Intelligent determination of signals in beyond 5G wireless communication systems
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Karabük Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Wireless communications systems have recorded significant developments since the beginning of the twenty-first century. With the recent development of the 5G wireless communication system, crucial challenges such as security issues, reliability, increased efficiency, cost-effectiveness, and a few more are tackled by researchers and designers of the wireless telecommunication industry in both academia and industry. With 5G and beyond representing the next generation of wireless systems for implementation globally, several challenges still have to be addressed due to the rapid growth and increased demand for high data rates, QoS, and mobility. To meet these challenges to the next-generation wireless communication system that range from QoS enhancement of the wireless schemes, reduction in implementation complexity, and the provision of accurate channel state estimation, a potential platform that provides viable solutions is the automatic determination techniques of signal parameters. These automatic recognition schemes,
which include automatic modulation recognition (AMR) techniques and SNR estimation approaches, are able to provide increased reliability, improved spectrum utilization efficiency, and higher security to modern wireless communication systems. This study uses a feature-based approach to examine the intelligent determination of signals in next-generation wireless communication systems. A robust deep-learning signal classifier will be developed for this task.
Yirmi birinci yüzyılın başından bu yana kablosuz iletişim sistemlerinde önemli gelişmeler kaydedilmiştir. Son dönemde geliştirilen 5G kablosuz iletişim sistemiyle birlikte güvenlik sorunları, güvenilirlik, verimlilik artışı, maliyet etkinliği gibi temel zorluklar, hem akademide hem de endüstride kablosuz telekomünikasyon sektörünün araştırmacıları ve tasarımcıları tarafından ele alınmaktadır. Küresel ölçekte uygulamaya konacak 5G ve sonrasını temsil eden yeni nesil kablosuz sistemler, yüksek veri hızları, Hizmet Kalitesi (QoS) ve mobiliteye olan hızla artan talep nedeniyle hâlâ çeşitli sorunlarla karşı karşıyadır. Kablosuz şemaların QoS iyileştirmesinden, uygulama karmaşıklığının azaltılmasına ve doğru kanal durumu kestirimine kadar uzanan bu yeni nesil kablosuz iletişim sistemlerine yönelik zorlukların üstesinden gelmek için sinyal parametrelerinin otomatik belirlenmesine yönelik teknikler potansiyel bir çözüm platformu sunmaktadır. Otomatik Modülasyon Tanıma (AMR) teknikleri ile SNR tahmin yaklaşımlarını içeren bu otomatik tanıma şemaları, modern kablosuz iletişim sistemlerinde daha yüksek güvenilirlik, geliştirilmiş spektrum kullanım verimliliği ve artan güvenlik sağlamaktadır. Bu çalışma, yeni nesil kablosuz iletişim sistemlerindeki sinyallerin akıllı biçimde belirlenmesini incelemek üzere öznitelik tabanlı bir yaklaşım kullanmaktadır. Bu amaçla, sağlam bir derin öğrenme tabanlı sinyal sınıflandırıcısı geliştirilecektir.
Yirmi birinci yüzyılın başından bu yana kablosuz iletişim sistemlerinde önemli gelişmeler kaydedilmiştir. Son dönemde geliştirilen 5G kablosuz iletişim sistemiyle birlikte güvenlik sorunları, güvenilirlik, verimlilik artışı, maliyet etkinliği gibi temel zorluklar, hem akademide hem de endüstride kablosuz telekomünikasyon sektörünün araştırmacıları ve tasarımcıları tarafından ele alınmaktadır. Küresel ölçekte uygulamaya konacak 5G ve sonrasını temsil eden yeni nesil kablosuz sistemler, yüksek veri hızları, Hizmet Kalitesi (QoS) ve mobiliteye olan hızla artan talep nedeniyle hâlâ çeşitli sorunlarla karşı karşıyadır. Kablosuz şemaların QoS iyileştirmesinden, uygulama karmaşıklığının azaltılmasına ve doğru kanal durumu kestirimine kadar uzanan bu yeni nesil kablosuz iletişim sistemlerine yönelik zorlukların üstesinden gelmek için sinyal parametrelerinin otomatik belirlenmesine yönelik teknikler potansiyel bir çözüm platformu sunmaktadır. Otomatik Modülasyon Tanıma (AMR) teknikleri ile SNR tahmin yaklaşımlarını içeren bu otomatik tanıma şemaları, modern kablosuz iletişim sistemlerinde daha yüksek güvenilirlik, geliştirilmiş spektrum kullanım verimliliği ve artan güvenlik sağlamaktadır. Bu çalışma, yeni nesil kablosuz iletişim sistemlerindeki sinyallerin akıllı biçimde belirlenmesini incelemek üzere öznitelik tabanlı bir yaklaşım kullanmaktadır. Bu amaçla, sağlam bir derin öğrenme tabanlı sinyal sınıflandırıcısı geliştirilecektir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Wireless communications, Automatic modulation classification, Signal parameters, 5G and beyond, Feature-based approach., Kablosuz bağlantılar, Otomatik modülasyon sınıflandırması, Sinyal parametreleri, 5G ve Ötesi, Özellik tabanlı yaklaşım.
