Digital information, including audio and video, is represented using binary code (1s and 0s), which forms the foundation of digital communication.
This research proposes a novel approach to minimize transmit power in near-field multiuser communication systems by jointly optimizing beamforming and the positions of movable antennas at both the base station and user devices.
本文提出了一種利用一位元類比數位轉換器和多重協同取樣技術實現低功耗寬頻頻譜感測的新方法,無需多用戶協作和信號稀疏性先驗資訊,即可實現高效準確的頻譜感知。
본 논문에서는 1비트 ADC를 멀티코셋 샘플링 프레임워크 내에서 활용하여 협력이나 사전 정보 없이 서브 나이퀴스트 샘플링을 달성하는 비협력적 WSS(광대역 스펙트럼 센싱) 방법을 제안합니다.
本文介紹了一種基於交替優化演算法,透過結合 STAR-RIS、速率分割多址接入 (RSMA) 和多天線技術,最大化 URLLC 網路中最低用戶速率的方法,並通過模擬驗證了該方案的有效性。
사전 훈련된 파운데이션 모델을 활용한 생성적 의미 통신 프레임워크는 의미 정보를 효율적으로 전달하여 기존 통신 방식보다 전력 소비를 최대 90%까지 줄일 수 있다.
본 논문에서는 STAR-RIS, 레이트 분할 다중 접속(RSMA) 및 다중 안테나 기술을 결합하여 URLLC 네트워크에서 최적의 성능을 달성하기 위한 자원 할당 및 빔포밍 최적화 기술을 제안합니다.
본 논문에서는 분수 푸리에 변환(FrFT)을 기반으로 색 분산(CD)과 시간-주파수 오프셋을 공동으로 추정하는 저복잡도 방법을 제안하며, 이는 추정 정확도를 유지하면서 계산 복잡도를 50% 이상 줄입니다.
This research paper presents a novel, power-efficient method for wideband spectrum sensing (WSS) in cognitive radio systems that utilizes multicoset sampling with 1-bit analog-to-digital converters (ADCs) and a subspace-aided algorithm to accurately identify occupied channels without requiring multi-user cooperation or prior knowledge of signal sparsity.
STAR-RIS、レート分割、複数アンテナの3つの技術を組み合わせ、リソース割り当てとビームフォーミングを最適化することで、URLLCネットワークのワーストケースユーザーレートを大幅に向上させることができる。