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Este artigo oferece uma revisão abrangente da evolução das técnicas anti-jamming de engano para sistemas de radar, categorizando as estratégias atuais em prevenção, detecção e mitigação, enquanto destaca direções futuras focadas em sistemas distribuídos, cognitivos e habilitados por IA.
Este artigo investiga o projeto de beamforming para sistemas de multicast multi-grupo baseados em arrays de abertura contínua (CAPA) visando maximizar a eficiência energética, propondo um algoritmo eficiente baseado em descida coordenada de blocos e uma abordagem de baixo custo com zero-forcing, demonstrando que, embora os CAPA superem as arrays discretas espaciais, o aumento do tamanho da abertura e a distribuição mais ampla dos usuários podem impactar negativamente o desempenho.
Este artigo propõe uma técnica de estimativa de assinatura de super-resolução baseada em sensoriamento compressivo de baixa complexidade para radares FMCW XL-MIMO, projetada para mitigar o efeito de banda larga espacial e permitir processamento em tempo real com alta resolução.
Este artigo propõe uma abordagem inovadora e geral baseada na construção centrada na informação da matriz de informação de Fisher para derivar limites inferiores de Cramér-Rao (CRLB) em forma fechada para o problema de localização de corpos rígidos, permitindo avaliar com precisão tanto a translação quanto a rotação e servindo como referência para analisar e melhorar estimadores de estado da arte.
Este trabalho propõe um framework eficiente de rastreamento de feixe assistido por sensores para comunicações em ondas milimétricas, que utiliza destilação de conhecimento para transferir a alta precisão de uma rede neural complexa para um modelo leve, permitindo prever feixes ótimos para múltiplos intervalos de tempo futuros com redução significativa de parâmetros, latência e consumo de energia.
Esta carta apresenta uma abordagem inovadora que utiliza acumuladores em cascata para calcular eficientemente somas ponderadas com potências de índice temporal em tempo real, eliminando a necessidade de armazenamento de blocos de dados e reduzindo drasticamente o custo computacional de multiplicações.
Este artigo propõe e analisa algoritmos estocásticos de ganância, especificamente MRG, DRG e Random-WSSA, para resolver problemas de seleção de sensores com submodularidade fraca sob restrições de orçamento e desempenho, garantindo aproximações com alta probabilidade e demonstrando sua eficácia em constelações de satélites de observação terrestre.
Este trabalho propõe uma abordagem de otimização submodular multi-tarefa que, ao introduzir um termo de regularização por entropia relativa, garante robustez distribucional local e eficiência computacional através de métodos gananciosos, validada em cenários de seleção de satélites e sumarização de imagens.
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 propõe o modelo Open-RFNet, baseado em aprendizado contrastivo supervisionado multi-domínio e no algoritmo IG-OpenMax, para realizar reconhecimento de drones não cooperativos em cenários de conjunto aberto com alta precisão tanto para tipos conhecidos quanto desconhecidos.
O artigo apresenta o ACCOR, um método de aprendizado contrastivo complexo aprimorado por atenção que utiliza sinais IQ de radar mmWave para realizar classificação robusta de objetos oclusos, alcançando alta precisão em frequências de 64 GHz e 67 GHz.
Este estudo demonstra que a integração de propriedades bioelétricas celulares com algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado, particularmente a Floresta Aleatória, permite prever a malignidade celular com alta precisão (~90%), estabelecendo uma base promissora para o desenvolvimento de ferramentas diagnósticas em tempo real.
Este artigo preenche uma lacuna na literatura ao estabelecer um modelo analítico de tempo contínuo para a Multiplexação por Divisão de Frequência Afiada (AFDM), demonstrando a importância do pulse-shaping e da supressão de subportadoras, derivando sua densidade espectral de potência, analisando a sensibilidade a imperfeições de hardware e fornecendo limites teóricos para estimação de parâmetros do canal.
O artigo apresenta o VoxKnesset, um novo conjunto de dados aberto e longitudinal com cerca de 2.300 horas de discurso parlamentar em hebraico (2009-2025) de 393 falantes, destinado a avaliar e melhorar a modelagem de sistemas de processamento de fala para o envelhecimento vocal.
Este artigo propõe o uso de um autoencoder variacional condicional (CVAE) para realizar a reconstrução inversa de séries temporais de choque a partir de espectros de resposta ao choque, superando as limitações computacionais e de generalização dos métodos iterativos tradicionais ao oferecer uma abordagem baseada em dados, mais rápida e precisa.
Este artigo propõe uma arquitetura de beamforming tri-híbrido para sistemas de antenas de pinçamento com guias de onda segmentados (SWAN) em comunicações MIMO de múltiplos usuários, otimizando conjuntamente componentes digitais, analógicos e de pinçamento em estruturas totalmente e parcialmente conectadas, demonstrando superioridade de desempenho e eficiência energética em comparação com sistemas convencionais.
Este artigo apresenta um quadro unificado que relaciona as estatísticas de energia de constelações formatadas às características de baixa frequência do espectro de flutuação de intensidade, fornecendo regras de projeto para mitigar a interferência não linear em sistemas de fibra óptica através da otimização conjunta de parâmetros como comprimento do bloco, taxa de símbolos e método de formatação.
Este artigo propõe um filtro Bayesiano conformal baseado em aprendizado profundo (DCBF) que integra regressão de quantis conformal e filtragem Bayesiana para superar as limitações de modelos tradicionais e de redes neurais, fornecendo previsões de canal MIMO mais precisas e com incerteza calibrada na presença de envelhecimento do canal.
Este estudo propõe um método inovador de detecção de interferência de rádio-frequência no GNSS utilizando a constelação CYGNSS, baseado na análise do valor máximo do piso de ruído em mapas de atraso-Doppler e validado por uma estrutura de verificação em dois níveis, demonstrando maior sensibilidade e confiabilidade na identificação de interferências em comparação com técnicas existentes.
Este artigo apresenta um método para reduzir a dependência do fator de decimação no rebaixamento da banda de passagem de decimadores de pente de ordem , alcançado ao cascatear um filtro FIR simétrico de 3 taps na etapa integral e selecionar seus coeficientes apenas em função da ordem .