A sensor fusion and machine learning approach for predicting signal power path loss in wireless communications
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 597880
- Danışmanlar: DR. CARLOS E. OTERO
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Florida Institute of Technology
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
When it comes to Wireless Communication systems and their optimization in different environments, estimation of SPPL for different terrain models becomes one of the most tedious problems for Radio Frequency engineers. Since every terrain has their complex terrain structures and contains micro-variations, they end up with an ambiguous SPPL via scattering and absorption. Also, modern SPPL prediction models are error free since they use predefined estimation parameters for classified terrain model. Sometimes, terrain-related estimation errors may cause over undesirable SPPL level which is much larger than 5% tolerance error. To avoid this problem, one can benefit from 3D map of the environment by using Light Detection and Ranging (LiDAR) and Artificial Neural Network which is one of the most common Machine Learning (ML) algorithm. This tools can be utilized to classify the objects and their structures which are the main reason for scattering and absorption. The fusion process of LiDAR and corresponding color classified satellite images can be fused to extract desired tree canopies. In this dissertation, Machine Learning and image processing techniques will be used to model SPPL for deployment of WCS.
Benzer Tezler
- Performance enhancement of low-cost ins/gps navigation system operating in urban environments
Başlık çevirisi yok
YUNUS EMRE ÖZDEMİR
- Image based lane keeping by end-to-end machine learning within simulated environment
Başlık çevirisi yok
AYDIN HOROZOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mühendislik BilimleriBudapest University of Technology and EconomicsDR. ARADİ SZİLARD
- Kestirimci bakım uygulamalarında makine öğrenimine dayalı anomali tespiti yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of machine learning based anomaly detection methods in predictive maintenance applications
ÖMER KÜLLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP ÇİNAR
- Expectation propagation for state estimation with discrete-valued hidden random variables
Ayrık değerli gizli rastgele değişken içeren durum kestirimi için beklenti yayılımı
ELİF SARITAŞ
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UMUT ORGUNER
- Sensor platform based on environmental sensing and data fusion
Çevresesel etmenleri algılayan sensör platformu ve verianalizi
MUHAMMAD ALI NAGARIA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN