Maximizing Secure Communication and Energy Harvesting in STAR-RIS-Assisted MISO Systems with Imperfect Eavesdropper Channel Information
The paper proposes a novel strategy to maximize the sum secrecy rate in a MISO wiretap network assisted by a simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface (STAR-RIS), while ensuring minimum required energy harvesting at energy-harvesting eavesdroppers under imperfect channel state information.
6G 지향 완전 다이버시티 어파인 주파수 분할 다중화를 위한 사전 치프 영역 인덱스 변조
어파인 주파수 분할 다중화(AFDM) 기술은 시간-주파수 이중 선택적 채널에 강인한 차세대 다중반송파 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 AFDM의 사전 치프 매개변수를 활용하여 추가 정보 비트를 전송할 수 있는 AFDM-PIM 기법을 제안한다. AFDM-PIM은 서브캐리어별 고유한 사전 치프 신호 할당을 통해 스펙트럼 및 에너지 효율을 향상시킬 수 있다.
밀리미터파 셀 프리 다중 입력 다중 출력 시스템의 하향링크 방해 신호 억제 전송
셀 프리 다중 입력 다중 출력 시스템의 하향링크에서 방해 신호에 대한 저항력을 최대화하는 대안 최적화 기반 방해 신호 억제 하이브리드 빔포밍 기법을 제안한다.
ミリ波セルフリーMIMOシステムのダウンリンクにおける妨害波耐性伝送
ミリ波セルフリーMIMOシステムのダウンリンクにおいて、受信ビームフォーミングと送信ビームフォーミングを最適化することで、最大限の妨害波耐性を実現する。
深層学習を用いた偏波再構成可能MISO システムにおける双方向偏波化とビームフォーミングアライメント
深層学習を用いることで、パイロット信号の明示的な推定を行わずに、受信したパイロット信号から直接偏波ベクトルとビームフォーミングベクトルを最適化できる。
Leveraging Wireless Environment Information to Enable Adaptive and Proactive 6G AI-Powered Air Interface
The article proposes a framework of wireless environment information-aided 6G AI-enabled air interface (WEI-6G AI2) that actively acquires real-time environment details to facilitate channel fading prediction and communication technology optimization.
LEO 위성 지원 통신에서 공간 변조와 공간 전이 키잉이 할 수 있는 역할
LEO 위성 지원 MIMO 시스템에서 공간 변조(SM) 및 공간 전이 키잉(SSK) 기법을 활용하여 스펙트럼 효율과 비트 오류율 성능을 향상시킬 수 있다.
Enhancing Spectral Efficiency and Reliability in LEO Satellite-Assisted Communication using Spatial Modulation and Space Shift Keying
Spatial modulation (SM) and space shift keying (SSK) schemes can enhance the spectral efficiency and bit-error rate performance of LEO satellite-assisted wireless communication systems.
지능형 표면을 위한 적응형 블라인드 빔포밍
지능형 표면(IS)의 반사 요소(RE)를 세 그룹으로 나누어 무작위 샘플링을 통해 무선 환경의 통계적 특징을 추출하고, 이를 활용하여 채널 정보 없이도 IS의 위상 변화를 효과적으로 조정할 수 있는 적응형 블라인드 빔포밍 알고리즘을 제안한다.
Blind Beamforming for Intelligent Surface: An Adaptive Approach for Non-Line-of-Sight Scenarios
The proposed adaptive blind beamforming algorithm enables effective configuration of intelligent surface (IS) without channel knowledge, especially in non-line-of-sight (NLoS) scenarios where existing blind beamforming methods may fail.
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