Zobrazeno 1 - 10
of 21 921
pro vyhledávání: '"A. Häger"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Chatelier, Baptiste, Mateos-Ramos, José Miguel, Corlay, Vincent, Häger, Christian, Crussière, Matthieu, Wymeersch, Henk, Magoarou, Luc Le
Direction of arrival (DoA) estimation is a common sensing problem in radar, sonar, audio, and wireless communication systems. It has gained renewed importance with the advent of the integrated sensing and communication paradigm. To fully exploit the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.15144
Autor:
Mateos-Ramos, José Miguel, Häger, Christian, Keskin, Musa Furkan, Magoarou, Luc Le, Wymeersch, Henk
Gain-phase impairments (GPIs) affect both communication and sensing in 6G integrated sensing and communication (ISAC). We study the effect of GPIs in a single-input, multiple-output orthogonal frequency-division multiplexing ISAC system and develop a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.04176
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ninkovic, Vukan, Kundacina, Ognjen, Vukobratovic, Dejan, Häger, Christian, Amat, Alexandre Graell i
In this paper, we propose a novel decoding method for Quantum Low-Density Parity-Check (QLDPC) codes based on Graph Neural Networks (GNNs). Similar to the Belief Propagation (BP)-based QLDPC decoders, the proposed GNN-based QLDPC decoder exploits the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.05170