Signal Processing,Artificial Intelligence,Machine Learning,Networking and Internet Architecture,پردازش سیگنال , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین , شبکه سازی و معماری اینترنت ,
توضیحات
Submitted 21 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی
ارائه شده 21 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
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
In this paper, we present a novel approach to interference detection in 5G New Radio (5G-NR) networks using Convolutional Neural Networks (CNN). Interference in 5G networks challenges high-quality service due to dense user equipment deployment and increased wireless environment complexity. Our CNN-based model is designed to detect Physical Random Access Channel (PRACH) sequences amidst various interference scenarios, leveraging the spatial and temporal characteristics of PRACH signals to enhance detection accuracy and robustness. Comprehensive datasets of simulated PRACH signals under controlled interference conditions were generated to train and validate the model. Experimental results show that our CNN-based approach outperforms traditional PRACH detection methods in accuracy, precision, recall and F1-score. This study demonstrates the potential of AI/ML techniques in advancing interference management in 5G networks, providing a foundation for future research and practical applications in optimizing network performance and reliability.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این مقاله ، ما یک روش جدید برای تشخیص تداخل در شبکه های رادیویی 5G جدید (5G-NR) با استفاده از شبکه های عصبی حلقوی (CNN) ارائه می دهیم.تداخل در شبکه های 5G به دلیل استقرار تجهیزات متراکم کاربر و افزایش پیچیدگی محیط بی سیم ، خدمات با کیفیت بالا را به چالش می کشد.مدل مبتنی بر CNN ما برای تشخیص توالی های کانال دسترسی تصادفی فیزیکی (PRACH) در میان سناریوهای مختلف تداخل طراحی شده است و از ویژگی های مکانی و زمانی سیگنال های PRACH برای تقویت دقت تشخیص و استحکام استفاده می کند.مجموعه داده های جامع سیگنال های شبیه سازی شده Prach در شرایط تداخل کنترل شده برای آموزش و اعتبارسنجی مدل تولید شد.نتایج تجربی نشان می دهد که رویکرد مبتنی بر CNN ما از روشهای سنتی تشخیص Prach در دقت ، دقت ، فراخوان و نمره F1 بهتر عمل می کند.این مطالعه پتانسیل تکنیک های AI/ML را در پیشبرد مدیریت تداخل در شبکه های 5G نشان می دهد ، و پایه ای برای تحقیقات آینده و کاربردهای عملی در بهینه سازی عملکرد و قابلیت اطمینان شبکه فراهم می کند.
📚 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
