Метод інтелектуального декодування завадостійких кодів у 5G/6G
Вантажиться...
Дата
2025
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
В дипломній роботі досліджено можливість підвищення ефективності декодування завадостійких кодів LDPC та Polar у системах 5G/6G шляхом застосування методів глибокого машинного навчання та навчання з підкріпленням (Deep Reinforcement Learning, DRL). Запропоновано гібридну архітектуру інтелектуального декодера DRL+Soft, здатну адаптувати стратегію декодування залежно від типу завад у каналі (AWGN, Rayleigh). Проведено порівняльне моделювання класичних та інтелектуальних алгоритмів декодування, що показало перевагу DRL-підходу за такими показниками, як затримка, точність (BER/BLER) і адаптивність до каналів з зашумленням. Результати можуть бути використані при проектуванні приймачів для перспективних систем зв’язку шостого покоління, де критично важливими є висока завадостійкість, низька латентність (затримка) і енергоефективність.
Опис
Ключові слова
172 Електронні комунікації та радіотехніка, інтелектуальне декодування, 5G/6G системи зв’язку, LDPC-коди, Polar-коди, навчання з підкріпленням (DRL), завадостійкість, BIT ERROR RATE (BER), глибоке навчання (DEEP LEARNING)
Бібліографічний опис
Суберляк Д. О. Метод інтелектуального декодування завадостійких кодів у 5G/6G : дипломна робота магістра : 172 Електронні комунікації та радіотехніка / Д. О. Суберляк; Хмельниц. нац. ун-т. – Хмельницький, 2025. –246 с.