Název: Odhad kanálu v OFDM systémech pomocí deep learning metod
Překlad názvu: Utilization of deep learning for channel estimation in OFDM systems
Autoři: Hubík, Daniel ; Staněk, Miroslav (oponent) ; Miloš, Jiří (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2019
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Diplomová práce se zabývá simulací rádiového komunikačního systému OFDM v základním pásmu a jeho následnou ekvalizací. Model je založen na standardu IEEE 802.11n. Vývoj a simulace modelu byly vytvořeny v programových prostředích MATLAB a Python. Byly využity konvenční metody estimace kanálu (LS, MMSE), ale také nekonvenční metody jako je ekvalizace kanálu s využitím strojového učení. Byly provedeny experimenty s architekturami umělých neuronových sítí a studována závislost na kvalitě ekvalizace. Funkce modelu byla vyhodnocována kódovanou a nekódovanou bitovou chybovostí BER. This paper describes a wireless communication model based on IEEE 802.11n. Typical methods for channel equalisation and estimation are described, such as the least squares method and the minimum mean square error method. Equalization based on deep learning was used as well. Coded and uncoded bit error rate was used as a performance identifier. Experiments with topology of the neural network has been performed. Programming languages such as MATLAB and Python were used in this work.
Klíčová slova: Cyklický prefix; Deep Learning; DL; Ekvalizace; Estimace; IEEE 802.11n; Kanál; Keras; Odhad; OFDM; Python; Rádiové prostředí; Strojové učení; Tensorflow; Vyrovnavač; Artificial; Channel; Cyclic prefix; Deep learning; Deep neural network; Equalization; IEEE 802.11n; Keras; LS; MMSE; Neural network; OFDM; Tensorflow

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/177678

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-400540


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce