Geri Dön

5G data communication defect detection on the internet of things using advanced deep learning techniques

Geliştirilmiş derin öğrenme tekniklerini kullanarak şeylerin internetinde 5G veri iletişim kusur tespiti

  1. Tez No: 768210
  2. Yazar: AHRAR NEAMAH MAHMOOD MAHMOOD
  3. Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

5G, telekomünikasyonda, dünyanın dört bir yanındaki mobil operatörlerin 2019'da uygulamaya başladığı beşinci nesil geniş bant hücresel ağ teknolojisi standardıdır ve mevcut cep telefonlarının çoğunu bağlayan 4G ağlarının planlanan halefidir. GSM Birliği'ne göre, 5G ağlarının 2025 yılına kadar dünya çapında 1,7 milyardan fazla aboneye sahip olması bekleniyor. Bu çalışmada, k-ortalama ve doğrusal diskriminant analizi kullanılarak nesnelerin internetinde hata tespiti için yeni bir yöntem. Girilen 5G verilerini azaltmak ve hesaplama süresini azaltmak için boyutunu küçültmeye çalışmak için uygulanan Doğrusal öngörücü kodlama (LPC). Ardından, 5G veri iletişim sistemindeki IoT kusurlarını tespit etmek için derin seyrek otomatik kodlayıcı uygulandı. Önerilen yöntemi kanıtlamak için önerilen yöntem, bu alanda sunulan birkaç yaygın çalışma ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In telecommunication, 5G is a fifth-generation broadband cellular network technology standard that mobile operators around the world began rolling out in 2019 and is the planned successor to the 4G networks that connect most existing mobile phones. According to the GSM Association, 5G networks are projected to have over 1.7 billion subscribers worldwide by 2025. In this study, new method defect detection in internet of things using k-mean and linear discriminant analysis. The Linear predictive coding (LPC) applied to reduce the input 5G data and try to reduce its size to decrease the computation time. Then, the deep sparse autoencoder applied to detect the IoT defects in 5G data communication system. The proposed method compared with several common studies presented in this field to prove the proposed method.

Benzer Tezler

  1. Deep learning aided data detectionfor future wireless communication systems

    Gelecek nesil telsiz haberleşme sistemleri içinderin öğrenme yardımıyla data tespiti

    MERVE TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  2. A friendly physical layer warden system

    Dost bir fiziksel katman bekçi sistemi

    MİRAÇ KUMRAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  3. Covert channel detection using machine learning methods

    Makine öğrenmesi metotları kullanılarak örtülü kanalların tespiti

    İMGE GAMZE ÇAVUŞOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HANDE ALEMDAR

  4. Practical implementation and real-world validation of reconfigurable intelligent surfaces

    Yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzeylerin pratik uygulaması ve gerçek dünya doğrulaması

    SEFA KAYRAKLIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR

  5. Design and performance analysis of relay-based cooperative overlay cognitive radio networks

    Röle tabanlı işbirlikli üstüne serme bilişsel radyo ağlarının tasarımı ve başarım analizi

    SAID ABDELMONEIM ABDELWAHAB EMAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ