<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інтелектуальна оптимізація мобільних мереж МІМО

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Розглянуто метод MIMO, який є однією з технологій, що використовуються для покращення продуктивності та якості передачі даних в бездротових мережах, зокрема в мобільних мережах. Зокрема, досліджено інтелектуальну оптимізацію MIMO на основі різних алгоритмів та технік для максимізації продуктивності MIMO-системи та забезпечення оптимального використання доступних ресурсів. Визначено розумні стратегії передачі даних в масштабних системах MIMO для ефективного використання великої кількості антен та оптимального передавання даних в таких системах.
The article considers the MIMO method, which is one of the technologies used to improve the performance and quality of data transmission in wireless networks, in particular in mobile networks. In particular, the intelligent optimization of MIMO based on various algorithms and techniques to maximize the performance of the MIMO system and ensure optimal use of available resources is investigated. Smart strategies for data transmission in large-scale MIMO systems are identified for efficient use of a large number of antennas and optimal data transmission in such systems.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Васильківський М. В. Інтелектуальна оптимізація мобільних мереж mimo [Електронний ресурс] / М. В. Васильківський, О. В. Стальченко, Н. В. Якубівська // Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2023/paper/view/18604.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (8)

  1. H. He, C.-K. Wen, S. Jin, G.Y. Li, Deep learning-based channel estimation for beamspace mmWave massive MIMO systems. IEEE Wirel. Commun. Lett. 7(5), 852855 (2018)
  2. H. Tang, J. Wang, L. He, Off-grid sparse Bayesian learning based channel estimation for mmWave massive MIMO uplink. IEEE Wireless Commun. Lett. 8(1), 4548 (2019)
  3. H. Kim, Design and Optimization for 5G Wireless Communications (Wiley, 2020). ISBN 9781119494553
  4. H. Kim, Y.H. Jiang, R. Rana, Communication algorithms via deep learning. https://arxiv.org/ abs/1805.09317 (2018)
  5. Васильківський, М., Варгатюк, Г., & Болдирева, О. (2022). Дослідження архітектури штучного інтелекту для інфокомунікаційних мереж 6G. Measuring and computing devices in technological processes, (4), 62–70. https://doi.org/10.31891/2219- 9365-2022-72-4-7
  6. Васильківський, М., Варгатюк, Г., & Болдирева, О. (2022). Інтелектуальна оптимізація інфокомунікаційних мереж множинного доступу. Вісник Хмельницького національного університету, (6), 32–39. https://www.doi.org/10.31891/2307- 5732-2022-315-6(2)-32-39
  7. Васильківський, М., Варгатюк, Г., & Болдирева, О. (2023). Інтелектуальний радіоінтерфейс з підтримкою штучного інтелекту. Вісник Хмельницького національного університету, (1), 26–32. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-317-1-26- 32
  8. Васильківський, М., Прикмета, А., Олійник, А., & Нікітович, Д. (2023). Оптимізація інтелектуальних телекомунікаційних мереж. Вісник Хмельницького національного університету, (1), 33–41. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-317-1- 33-41