งานวิจัยนี้มุ่งเป้าไปที่ระบบ ISAC (Integrated Sensing and Communications) ที่ช่วยให้หุ่นยนต์ทำหน้าที่เป็นโหนดตรวจจับโดยอาศัยสัญญาณ 5G/6G ที่มีอยู่เดิม ข้อท้าทายหลักคือสัญญาณอ้างอิง (Reference Signals) เหล่านี้มักมีรูปแบบที่ไม่สม่ำเสมอในมิติของเวลา ทำให้การคำนวณความเร็วทำได้ยาก
ทีมวิจัยได้เสนอแนวทางใหม่ที่แยกโปรไฟล์ความเร็วออกเป็นส่วนของพีครายคาบ (Periodic-peak) และส่วนการปรับแต่งแอมพลิจูด (Weighting) จากนั้นใช้อัลกอริทึม Multi-periodogram ในการประมวลผล ซึ่งผลการจำลองสถานการณ์พบว่าวิธีนี้ช่วยเพิ่มความทนทานต่อสัญญาณรบกวนได้ดีขึ้น 3 dB และลดอัตราการแจ้งเตือนผิดพลาด (False alarm) ลงได้ถึง 51% โดยไม่ต้องมีการแก้ไขมาตรฐาน 3GPP หรือเพิ่มสัญญาณส่งเฉพาะทาง
