نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية

صورة غلاف الرسالة/الاطروحة غير متوفرة
مشاهدة
لايوجد ملف
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: تحديد أنواع التضمين في شبكة الرديو الادراكي القائمة على الشبكة العصبية العميقة - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
"Identification Modulation Types using Cognitive Radio Network based on Deep Neural Network"
اسم الطالب باللغتين
نصير عبد الأمير موسى هاشم - Naseer Abdulameer Mousa Hashim
اسم المشرف باللغتين
د ستار بدر سدخان المالكي--Dr. Sattar B. Sadkhan Almaliky
الخلاصة
بشكل عام ، يعد التعرف على التعديل التلقائي (AMR) جوهر ( SDR). تم استخدام (AMR) في مجموعة متنوعة من المجالات ، بما في ذلك تطبيقات الراديو العسكرية والمدنية والمعرفية (CR) ، ويلعب دورًا رئيسيًا في الاتصالات السلكية واللاسلكية. في السنوات الأخيرة ، تم تطبيق التعلم العميق (DL) على نطاق واسع للكشف عن إشارات التردد اللاسلكي (RF) وتصنيفها. والسبب هو أن نهج DL مفيد بشكل خاص لأنه يحدد وجود الإشارات دون الحاجة إلى معلومات بروتوكول كاملة ، علاوة على ذلك ، يمكنه اكتشاف و / أو تصنيف أشكال الموجة غير المتصلة باتصال ، مثل إشارات الرادار. يعد نظام Alexnet المقترح جزءًا من DNNs التي تم استخدامها للتمييز بين إشارات التعديل المتولدة في (Radio ML2016) والهدف هو إنشاء دقة أفضل من أي نظام آخر قيد الاستخدام الآن من خلال التمييز الدقيق بين إشارات التعديل هذه. نفس راديو ML2016 الذي تم استخدامه من أجله. تقديم إطار عمل من خلال إنشاء مجموعة بيانات باستخدام راديو GNU الذي يحاكي العيوب في قناة لاسلكية حقيقية ، ويستخدم 11 نوعًا مختلفًا من التعديل ، ثمانية منها رقمية وثلاثة تناظرية. بالإضافة إلى Alexnet ، تم استخدام ثلاثة نماذج ، وهي CLDNN و GRU و Resnet. علاوة على ذلك ، تم تنفيذ النظام المقترح باستخدام محاكاة بايثون. مقارنة بالنماذج الأخرى المقترحة ، يعد Alexnet تصنيفًا لشبكات التعلم العميق المستخدمة لزيادة دقة الشبكة بشكل عام.
الفئة
المجموعة الهندسية
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2022
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
ماجستير
رابط موقع (doi)
Open access
نعم