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

Інтелектуальне проектування фізичного рівня телекомунікаційних мереж

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

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

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

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.

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