Emploi de la Technique Deep Learning dans Les Systèmes Mobiles 5G à Onde Millimétrique

Abstract

Les progrès dans les systèmes sans fil et le besoin d’accueillir plus d’utilisateurs à des débits de données plus élevés avec une meilleure fiabilité tout en consommant moins d’énergie a imposé la naissance d’une nouvelle génération de communication mobile qui est la 5G. Après le succès récent de deep learning par son intégration dans des nouveaux systèmes puissants qui permet de résoudre plusieurs problèmes, dans cette recherche, nous combinons l’optimisation par intelligence artificielle basant sur la technique du deep learning avec la recherche sur les réseaux mobiles en présentant une étude complète des recoupements entre ces deux domaines. Ces derniers temps, le succès de l'apprentissage en profondeur est soutenu par de nouveaux outils puissants qui abordent les problèmes dans cet espace, car il est devenu évident à travers les exemples fournis avec leurs résultats que l'apprentissage en profondeur peut résoudre de nombreux problèmes avec une grande efficacité tels que l'estimation de canal, l'atténuation expérimentale de la pollution, le codage de source et de canal et la formation de faisceaux. ... etc.

Advances in wireless systems and need to accommodate more users at higher data rates with better reliability while consuming less power has imposed the birth of a new generation of mobile communication which is the 5G. After the recent success of deep learning by its integration into powerful new systems that solve several problems, in this research, we combine the optimization by artificial intelligence based on the technique of deep learning with the research on mobile networks by presenting a complete study of the overlaps between these two areas. In recent times, the success of deep learning is supported by powerful new tools that tackle the issues in this space, as it has become evident through the examples provided with their results that deep learning can solve many problems with high efficiency such as channel estimation, experimental pollution attenuation, source and channel coding and beamforming. ... etc.