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

Коригування продуктивності систем MIMO з використанням ШІ

dc.contributor.authorВасильківський, М. В.uk
dc.contributor.authorСтальченко, О. В.uk
dc.contributor.authorЯкубівська, Н. В.uk
dc.date.accessioned2024-03-27T10:13:57Z
dc.date.available2024-03-27T10:13:57Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractThe technologies for improving the performance of the MIMO system in wireless systems, ensuring stable and efficient communication, reducing the impact of noise and interference, as well as optimizing the use of resources to achieve better data transmission quality are investigated. The features of predicting channel models using ANNs to establish the predictable characteristics of channels are considered, which makes it possible to adapt the transmitted signals and allocate resources accordingly. The grouping of channel models is carried out to organize channels by similar characteristics, which allows for efficient resource management. At the same time, different settings and algorithms can be used for each group of channels, which contributes to the optimal use of available resources and ensures the best communication quality for each group.en
dc.identifier.citationВасильківський М. В. Коригування продуктивності систем МIМО з використанням ШІ [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/18620.uk
dc.identifier.udc621.391
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/41301
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.relation.ispartofМатеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р.uk
dc.relation.referencesH. 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), 852–855 (2018)en
dc.relation.referencesH. Tang, J. Wang, L. He, Off-grid sparse Bayesian learning based channel estimation for mmWave massive MIMO uplink. IEEE Wireless Commun. Lett. 8(1), 45–48 (2019)en
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2023/paper/view/18620
dc.subjectMIMO system performanceen
dc.subjectnoise and interference reductionen
dc.subjectresource optimizationen
dc.subjectartificial neuralnetworken
dc.titleКоригування продуктивності систем MIMO з використанням ШІuk
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
18620.pdf
Розмір:
182,45 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: