بکارگیری روشهای یادگیری ماشین در مدوالسیون و کدگذاری تطبیقی

مدوالسیون و کدگذاری تطبیقی (AMC) یکی از جنبه های حیاتی در سیستم های مخابراتی مدرن است که نقش کلیدی در بهبود کیفیت ارتباطات، بهره وری طیفی و مدیریت منابع دارد. روش های سنتی مبتنی بر استخراج ویژگی های دستی و تحلیل سیگنال، به دلیل محدودیت در مواجهه با شرایط پیچیده و نویزی، به تدریج جای خود را به رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشینی داده اند. این مقاله مروری، پیشرفت های اخیر و کاربرد روش های یادگیری ماشینی در AMC را بررسی می کند. تکنیک های یادگیری عمیق، به ویژه شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)، شبکه های بازگشتی (RNN) و مدل های مبتنی بر توجه (ABM)، به دلیل توانایی بالا در استخراج الگوهای پیچیده و تحلیل سیگنال های نویزی، تحول چشمگیری در عملکرد AMC ایجاد کرده اند. همچنین، روش های ترکیبی، یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی، با ارائه رویکردهایی نوآورانه، دقت و انعطاف پذیری این سیستم ها را افزایش داده اند. علاوه بر مزایا، چالش هایی نظیر نیاز به داده های بزرگ، پیچیدگی محاسباتی و مقاوم سازی در برابر شرایط نامطلوب کانال وجود دارند. این مقاله، ضمن تحلیل این چالش ها و فرصت ها، پیشنهادهایی برای پژوهش های آینده ارائه می دهد. یافته های این بررسی نشان می دهد که یادگیری ماشینی مسیر جدیدی برای توسعه AMC فراهم کرده و افق های روشنی در بهبود سیستم های مخابراتی ایجاد کرده است.

کلیدواژه ها:

مدوالسیون و کدگذاری تطبیقی (AMC) ، یادگیری ماشینی ، یادگیری عمیق ، شبکه های عصبی ، سیستم های مخابراتی