Electrical Engineering and Systems Science / Signal Processing

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네트워크를 통한 시계 동기화 --

네트워크를 통한 시계 동기화 --

이 논문에서는 2개 노드의 시계 동기화 및 거리 측정 문제를 분석합니다. 특히, 이들 노드가 시간-디지털 변환기를 사용하여 정확한 거리를 결정하는 경우에 집중하고 있습니다. 이러한 특정 설계 선택은 포착된 신호에 대한 톱니 모양 모델을 생성하며, 이를 추정 이론적 관점에서 연구한 적이 없습니다. 본 연구에서는 Freris, Graham 및 Kumar의 잘 알려진 논문에서 얻어진 기본 결론을 다시 확인합니다. 더 중요한 것은, 잡음을 통해 톱니 신호 모델에 대한 위상과 오프셋 매개변수 추정의 이론적 조건이 개선되는 놀라운 식별 결과를 발견한 것입니다. 연구의 완성도를 위해, 기본적인 추정 전략을 사용하여 다양한 실제 조건 하에서 톱니 신호 모델에 대한 시계 동기화 및 거리 측정 성능 기준을 제공하는 철저한 시뮬레이션 연구를 제시합니다. 이 논문의 공헌으로 인해, 향후 톱니 신호 모델의 추정 연구가 가능하며 이를 산업용 시계 동기화 및 거리 측정에 활용하기 위한 길을 열었습니다.

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입력 포화 상황:

입력 포화 상황:

이 논문은 입력 포화 상태에서 추가 정보 교환을 기반으로 전역 및 준전역 조절된 상태 동기화에 대해 연구한다. 여기서 참조 궤도는 전역적으로 접근 가능한 것으로 가정되는 so-called exosystem에 의해 주어진다. 우리의 프로토콜 설계 방법론은 유향 네트워크의 위상이나 관련 Laplacian 행렬의 스펙트럼에 대한 지식을 필요로 하지 않는다. 더 나아가, 제안된 프로토콜은 확장 가능하며 임의 개수의 에이전트에 대해 동기화를 달성한다.

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다중 기능 지능 표면이 도와주는 효율적인 네트워크 설계

(이 논문에서는 다중 기능 지능형 표면(MF-RIS)을 사용하여 하향 링크 NOMA 네트워크의 에너지 효율을 높이는 방법에 대해 연구합니다. MF-RIS는 신호 반사, 전송, 증폭 및 무선 에너지를 수확하는 기능을 결합하고 있습니다. 이를 통해 시스템의 에너지 효율과 배치 유연성을 향상시킵니다. 또한 하이브리드 딥 강화 학습(DRL) 기법을 이용하여 복잡한 연속-이산 행동 공간에서 적응적인 정책 학습을 구현합니다.)

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