Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 8
 İndirme 1
Çöz Aktar İşbirlikli Çeşitlemeli Çok Röleli Sistemlerde Derin Öğrenme Yardımlı En İyi Röle Seçimi Ve Güç Optimizasyonu
2022
Dergi:  
El-Cezeri Journal of Science and Engineering
Yazar:  
Özet:

İşbirlikli Haberleşme sistemi kaynak, röleler ve hedef düğümlerden oluşmaktadır. Kaynak, işaretleri rölelere ve hedefe, röleler ise çözdüğü işareti hedef düğüme aktarmaktadır. İşbirlikli haberleşme sistemlerinde spektral verimliliğin korunması açısından en iyi röle seçimi önemli bir husustur. Ayrıca güvenli bir iletişim için kaynak röle ve röle hedef düğümleri arasındaki işaret gürültü oranlarının da maksimum yapılması gereklidir. Derin öğrenme (deep learning-DL) tekniği fiziksel seviye haberleşme tekniklerinde yaygın olarak kullanılmaya başlanan bir tekniktir. DL var olan haberleşme tekniklerine alternatif çözümler sunmaktadır. Bu çalışmada DL tekniği ile en iyi röle seçilmiştir. En iyi röle seçimi, kaynaktan rölelere ve röleler hedef arasında iletim yapılırken güç optimizasyonu da göz önünde bulundurularak yapılmıştır. Evrişimli sinir ağı (Convolutional Neural Network-CNN) tekniği ile bulunan sonuçlar geleneksel maxmin yöntemi ile tespit edilen en iyi röle ile bulunan sonuçlardan hata performansı açısından başarılıdır. Ayrıca DL ile hata başarımlarına güç optimizasyonu da önemli bir etki sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler:

Best Relay Selection and Power Optimization In Deep Learning Aided Multi-relay System With Decode and Forward Cooperative Diversity
2022
Yazar:  
Özet:

Cooperative Communication system consists of source, relays and destination nodes Source transmits signals to relays and target node, and relays transmit the decoded signals to the target node. The best relay selection is an important issue in terms of maintaining spectral efficiency in cooperative communication systems. In addition, for a secure communication, it is necessary to maximize the signal-to-noise ratios between the source relay and relay destination nodes. Deep learning (DL) technique has been a technique that have been widely used among physical level communication techniques. DL proposes alternative solutions to existing communication techniques. In this study, the best relay has been selected with DL technique. Best relay selection has been implemented by considering power optimization while transmitting from source to the best relay and transmitting between the best relay and target node. The results obtained with the Convolutional Neural Network (CNN) technique are more successful in terms of error performance than the results found with the best relay detected by the traditional maxmin method. In addition, power optimization also has a significant effect on error performance with DL.

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












El-Cezeri Journal of Science and Engineering

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 718
Atıf : 1.650
2023 Impact/Etki : 0.127
El-Cezeri Journal of Science and Engineering