بکارگیری روشهای یادگیری ماشین برای یکسان سازی کانال در سیستم های ارتباطی

در دهه های اخیر، استفاده از روش های یادگیری ماشین در یکسان سازی کانال های مخابراتی به یکی از رویکردهای برجسته در بهبود عملکرد سیستم های مخابراتی تبدیل شده است. یکسان سازی کانال فرآیندی است که در آن سیگنال های دریافتی از کانال مخابراتی اصلاح می شوند تا تاثیر نویز و اختلالات محیطی بر کیفیت سیگنال کاهش یابد. در روش های سنتی، این فرآیند معمولا به کمک الگوریتم های پیچیده و مدل های ریاضی انجام می شود، اما با افزایش پیچیدگی و تغییرات دینامیک محیط های مخابراتی، استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند راه حل های بهینه تری ارائه دهد. در این مقاله، ابتدا به معرفی روش های سنتی یکسان سازی کانال پرداخته و سپس به بررسی کاربرد یادگیری ماشین در این زمینه می پردازیم. از جمله روش های مورد بررسی، استفاده از شبکه های عصبی، یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق است که در زمینه های مختلف مانند مخابرات بی سیم، زیرآبی، نوری و اینترنت اشیا کاربرد دارند. در ادامه، چالش ها و فرصت های استفاده از یادگیری ماشین در این حوزه نیز بررسی شده و در نهایت، به ارزیابی مطالعات موردی و کاربردهای عملی این روش ها پرداخته می شود. این مقاله به طور جامع به تحلیل نقش یادگیری ماشین در یکسان سازی کانال ها و پتانسیل های آن برای آینده سیستم های مخابراتی می پردازد.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، یکسان سازی کانال ، یادگیری عمیق ، شبکه های عصبی ، سیستم های مخابراتی