论文速递 IEEE JSTSP 2023| Integrated Sensing and Communication for Wireless Extended Reality (XR) w. RIS

2024-03-13 07:10

文章标签 2023 论文 communication wireless 速递 ieee xr integrated sensing extended ris reality jstsp

本文主要是介绍论文速递 IEEE JSTSP 2023| Integrated Sensing and Communication for Wireless Extended Reality (XR) w. RIS，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

注1：本文系“无线感知论文速递”系列之一，致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于 Nature/Science及其子刊; MobiCom, Sigcom, MobiSys, NSDI, SenSys, Ubicomp; JSAC, 雷达学报等)。
本次介绍的论文是：2023，IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, “Integrated Sensing and Communication for Wireless Extended Reality (XR) with Reconﬁgurable Intelligent Surface”
文章DOI: 10.1109/JSTSP.2023.3304846。

在这里插入图片描述

1 引言

在本篇博客中，我们将探讨一篇在IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing发表的题为"Integrated Sensing and Communication for Wireless Extended Reality (XR) with Reconﬁgurable Intelligent Surface"的研究文章。本文的主要贡献在于，针对无线扩展现实（XR）中的集成感知和通信（ISAC）框架，提出了一个新的实用定位算法，并通过仿真结果验证了该算法的有效性。

在无线网络的发展中，人机

这篇关于论文速递 IEEE JSTSP 2023| Integrated Sensing and Communication for Wireless Extended Reality (XR) w. RIS的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/804030。 23002807@qq.com

相关文章

科研绘图系列：R语言扩展物种堆积图（Extended Stacked Barplot）

科研绘图系列：R语言扩展物种堆积图（Extended Stacked Barplot）

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具，它不仅展示了物种的堆积结果，还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异，为研究者提供了一种有效的数据解读方式。加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

阅读更多...

AI hospital 论文Idea

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境，人类医生（即医学学习者）可以在其中与患者代理进行医学

阅读更多...

论文翻译：arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

论文翻译：arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染：一项综述文章目录大规模语言模型的基准数据污染：一项综述摘要1 引言摘要大规模语言模型（LLMs），如GPT-4、Claude-3和Gemini的快

阅读更多...

论文阅读笔记: Segment Anything

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear

阅读更多...

CSP 2023 提高级第一轮 CSP-S 2023初试题完善程序第二题解析未完

CSP 2023 提高级第一轮 CSP-S 2023初试题完善程序第二题解析未完

一、题目阅读（最大值之和）给定整数序列 a0,⋯,an−1，求该序列所有非空连续子序列的最大值之和。上述参数满足 1≤n≤105 和 1≤ai≤108。一个序列的非空连续子序列可以用两个下标 ll 和 rr（其中0≤l≤r<n0≤l≤r<n）表示，对应的序列为 al,al+1,⋯,ar。两个非空连续子序列不同，当且仅当下标不同。例如，当原序列为 [1,2,1,2] 时，要计算子序列 [

阅读更多...

论文翻译：ICLR-2024 PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS

论文翻译：ICLR-2024 PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS

PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS https://openreview.net/forum?id=KS8mIvetg2 验证测试集污染在黑盒语言模型中文章目录验证测试集污染在黑盒语言模型中摘要1 引言摘要大型语言模型是在大量互联网数据上训练的，这引发了人们的担忧和猜测，即它们可能已

阅读更多...

OmniGlue论文详解（特征匹配）

OmniGlue论文详解（特征匹配）

OmniGlue论文详解（特征匹配）摘要1. 引言2. 相关工作2.1. 广义局部特征匹配2.2. 稀疏可学习匹配2.3. 半稠密可学习匹配2.4. 与其他图像表示匹配 3. OmniGlue3.1. 模型概述3.2. OmniGlue 细节3.2.1. 特征提取3.2.2. 利用DINOv2构建图形。3.2.3. 信息传播与新的指导3.2.4. 匹配层和损失函数3.2.5. 与Super

阅读更多...

BERT 论文逐段精读【论文精读】

BERT 论文逐段精读【论文精读】

BERT: 近 3 年 NLP 最火 CV: 大数据集上的训练好的 NN 模型，提升 CV 任务的性能 —— ImageNet 的 CNN 模型 NLP: BERT 简化了 NLP 任务的训练，提升了 NLP 任务的性能 BERT 如何站在巨人的肩膀上的？使用了哪些 NLP 已有的技术和思想？哪些是 BERT 的创新？ 1标题 + 作者 BERT: Pre-trainin

阅读更多...

HNU-2023电路与电子学-实验3

HNU-2023电路与电子学-实验3

写在前面：一、实验目的 1.了解简易模型机的内部结构和工作原理。 2.分析模型机的功能，设计 8 重 3-1 多路复用器。 3.分析模型机的功能，设计 8 重 2-1 多路复用器。 4.分析模型机的工作原理，设计模型机控制信号产生逻辑。二、实验内容 1.用 VERILOG 语言设计模型机的 8 重 3-1 多路复用器； 2.用 VERILOG 语言设计模型机的 8 重 2-1 多

阅读更多...

[论文笔记]LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale

[论文笔记]LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale

引言今天带来第一篇量化论文LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale笔记。为了简单，下文中以翻译的口吻记录，比如替换"作者"为"我们"。大语言模型已被广泛采用，但推理时需要大量的GPU内存。我们开发了一种Int8矩阵乘法的过程，用于Transformer中的前馈和注意力投影层，这可以将推理所需

阅读更多...