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George Stamatelis
George Stamatelis
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新的双智能体深度学习框架优化RIS辅助下的移动用户跟踪
研究人员开发了一种新颖的双智能体（DA）深度学习框架，旨在借助可重构智能表面（RIS）优化跟踪功率受限移动用户的能效。该方法集成了神经进化和监督学习，可实时联合管理RIS相位配置文件和用户发射功率，克服了离散相位响应和单比特反馈的挑战。数值模拟表明，在跟踪和静态定位场景中，DA框架在跟踪和静态定位方面均显著优于卡尔曼滤波器、粒子滤波器和传统指纹识别方案等现有方法。
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新型神经卡尔曼滤波器增强分布式传感能力
研究人员开发了一种新颖的分布式传感框架，称为协方差无关神经卡尔曼共识滤波器（CA-NKCF）。该框架使智能体之间能够进行协作式潜在状态估计，而无需了解噪声统计信息。实验表明，CA-NKCF在各种条件下（包括线性、混沌和无线跟踪环境）的性能和鲁棒性均优于传统的卡尔曼滤波器和粒子滤波器，以及无模型深度神经网络。