Enhancing the 5G network performance by cache-aided non-orthogonal multiple access (CA-NOMA)
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796100
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD ILYAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
5G kablosuz sistemler, benzeri görülmemiş teknik zorlukların üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır. Bu nedenle, birçok cihaz, yaşam kalitesini artırmak için verilerin, sesin ve çeşitli işlemlerin 5G ağı üzerinden işlenmesini gerektirir. Bu, daha iyi donanım özelliklerine duyulan ihtiyacı açıklıyor ve sonuç olarak, daha fazla endüstrinin 5G kablosuz ağını kullanmaya doğru ilerlediğini görüyoruz. 5G ağı yanıt süresini iyileştirdi. En az 1 gigabayt veri aktarım hızıyla tüm bandı boyunca güvenilir bir bağlantıyı sürdürmek için veri aktarım hızını iyileştirmenin yanı sıra Bu, çok sayıda cihazın dahil edilmesini sağlar, çünkü bunların bir veri hızını geçmelerine izin verir. 4G ağının hızının yüz katına kadar. Beşinci nesil ağdaki yeni teknolojilerden biri, veri iletimini büyük ölçüde hızlandıran kod alanına veya enerji alanına bağlı olan (CA-NOMA) teknolojisidir. Ayrıca yapay zeka, otonom sürüşe ilişkin araç ağları alanında iletişim teknolojisinin gelişimine büyük katkı sağlamıştır. Bu yazımızda (CA-NOMA)'nın güç fazındaki çalışmasının performansını sinir ağları üzerinden geliştirmeye çalışacağız ve iki tip (MobileNetV2) (ve NasNETmobile) üzerinde duracağız ve performans ve performans açısından aralarında karşılaştırma yapacağız. entegrasyon.
Özet (Çeviri)
5G wireless systems aim to meet unprecedented technical challenges. Therefore, many devices require that data, voice, and various operations are processed through a 5G network to improve the quality of life. This explains the need for better hardware specifications, and as a result, we find that more industries are moving towards using the 5G wireless network. The 5G network has improved the response time. As well as improving the data transmission rate to maintain a reliable connection throughout its entire band with a data transfer rate of at least 1 gigabyte per This allows the inclusion of a huge number of devices, as it will allow them to pass a data rate of up to one hundred times the rate of the 4G network. One of the new technologies in the fifth-generation network is the (CA-NOMA) technology which depends on the code domain or the energy domain that greatly accelerates data transmission. Also, artificial intelligence has contributed greatly to the development of communication technology in the field of vehicle networks concerning autonomous driving. In this paper, we will work on improving the performance of the work of (CA-NOMA) in the power phase through neural networks and we will focus on two types (MobileNetV2) (and NasNETmobile) and compare between them in terms of performance and integration.
Benzer Tezler
- Ağ trafiği tahmininde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of machine learning algorithms on network traffic forecasting
BUSE DİLAN USLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- QoS-based resource management and optimization in CR-based NOMA networks
CR tabanlı NOMA ağlarında QoS tabanlı kaynak yönetimi ve optimizasyonu
ÖMER FARUK AKYOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİHA TEDİK BAŞARAN
- Mobil nesnelerin interneti için yeni nesil hücresel ağ tabanlı ağ dilimleme
Next generation cellular network based network slicing for the mobile internet of things
WAFA HAMDI
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN BULUT
PROF. DR. ORHAN DAĞDEVİREN
- Advanced waveform designs for 5G and 6G
5G ve 6G için gelişmiş dalga formu tasarımları
EBUBEKİR MEMİŞOĞLU
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği ve Fiber Sistemler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN
- Optimal selection of target radio access points in ultra-dense mobile heterogeneous networks
Ultra yoğun mobil heterojen ağlarda hedef radyo erişim noktalarının optimum seçimi
EMİN TARIK İŞERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ IBRAHEEM ABDULLAH MOHAMMED SHAYEA