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

Інтелектуальне проектування фізичного рівня телекомунікаційних мереж

Ескіз

Файли

18583.pdf (173,62 KB)

Дата

2023

Автори




Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

Досліджено інтелектуальне проектування фізичного рівня телекомунікаційних мереж на основі застосування технологій штучного інтелекту (ШІ) для оптимізації та підвищення продуктивності мережі. Розглянуто особливості реалізації алгоритмів ШІ для покращення продуктивності проектування телекомунікаційних мереж.
The article investigates the intelligent design of the physical layer of telecommunication networks based on the use of artificial intelligence (AI) technologies to optimize and improve network performance. The features of the implementation of AI algorithms to improve the productivity of telecommunication network design are considered.

Опис

Ключові слова

проектування фізичного рівня мобільних мереж , структура наскрізного фізичного рівня , штучний інтелект , характеристика бездротового каналу , design of the physical layer of mobile networks , structure of the end-to-end physical layer , artificial intelligence , wireless channel characteristics

УДК

621.391

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р.

ISSN

Бібліографічний опис

Інтелектуальне проектування фізичного рівня телекомунікаційних мереж [Електронний ресурс] / Н. В. Якубівська, О. Р. Педан, Ю. В. Чуба, Ю. С. Чубатюк; наук. кер. М. В. Васильківський // 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/18583.

URI

http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/41281

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних електронних систем (2023)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (7)

  1. S. Rajendran, W. Meert, D. Giustiniano, V. Lenders, S. Pollin, Deep learning models for wireless signal classification with distributed lowcost spectrum sensors. IEEE Trans. Cognitive Commun. Netw. 4(3), 433–445 (2018)
  2. T.J. O’Shea, T. Roy, T.C. Clancy, Over-the-air deep learning based radio signal classification. IEEE J. Sel. Topics Signal Process. 12(1), 168–179 (2018)
  3. O. Shental, J. Hoydis, Machine LLRning: Learning to softly demodulate, in IEEE Globecom Workshops 2019, HI, USA (2019), pp. 1–7
  4. Y. Wang, S. Member, M. Liu, Data-driven deep learning for automatic modulation. IEEE Trans. Veh. Technol. 68(4), 4074– 4077 (2019)
  5. Васильківський, М., Болдирева, О., Варгатюк, Г., & Будаш, М. (2023). Керування телекомунікаційними мережами з використанням технологій AI/ML. Measuring and computing devices in technological processes, (1), 89–100. https://doi.org/10.31891/2219-9365-2023-73-1-13
  6. . Васильківський, М., Болдирева, О., Онищук , Д., & Гнатенко, Ю. (2023). Динамічна інформаційна мережа із вбудованим штучним інтелектом. Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво, (50), 36-45. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2023-50-05
  7. 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