dc.contributor.author |
Abdelli, Lyes |
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dc.contributor.author |
Kebiche, Rafik |
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dc.contributor.author |
Tounsi, M. ; promoteur |
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dc.date.accessioned |
2022-01-10T08:32:43Z |
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dc.date.available |
2022-01-10T08:32:43Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/123456789/17749 |
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dc.description |
Option : Réseaux & télécommunications |
en_US |
dc.description.abstract |
Le travail abordé dans ce mémoire concerne la diversité coopérative avec laquelle nous avons combiné deux techniques très utilisées dans le domaine des communications sans fil à savoir : le système MIMO à modulation spatiale (SM-MIMO) et la radio cognitive, et ce afin d’améliorer les performances et la qualité des transmissions. La reconnaissance automatique de type de modulation (AMC) est parmi les fonction importante de la radio cognitive (RC). Cette dernière permet une meilleure gestion du spectre fréquentiel. Ce projet porte sur l’étude des performances d’un système de classification automatique de type de modulation à base de réseau de neurones. Les résultats de simulations obtenus ont démontré de meilleures performances des solutions proposées et une grande robustesse face aux erreurs d’estimation des canaux. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Université Abderrahmane Mira- Bejaia |
en_US |
dc.subject |
Diversité coopérative : Système MIMO : SM-MIMO : Radio intelligente : La reconnaissance :Réseau de neurones |
en_US |
dc.title |
Reconnaissance automatique de types de modulation à base de réseau de neurones. |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |