Procena kanala dubokog učenja za 5G bežične komunikacije - Laidouni, Mohammed Zouaoui M.; Benyahia, Taki-eddine Ahmed A.; Pavlović , Boban Z.; Amokrane, Salem-Bilal B.; Adli, Touati B. (Vojnotehnički glasnik / Military Technical Courier, 2023)
Uvod/cilj: Tehnike dubokog učenja, posebno konvolucione neuronske mreže (CNN), poslednjih godina pokazale su izuzetne performanse u 5G komunikacionim sistemima tako što su značajno poboljšale tačnost procene kanala u poređenju sa konvencionalnim metodama. U ovom radu predstavljen je sveobuhvatan pregled postojeće literature o teh-nikama procene kanala zasnovanih na CNN-u. Pored toga, osnovni cilj rada jeste unapređivanje najsavremenijih metoda za procenu kanala zasnovanih na CNN-u, što je rezultiralo predlaganjem nove metode pod nazivom VDSR (Very Deep Super Resolution), inspirisane tehnikama Super Resolution slike.Metode: Da bi se izvršila procena efikasnosti različitih pristupa, sprovedeno je sveobuhvatno poređenje različitih scenarija, uključujući nizak odnos signal-šum (SNR) i visok SNR, kao i liniju optičke vidljivosti (LOS) i scenario bez vidljivosti (NLOS). Kroz ovu komparativnu analizu procenjene su performanse postojećih metoda i istaknute prednosti koje nudi predložena tehnika zasnovana na VDSR. Rezultati: Na osnovu dobijenih rezultata otkriven je značajan potencijal procene kanala zasnovanog na CNN-u u 5G komunikacionim sistemima, pri čemu VDSR metod pokazuje konstantnu prednost u svim scenarijima. Osnovni cilj istraživanja jeste unapređenje tehnika procene kanala u 5G mrežama, čime se daju osnove poboljšanim bežičnim komunikacionim sistemima sa većom pouzdanošću. Zaključak: VDSR arhitektura pokazuje izuzetnu prilagodljivost različitim vrstama kanala, što rezultira obezbeđenjem zahtevanih performansi za sve analizirane vrednosti SNR.
Keywords: duboko učenje; CNN; 5G komunikacioni sistemi; veoma duboka super rezolucija