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5G网络技术及其含义，对...
Mathura，印度摘要 - 本研究论文探讨了5G网络技术引入的变革性局势及其对应用的深刻含义及其对应用的影响。作为第五代无线通信标准，5G承诺前所未有的速度，低潜伏期和庞大的设备连接，为各个部门的创新开辟了新的途径。该论文深入研究了5G的技术复杂性，强调了其革新医疗保健，智慧城市，自治系统及其他地区的潜力。此外，它分析了5G部署，解决安全问题，频谱分配以及对适应性基础设施的需求所带来的挑战和机遇。通过检查5G对新兴技术和应用的影响，这项研究为未来不断发展的无线通信景观的未来进步和战略规划提供了宝贵的见解。索引术语 - 网络，体系结构，应用程序，安全性，通信，连接，挑战和局限性，未来趋势和发展。I. i ntroduction
VIP 周界防护系统 (ViPPS)
远程检测自动化 GPS 态势感知，用于协调安全响应 在一个屏幕上实时显示目标和/或资源的作战画面。 单人便携，零基础设施 部署时间少于 60 分钟。 太阳能或电池供电，具有安全 (AES 256) 无线通信。
软件定义无线电 - 架构、系统和功能
信号处理模块来实现软件无线电。它可以与现成的低成本外部 RF 硬件一起使用来创建软件定义无线电，或者在类似模拟的环境中不使用硬件。它广泛应用于业余爱好者、学术界和商业环境，以支持无线通信研究和现实世界的无线电系统。[4]
更新的广度-深度图表
• EEL4598/5718 数据计算机通信 (3) SS，秋季 • EEL4516/5544 线性系统中的噪声 (3) 秋季 • EEL4599 无线和移动网络 (3) 春季 • EEL6591 无线网络 (3) • EEL6532 信息理论 (3) • EEL6533 统计理论 (3) • EEL6535 数字通信 (3) • EEL6507 队列理论 (3) • EEL6509 无线通信 (3) • EEL6550 误差校正编码 (3)
Naresh Kumar博士
沟通，IEEE；无线个人通讯，施普林格；临时和传感器无线网络，美国老城出版社。aelectial and Communication of Electronics and Communication 2015-21的研讨会和其他活动委员会成员。电子工程委员会成员（BOS）2023-25。电子与传播委员会成员，查mu大学，查mu，2019-22。控制委员会成员，2018-19，2022-23。当选为2017 - 19年第2023-25号工程与技术学院的成员。当选Panjab大学教师协会（PUTA）的联合秘书（2017-18）。JAC-2016核心委员会和JAC-2017的核心委员会成员BE/BTECH/BARCH课程。根据JAC 2016-2018的召集人召集的召集人和法律案件。根据UTECHNOS 2005-2023的成员纪律委员会。电子与传播研究监测委员会（RMC）成员，自2015年以来。TEQIP-II的机构改革委员会成员。Panjab University 2012-19的反破布小队的成员。Nodal官员，UIET总理特别奖学金计划2017-21。 NBA协调员，用于B.E. （ECE）和M.E. （ECE）计划2014-21; BE（ECE）已获得NBA认可，直到30.06.2025＆ME（ECE）获得NBA的认可，直到30.06.2024。 IEEE赞助国际会议RAECS 2014和2015的技术计划主席。 各个关联学院的检查委员会成员。 组织有关技术无线通信和商业化的国家研讨会Nodal官员，UIET总理特别奖学金计划2017-21。NBA协调员，用于B.E. （ECE）和M.E. （ECE）计划2014-21; BE（ECE）已获得NBA认可，直到30.06.2025＆ME（ECE）获得NBA的认可，直到30.06.2024。 IEEE赞助国际会议RAECS 2014和2015的技术计划主席。 各个关联学院的检查委员会成员。 组织有关技术无线通信和商业化的国家研讨会NBA协调员，用于B.E.（ECE）和M.E.（ECE）计划2014-21; BE（ECE）已获得NBA认可，直到30.06.2025＆ME（ECE）获得NBA的认可，直到30.06.2024。IEEE赞助国际会议RAECS 2014和2015的技术计划主席。 各个关联学院的检查委员会成员。 组织有关技术无线通信和商业化的国家研讨会IEEE赞助国际会议RAECS 2014和2015的技术计划主席。各个关联学院的检查委员会成员。组织有关技术无线通信和商业化的国家研讨会
推荐引用 推荐引用 徐文杰，“无线通信系统的人工智能辅助接收机设计”（2021 年）。学位论文和毕业论文。1376。https://mds.marshall.edu/etd/1376
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工业环境中交通分类的机器学习
多年来，消费量大大增加了，消费者对产品质量，接收产品和个性化选项的时间有很高的需求。工厂试图通过消除人工劳动力和部署可以更快地生产产品的自动化设备来扩展需求。工厂中的无线通信将通过实现移动性以及减少电缆的重新配置/故障排除并增加工厂资源的利用来帮助实现这一目标。本报告正在调查生产线中是否有可能实现无线无线通信，其中进化的节点B调度程序可以使用基于机器学习的分类模型来优先考虑重要的循环实时和警报数据包。这种新的优先级技术将允许重要的工厂应用程序具有很高的优先级，并确保为重要的数据包提供服务。我们找到了一些有用的应用程序分类模型，用于出厂环境，但证明了最佳模型可能取决于工厂的设置。因此，该报告还介绍了自动深度学习模型构建的想法，从而可以按时间进行改进。
基于机器学习的基于机器学习的光束选择，以最大化无线网络容量
摘要在当今和未来的无线通信中，尤其是在5G和6G网络中，机器学习（ML）方法至关重要。可能会带来许多好处，例如增加数据吞吐量，提高安全性，延迟减少以及总体上提高网络效率。此外，为了促进实时情况下大量数据的处理，机器学习用于无线网络中的各种功能。本文旨在探索机器学习的重要性和应用，并在预测无线通信场景中的最佳光束配置的背景下，特别关注经典的增强学习。我们的目标是通过找到最佳光束成形角度来最大程度地减少发射机之间的干扰。为此，部署了射线追踪技术。我们将这项研究视为将数字双（DT）技术集成到网络管理和控制中的一步。在本文中，使用了不同的机器学习方法，并比较了它们的性能。首先，确定了波束形成，最大化通道容量的最有效角度。然后，通过使用这些方法并在验证其准确性后，发现并评估了发射器和接收器数量增加的情况下的最佳天线角度。
电气与计算机工程/CENGR 系
教师的研究兴趣包括网络安全、国防通信、能源系统、能源资源和电网、核安全、通用无线电平台、可持续技术、无人机系统安全和无线通信。教师因其在学生指导和学习方面的卓越教学以及开发教育渠道的赞助培训补助而获得荣誉。
2017 年 7 月 - 微波杂志
API Technologies 为技术要求严格的射频、微波、毫米波、电磁、电源和安全应用设计和制造高性能系统、子系统、模块和组件。API 产品被全球国防、工业和商业客户用于商业航空航天、无线通信、医疗、石油和天然气、电子战、C4ISR、导弹防御、恶劣环境、卫星和太空等领域。