Hopes and Challenges in Combining UWB and Deep Learning
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 158
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
EMAECONF01_048
تاریخ نمایه سازی: 15 فروردین 1402
چکیده مقاله:
The combination of ultra-wideband (UWB) tech- nology and deep learning algorithms can have a significant impact on various applications in the fields of wireless com- munication and real-time monitoring. Some of the key ap- plications include quality of service (QoS) improvement in UWB-based networks, security enhancement in UWB-based networks, multi-user detection in dense environments, and real-time monitoring. Deep learning algorithms can address challenges such as network congestion, interference, hacking attempts, eavesdropping, and the detection and classification of multiple devices. The use of deep learning can improve the overall performance of UWB-based systems and enable real- time monitoring with high data rates, low power consumption, security, and reliability
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Ali Ghaemifar
School of Electrical EngineeringIran University of Science and Technology (IUST)Tehran, Iran
Ali Javadi
School of Computer EngineeringIran University of Science and Technology (IUST)Tehran, Iran