التحسس المضغوط في الشبكات اللاسلكية

أعلن في شمرا
68   0   17   0 ( 0 )
 تمت اﻹضافة من قبل شمرا

في هذا المشروع سوف نستثمر مجموعظة من الأدوات الرياضية من خوارزميات تعلم الآلة machine learning و الأمثلة المحدبة convex optimization و "النماذج الاحتمالية البيانية" probabilistic graphical model في إطار "الشبكات المعرفية" cognitive networking وذلك لأمثلة optimize أنواع مختلفة من الشبكات اللاسلكية مثل: شبكات الحساسات اللاسلكية WSN ، و الشبكات التكتيكية الهجينة tactical networks ، و الشبكات المحلية اللاسلكية WLAN . تتمثل "الشبكات المعرفية" في تطبيق "معرفة" cognition على كامل مكدس البروتوكولات protocol stack لتحقيق أهداف الأداء، بخلاف "الراديو المعرفي" cognitive radio الذي يطبق المعرفة فقط على الطبقة الفيزيائية.

المراجع المستخدمة
S. Boyd and L. Vandenberghe, Convex Optimization. Cambridge University Press, 2004
D. Koller and N. Friedman, Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. The MIT Press, 2009
Ryan W. Thomas, “Cognitive Networks”, Ph.D. dissertation, Virginia Polytechnic Institute, 2007
قيم البحث
أعلن في شمرا
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات