Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 29 trang
Dung lượng: 666 KB

Giới thiệu nội dung

Nghiên cứu nâng cao hiệu quả truyền dẫn thông tin di động nhờ học máy

Tác giả: PHẠM QUỐC CƯỜNG
Lĩnh vực: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG
Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ kỹ thuật này tập trung vào việc ứng dụng công nghệ học máy (Machine Learning – ML) và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) nhằm nâng cao hiệu quả truyền dẫn thông tin di động. Nghiên cứu xem xét các khía cạnh như tối ưu hóa mạng lưới, dự báo hành vi mạng, và nâng cao hiệu quả truyền thông trong các mạng di động tiên tiến như 6G và truyền thông UAV.

Cụ thể, luận án đề xuất các mô hình mạng nơ-ron để phân tích và dự đoán hành vi của các node mạng, tối ưu hóa quy hoạch mạng thông tin di động dựa trên dữ liệu dự báo, và cải thiện hiệu năng 3D beamforming trong truyền thông UAV/6G. Các phương pháp này được đánh giá dựa trên các chỉ số hiệu năng và độ chính xác, cho thấy khả năng ứng dụng thực tiễn và đóng góp vào việc phát triển các hệ thống thông tin di động thông minh và hiệu quả.

Mục lục chi tiết:

  • Chương 1: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo, học máy và ứng dụng trong thông tin di động
  • Chương 2: Xây dựng mạng nơ-ron tuyến tính dự báo hành vi của một số node mạng trong thông tin di động
  • Chương 3: Cải thiện chất lượng quy hoạch mạng thông tin di động bằng dữ liệu dự báo nhờ học máy
  • Chương 4: Nâng cao hiệu năng 3D beamforming trong truyền thông UAV/6G bằng mạng nơ-ron DAE