Интеллектуальные коммуникационные системы и сети позволяют коммуникационным сетям перейти от простой передачи и обмена информацией к интеллектуальному хранению и обработке информации.
Интеллектуальная коммуникационная система и сеть вводит больше искусственного интеллекта в коммуникационную сеть, тем самым улучшая возможности обработки услуг и адаптируемость коммуникационной сети, а также предоставляя услуги, необходимые для различных пользователей в любое время.
Это система, способная генерировать и внедрять новые услуги быстро, легко, гибко, экономично и эффективно. Поэтому интеллектуальные коммуникационные системы и сети открывают широкие возможности для развития, делая беспроводные коммуникационные системы интеллектуальными.
Для повышения скорости передачи битовых ошибок (BER) при физическом кодировании сети (PNC) в каналах двусторонней асимметричной передачи данных (TWRC) предлагается новая схема PNC, получившая название комбинированного денуазового и прямого и суперпозиционного кодирования сети физического уровня (DNF-SC-PNC), а также улучшен алгоритм декодирования этой схемы.
Теоретический анализ и результаты моделирования показывают, что при асимметричной длине массива данных система DNF-SC-PNC может обеспечить лучшую производительность BER и лучшую пропускную способность. Кроме того, мы также продемонстрировали, что алгоритм LLR может обеспечить лучшую производительность по сравнению с алгоритмом SIC по длине асимметричного TWRC.
Классификация автоматической модуляции (AMC) играет важную роль во многих областях для определения типа модуляции беспроводного сигнала с целью восстановления сигнала посредством демодуляции. Эта статья посвещена изучению соответствующей архитектуры для методов глубокого изучения в области идентификации коммуникационных сигналов.
Кроме того, обсуждаются трудности алгоритма обучения в методе глубокого изучения, а также используем метод трансфера обучения для получения выгоды, стабилизируя таким образом учебный процесс и повышая его эффективность.
Характер многоточечной передачи данных в беспроводных сенсорных сетях приведет к серьезным дисбалансам нагрузки, что, учитывая ограниченность энергетических ресурсов, наложит существенные ограничения на соответствующие приложения.
Здесь предлагается кластерный алгоритм сбалансированного энергопотребления (BECA), который вводит многочисленные межкластерные связи для распределения нагрузки, тем самым достигая глобальной балансировки нагрузки. Результаты моделирования на основе NS2 показывают, что BECA может достичь лучшей сбалансированности производительности и эффективно продлить срок службы сети.
Являясь одним из наиболее важных протоколов конвергентного уровня (CL) для сетей, устойчивых к задержкам/прерываниям связи (DTN), протокол передачи данных Licklider (LTP) предназначен для дальних космических коммуникаций, но редко рассматривался для наземных приложений. В настоящем документе вместо ПТС предлагается использовать БПЛ в качестве CL с пакетным протоколом (БП) для будущего применения в космических сетях, связанных с ГНЗ (GRSN).
Результаты показывают, что по эффективности передачи данных BP с LTPCL превосходит другие протоколы. Кроме того, сравниваются характеристики двух различных сетевых схем, т.е. встроенных DTN маршрутизаторов и изогнутых трубопроводных реле. Отмечается, что при хорошем состоянии канала изогнутотрубные реле превосходят встроенные DTN маршрутизаторы, а при высоком коэффициенте потери данных - встроенные DTN маршрутизаторы.
В последние годы было предложено несколько соответствующих алгоритмов отслеживания для использования иерархических особенностей глубоких извилистых нейронных сетей. Однако большинство из этих методов сосредоточены на использовании многоуровневых функций для целевого перевода и использовании поисковых окон фиксированного размера во всей последовательности.
В данной работе предлагается новый масштабный адаптивный алгоритм отслеживания, основанный на иерархических особенностях CNN, который учит корреляционный фильтр находить цель и строить пирамиду цели вокруг предполагаемой целевой позиции для оценки масштаба. Когда отслеживание не срабатывает, генерируется онлайн-детектор случайного папоротника и активируется для повторного обнаружения цели.
Micro-Doppler предоставляет ценную информацию для извлечения параметров движения и распознавания мишеней процессорных боеголовок. Для решения задачи оценки этих параметров движения мишени в данной работе предлагается новый метод, основанный на спектре m-D конуса в верхней и нижней части экрана.
В этом методе распределение эхо-сигналов m-D характеристики конической мишени сначала извлекается путем вычисления первого момента временной частоты. Затем параметры движения мишени приблизительно оцениваются по преобразованию Фурье m-D-кривой. На основе приблизительной оценки используется метод поиска для точной оценки параметров движения мишени конуса. Аналитические данные подтверждают эффективность метода.
