Toward 6G Sidelink Reliability: MAC PRR Modeling for NR Mode 2 SPS and ns-3 Validation
本文针对 5G NR 侧行链路 Mode 2 中的基于感知的半持续调度（SPS）机制，建立了一个显式建模 MAC 层碰撞事件的包接收率（PRR）解析模型，推导了稳态碰撞概率与 PRR 的闭式表达式，并通过 ns-3 仿真验证了该模型在分析 SPS 参数对 6G 侧行链路可靠性影响方面的有效性。
⚡ Category
eess.SY
319 篇论文
Input-to-State Stable Coupled Oscillator Networks for Closed-form Model-based Control in Latent Space
该论文提出了一种新的耦合振荡器网络（CON）模型，通过赋予其拉格朗日系统结构、证明全局输入 - 状态稳定性并建立输入与潜在空间力的可逆映射，实现了基于原始像素反馈的机械系统高效潜在空间闭环控制。
Robustness to Model Approximation, Model Learning From Data, and Sample Complexity in Wasserstein Regular MDPs
该论文研究了基于 Wasserstein 距离的离散时间随机最优控制模型近似下的鲁棒性，证明了在折扣成本和平均成本准则下，最优策略的性能损失与转移核之间的 Wasserstein-1 距离成正比，并进一步将该理论应用于扰动估计和实证模型学习，给出了相应的样本复杂度界。
Transformers as Implicit State Estimators: In-Context Learning in Dynamical Systems
该论文表明，在无需测试时梯度更新或显式系统模型的情况下，基于上下文学习的 Transformer 能够隐式推断隐藏状态，从而在从线性高斯到非线性等各种动态系统中实现媲美卡尔曼滤波及粒子滤波等经典方法的输出预测性能。
Minimax Linear Regulator Problems for Positive Systems
本文针对连续时间正线性时不变系统，利用动态规划理论推导了非负及有界状态扰动下多扰动极小极大线性调节器问题的有限与无限时域显式解，提出了无限时域解的定点计算方法并研究了系统的最小 L1 诱导增益，最后通过大规模水资源管理网络验证了该框架的可扩展性。
A Deep Learning-Based Method for Power System Resilience Evaluation
本文提出了一种融合历史停电与气象数据的深度学习框架，通过韧性梯形法量化电力系统韧性，并引入社会经济权重以评估区域脆弱性，从而指导针对脆弱地区的分布式能源投资以提升系统韧性。
Pricing for Routing and Flow-Control in Payment Channel Networks
本文提出了一种名为 DEBT control 的联合路由与流量控制协议，该协议通过基于资金净流量的动态定价机制，利用网络效用最大化问题的对偶梯度下降法，引导支付通道网络在稳态需求下达到最优运行状态并保证了收敛性。
A Coordinated Routing Approach for Enhancing Bus Timeliness and Travel Efficiency in Mixed-Traffic Environment
本文提出了一种利用实时交通数据动态重规划网联自动驾驶车辆（CAV）路径的协同路由策略，通过在混合交通流中避免专用公交车道拥堵，显著提升了公交准点率与 CAV 的通行效率。
Power flow and optimal power flow using quantum and digital annealers: a computational scalability analysis
本研究提出了将潮流（PF）和最优潮流（OPF）问题转化为二次无约束二值优化（QUBO）模型的 AQPF 和 AQOPF 算法，并通过在 D-Wave 量子退火器、混合求解器及富士通数字退火器上对 4 至 1354 节点系统的测试，验证了该方法在生成可行解及应对病态场景时的可扩展性与鲁棒性。
The Phantom of Davis-Wielandt Shell: A Unified Framework for Graphical Stability Analysis of MIMO LTI Systems
本文提出了一种基于戴维斯 - 温兰特壳的统一框架，通过引入旋转缩放相对图（-SRG）概念，建立了多输入多输出线性时不变反馈系统的图形化稳定性分析新方法，并证明了该条件在现有二维图形判据中具有最小的保守性。
Constraint Learning in Multi-Agent Dynamic Games from Demonstrations of Local Nash Interactions
该论文提出了一种基于逆动态博弈的算法，通过混合整数线性规划编码局部纳什均衡的 KKT 条件，从多智能体交互演示中准确学习参数化约束（包括凸与非凸约束），并据此生成满足底层安全约束的鲁棒运动规划。
ORN-CBF: Learning Observation-conditioned Residual Neural Control Barrier Functions via Hypernetworks
本文提出了一种基于哈密顿 - 雅可比可达性分析的观测条件残差神经控制障碍函数（ORN-CBF）方法，利用超网络架构确保预测安全集不与观测到的失效集相交，从而在部分可观测环境中近似恢复最大安全集，并通过仿真与硬件实验验证了其在提升地面机器人与四旋翼飞行器安全性及泛化能力方面的有效性。
Discovering and exploiting active sensing motifs for estimation
本文提出了名为"BOUNDS"的方法及 Python 包，用于发现能提升非线性系统信息获取能力的主动感知运动模式，并结合增广信息卡尔曼滤波（AI-KF）动态融合神经网络与模型估计，从而在无人机等自主系统中实现了对地面速度、高度和风向等关键状态的有效估计。
Opponent State Inference Under Partial Observability: An HMM-POMDP Framework for 2026 Formula 1 Energy Strategy
该论文针对 2026 年 F1 新规下因对手隐藏状态导致的部分可观测随机博弈问题，提出了一种结合隐藏马尔可夫模型（HMM）推断对手能量状态与深度 Q 网络（DQN）制定决策的两层框架，有效解决了传统单智能体优化方法无法应对的“反收割陷阱”等复杂策略挑战。
Quantum Technologies and Edge Devices in Electrical Grids: Opportunities, Challenges, and Future Directions
本文探讨了将量子计算、量子传感和量子通信等前沿技术集成到电力边缘设备中，以解决传统设备在数据处理、传感精度及通信安全方面面临的瓶颈，并分析了其带来的机遇、挑战与未来发展方向。
CN-CBF: Composite Neural Control Barrier Function for Safe Robot Navigation in Dynamic Environments
本文提出了一种名为 CN-CBF 的复合神经控制障碍函数方法，通过结合基于哈密顿 - 雅可比可达性框架训练的单个障碍函数与残差神经网络架构，实现了在动态环境中安全且高效的机器人导航，并在仿真与硬件实验中显著提升了任务成功率。
Adaptive Gain Nonlinear Observer for External Wrench Estimation in Human-UAV Physical Interaction
本文提出了一种自适应增益非线性观测器，利用全非线性动力学模型（特别是考虑非恒定惯性矩阵）在无专用力矩传感器的情况下，实现了对人机协作运输任务中外部交互力和力矩的准确、鲁棒估计，且性能优于扩展卡尔曼滤波。
Impact of Work Schedule Flexibility on EV Hosting Capacity: Insights from Analyzing Field Data
该论文利用亚利桑那州住宅馈线实测数据，提出了考虑工作日程灵活性的鲁棒与机会约束优化模型，证实了将混合/远程办公等弹性工作与屋顶光伏相结合，可有效提升配电变压器的电动汽车接纳能力并优化电网需求管理。
Space-Control: Process-Level Isolation for Sharing CXL-based Disaggregated Memory
本文提出了 Space-Control，这是一种软硬件协同设计方案，通过硬件认证执行上下文和细粒度访问控制，在 CXL 内存池化环境中实现了进程级隔离，且性能开销极低（仅 3.3%）。
Is Your Safe Controller Actually Safe? A Critical Review of CBF Tautologies and Hidden Assumptions
这篇教程批判性地审视了控制障碍函数（CBF）在机器人安全中的实际应用，揭示了理论假设与受输入约束系统的构造性实现之间的差距，指出了许多现有演示仅适用于被动安全系统或存在误用的问题，并提供了构建真实安全保证的实用指南及交互式演示。