Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Designing Smart Antennas Using Machine Learning Algorithms, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2023, nr 4
Pobierz

Tytuł: Designing Smart Antennas Using Machine Learning Algorithms, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2023, nr 4

Autor:

Samantaray, Barsa ; Das, Kunal Kumar ; Roy, Jibendu Sekhar

Data wydania:

2023

Typ zasobu:

artykuł

Tytuł publikacji grupowej:

2023, nr 4, JTIT-artykuły

Abstrakt:

Smart antenna technologies improve spectral efficiency, security, energy efficiency, and overall service quality in cellular networks by utilizing signal processing algorithms that provide radiation beams to users while producing nulls for interferers. In this paper, the performance of such ML solutions as the support vector machine (SVM) algorithm, the artificial neural network (ANN), the ensemble algorithm (EA), and the decision tree (DT) algorithm used for forming the beam of smart antennas are compared. A smart antenna array made up of 10 half-wave dipoles is considered. The ANN method is better than the remaining approaches when it comes to achieving beam and null directions, whereas EA offers better performance in terms of reducing the side lobe level (SLL). The maximum SLL is achieved using EA for all the user directions. The performance of the ANN algorithm in terms of forming the beam of a smart antenna is also compared with that of the variable-step size adaptive algorithm.

Numer:

4

Wydawca:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy

Identyfikator zasobu:

oai:bc.itl.waw.pl:2306

DOI:

doi.org/10.26636/jtit.2023.4.1329

ISSN:

1509-4553

eISSN:

1899-8852

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Język:

ang

Licencja:

CC BY 4.0

Właściciel praw:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy

Temat i słowa kluczowe:

artificial neural networks decision tree ensemble algorithm machine learning smart antenna support vector machine

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

6 cze 2024

Data dodania obiektu:

20 lut 2024

Liczba wyświetleń treści obiektu:

43

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://bc.itl.waw.pl/publication/2621

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Samantaray, Barsa, Designing Smart Antennas Using Machine Learning Algorithms, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2023, nr 4 6 cze 2024

Obiekty Podobne

2024, nr 1, JTIT-artykuły
2024, nr 1, JTIT-artykuły
Design of Low Power Thinned Smart Antenna for 6G Sky Connection, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2024, nr 1

Khan, Anindita Roy, Jibendu Sekhar

2024
artykuł
The Development of Kalman Filter Learning Technique for Artificial Neural Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2013, nr 4

Krok, Agnieszka

2013, nr 4
artykuł
Designing a Compact Microstrip Antenna Using the Machine Learning Approach, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2020, nr 4

Sharma, Kanhaiya Pandey, Ganga Prasad

2020, nr 4
artykuł
A world according to artificial neural networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2003, nr 3

Schuster, Alfons

2003, nr 3
artykuł
An Eclectic Approach to Network Service Failure Detection Based on Multicriteria Analysis with an Exampleof Mixing Probabilistic Context Free Grammar Models, Journal of Telekommunications and Information Technology, 2008, nr 4

Białoń, Paweł

2008, nr 4
artykuł
The Learning System by the Least Squares Support Vector Machine Method and its Application in Medicine, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2011, nr 3

Baszun, Mikołaj Szewczyk, Paweł

2011, nr 3
artykuł
Comparative Study of Supervised Learning Methods for Malware Analysis, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2014, nr 4

Niewiadomska-Szynkiewicz, Ewa Kruczkowski, Michał

2014, nr 4
artykuł
2024, nr 3, JTIT-artykuły
2024, nr 3, JTIT-artykuły
A Generalized Learning Approach to Deep Neural Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2024, nr 3

Ponti, Francesca Frezza, Fabrizio Simeoni, Patrizio Parisi, Raffaele

2024, nr 3
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Instytut Łączności – Państwowy Instytut Badawczy ul. Szachowa 1 04-894 Warszawa

Telefon

(+48) 5128 696

E-Mail

biblioteka@il-pib.pl

Odwiedź nas!

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji