الجمعة, 12 نيسان/أبريل 2024 16:31
تدريسي في قسم هندسة الإتصالات ينشر بحثاً في مؤتمر اسطنبول(IEEE) DeSE2023
قام أ.د ثامر محمد جميل التدريسي في قسم هندسة الإتصالات بنشر بحث بعنوان” تقييم أداء معادلة قناة SISO-OFDM باستخدام التعلم العميق"
Performance Evaluation of SISO-OFDM Channel Equalization Utilizing Deep Learning في: 16th International Conference on Developments in eSystems Engineering (DeSE), Istanbul, Turkiye, 2023 هدف البحث الى أَنّ إستخدام معادلة القناة المستندة إلى التعلم العميق (DL) لأنظمة اتصالات تعدد الإرسال بتقسيم التردد المتعامد (OFDM) والاستفادة من الشبكات العصبية للتخفيف من آثار ضعف القناة وتحسين أداء نظام OFDM كما ان الهدف الأساسي من هذا البحث هو تقييم أداء معادل القناة المعتمد على التعلم العميق من أجل معالجة أوجه القصور في معادلات ZF وMMSE من حيث ترتيب التعديل وعدد الطيارين وبادئة الدورة (CP)واظهرت نتائج المحاكاة أن معادل القناة المعتمد على DL يمكن أن يتفوق في الأداء على معادل MMSE عند زيادة عدد الطيارين، مع أو بدون CP، لكل من نماذج القنوات الانتقائية ذات التردد المنخفض والعالي، على التوالي. كما توضح النتائج كيفية استخدام التعلم العميق لهياكل CNN في نظام SISO OFDM لتعزيز معادلة القناة. كما أظهرت الأدلة العددية أن التعلم العميق قلل بشكل كبير من أخطاء معادل القناة مقارنة بالطرق التقليدية.
