Networking and Internet Architecture,Machine Learning,Signal Processing,شبکه و معماری اینترنت , یادگیری ماشین , پردازش سیگنال ,
توضیحات
Submitted 8 June, 2024; originally announced July 2024. , Comments: Accepted at the 17th International Workshop on Data Driven Intelligence for Networks and Systems (DDINS) - IEEE International Conference on Communications (ICC) 2024
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 8 ژوئن 2024 ؛در ابتدا ژوئیه 2024 اعلام شد ، نظرات: در هفدهمین کارگاه بین المللی اطلاعات اطلاعات داده شده برای شبکه ها و سیستم ها (DDINS) پذیرفته شده است - کنفرانس بین المللی ارتباطات IEEE (ICC) 2024
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Radio Environment Maps (REMs) are crucial for numerous applications in Telecom. The construction of accurate Radio Environment Maps (REMs) has become an important and challenging topic in recent decades. In this paper, we present a method to estimate REMs using Graph Neural Networks. This approach utilizes both physical cell information and sparse geo-located signal strength measurements to estimate REMs. The method first divides and encodes mobile network coverage areas into a graph. Then, it inputs sparse geo-located signal strength measurements, characterized by Reference Signal Received Power (RSRP) and Reference Signal Received Quality (RSRQ) metrics, into a Graph Neural Network Model to estimate REMs. The proposed architecture inherits the advantages of a Graph Neural Network to capture the spatial dependencies of network-wide coverage in contrast with network Radio Access Network node locations and spatial proximity of known measurements.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
نقشه های محیط رادیویی (REM) برای کاربردهای بیشماری در مخابراتی بسیار مهم است.ساخت نقشه های دقیق محیط رادیویی (REM) در دهه های اخیر به موضوعی مهم و چالش برانگیز تبدیل شده است.در این مقاله ، ما روشی را برای برآورد REMS با استفاده از شبکه های عصبی نمودار ارائه می دهیم.این روش از اطلاعات سلول فیزیکی و اندازه گیری قدرت سیگنال پراکنده جغرافیایی برای برآورد REM استفاده می کند.این روش ابتدا مناطق پوشش شبکه تلفن همراه را به یک نمودار تقسیم و رمزگذاری می کند.سپس ، اندازه گیری های قدرت سیگنال پراکنده جغرافیایی ، که توسط سیگنال مرجع دریافت شده قدرت دریافت شده (RSRP) و سیگنال مرجع کیفیت دریافت شده (RSRQ) را وارد می کند ، وارد یک مدل شبکه عصبی نمودار برای برآورد REMS می شود.معماری پیشنهادی مزایای یک شبکه عصبی نمودار را برای ضبط وابستگی های مکانی پوشش در سطح شبکه در تقابل با مکان های گره شبکه دسترسی رادیویی شبکه و نزدیکی مکانی اندازه گیری های شناخته شده به ارث می برد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
