA agente multiagente e um sistema híbrido de previsão de feixes baseado em dados bimodais (mobilidade e visão) para superar os desafios de propagação em comunicações mmWave de veículos aéreos não tripulados em redes de economia de baixa altitude, alcançando uma precisão de previsão de até 96,57%.
Este artigo propõe e valida um framework de inferência dividida que integra a localização de visão cruzada (CVL) com a rede integrada espaço-ar-terra (SAGIN) do 6G, otimizando conjuntamente comunicação, computação e confidencialidade para melhorar a precisão, latência, consumo de energia e privacidade na localização.
Este artigo apresenta dois modelos de aprendizado profundo, uma Rede de Atenção em Grafos (GAT) personalizada e um Modelo de Linguagem Grande (LLM) ajustado, que superam métodos estatísticos e de LSTM na previsão de séries temporais de tráfego ao capturar simultaneamente padrões temporais e correlações topológicas da rede.
Este artigo analisa o impacto da interferência recíproca entre as tecnologias IEEE 802.11p e LTE-V2X Mode 4 e propõe e valida, através de simulações, uma solução de mitigação baseada na inserção do preâmbulo do 802.11p nas transmissões do LTE-V2X, demonstrando sua eficácia na coexistência em canais compartilhados sob diversas condições de tráfego.
Este artigo apresenta uma revisão abrangente das novas especificações ETSI de Operação Multi-Canal (MCO) para o Release 2 dos Sistemas Inteligentes de Transporte Cooperativos, descrevendo a arquitetura expandida, fornecendo exemplos de uso e discutindo questões abertas para futuras pesquisas.
O artigo apresenta o Wall-Street, uma superfície inteligente montada em veículos que otimiza a conectividade em redes mmWave para usuários em alta velocidade, garantindo transições de célula mais estáveis e reduzindo interrupções, o que resulta em um aumento de até 78% no throughput e uma redução de 34% na latência em comparação com esquemas de handover convencionais.
Este artigo investiga o impacto das divisões funcionais do Open RAN na minimização do atraso de handover em redes não terrestres, demonstrando que a configuração com gNB a bordo do satélite oferece a maior disponibilidade de serviço (95,4%) em comparação com outras arquiteturas, ao otimizar parâmetros de handover em constelações LEO dinâmicas.
Este artigo propõe um esquema de inferência com divisão de modelo baseado em aprendizado por reforço profundo multiagente centrado no usuário (UCMS_MADDPG) para otimizar o descarregamento de tarefas em computação de borda móvel (MEC) em ambientes de IAoT dinâmicos, minimizando simultaneamente o atraso e o consumo de energia através de uma otimização conjunta de alocação de recursos, seleção de servidores e decisões de descarregamento.
Este artigo propõe e valida estatisticamente uma nova métrica chamada "segmentedness" para quantificar o grau de segmentação de uma rede, demonstrando que uma amostra mínima de 97 pares de nós é suficiente para estimar essa medida com precisão e intervalos de confiança confiáveis, independentemente do tamanho total da rede.
Este artigo investiga empiricamente como fatores de rede e de infraestrutura, frequentemente negligenciados, causam falhas de escalabilidade e desempenho instável em treinamentos distribuídos de GPUs em grande escala, identificando modos de falha recorrentes e propondo princípios práticos para diagnóstico e otimização.
Este artigo apresenta um framework de classificação de desempenho baseado em dados para otimizar a gestão estratégica de redes celulares multigeracionais, utilizando uma análise de 1.818 torres de celular para identificar padrões de infraestrutura, oportunidades de economia de custos e zonas de demanda não atendidas por tecnologias 4G, visando melhorar a eficiência operacional e reduzir o fosso digital.