Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
| Τίτλος: |
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ НОВОГО МЕТОДА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ РАДИОКАНАЛОВ СИСТЕМ 4G И 5G |
| Συγγραφείς: |
PESTRYAKOV, A.V., KONSTANTINOV, A.S. |
| Πηγή: |
Электросвязь. |
| Στοιχεία εκδότη: |
LLC "INFO-ELECTROSVYAZ", 2020. |
| Έτος έκδοσης: |
2020 |
| Θεματικοί όροι: |
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN), ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, МНОГОЛУЧЕВОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ, СВЕРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, LONG SHORTTERM MEMORY (LSTM), WILCOXON SIGNED RANKS TEST, РЕКУРРЕНТНАЯ ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ С ДОЛГОЙ КРАТКОСРОЧНОЙ ПАМЯТЬЮ, РАДИОКАНАЛ, 4G, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, MULTIPATH PROPAGATION, MACHINE LEARNING, ТЕСТ УИЛКОКСОНА, 5G, CHANNEL PREDICTION, GMEDS |
| Περιγραφή: |
Analysis of the performance of promising methods of radio channel state prediction was carried out. The statistical significance of the obtained results is estimated by the Wilcoxon Signed Ranks Test. The effectiveness of the new predictive framework developed on the basis of several artificial neural networks is investigated. Its effectiveness is confirmed. Проведен анализ производительности перспективных методов прогнозирования состояния радиоканалов систем связи 4G и 5G. Выполнена оценка статистической значимости полученных результатов по методу Уилкоксона. Исследуется эффективность нового прогнозирующего фреймворка, разработанного авторами на основе нескольких искусственных нейронных сетей (ИНС). Подтверждена эффективность его применения. |
| Τύπος εγγράφου: |
Article |
| Γλώσσα: |
English |
| ISSN: |
0013-5771 |
| DOI: |
10.34832/elsv.2020.7.6.003 |
| Αριθμός Καταχώρησης: |
edsair.doi...........f905e4dda5e8c273c619f3e5e69ceed3 |
| Βάση Δεδομένων: |
OpenAIRE |