ПРОГНОЗУВАННЯ ВТРАТ У СИСТЕМАХ СТІЛЬНИКОВОГО ЗВ’ЯЗКУ ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - Семенова, О. О.; Войцеховська, О. О. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2020)
Розглянуто метод прогнозування втрат потужності при поширенні сигналу системи стільникового зв’язку. Нове століття характеризується швидким впровадженням систем стільникового зв’язку у всі сфери життя людини. Шляхи проходження сигналу системи стільникового зв’язку від передавача до приймача можуть бути різними: від лінії прямої видимості до щільно забудованої місцевості. На відміну від проводового зв’язку з постійними параметрами, радіоканали безпровідного зв’язку мають випадкові параметри, які складно аналізуються. Саме тому моделювання радіолінії є найскладнішою задачею в процесі проектування систем стільникового зв’язку. Більшість систем стільникового зв’язку працюють в містах, де немає прямої видимості між антенами базових і мобільних станцій. Крім того, наявність високих будівель призводить до великих дифракційних втрат. Також, інтерференція радіохвиль через багаторазове перевідбиття від різних об’єктів викликає суттєву зміну рівня сигналу. Однією з перспективних галузей сучасної техніки є штучні нейронні мережі. Важливою властивістю нейронних мереж є паралельне оброблення інформації великою кількістю нейронів одночасно. Типовими задачами, які можна розв’язати за допомогою нейронних мереж є: керування, кодування та декодування інформації, класифікація, прогнозування, автоматизація процесу ухвалення рішень, розпізнавання образів тощо. Нейронні мережі застосовуються у телекомунікаційних системах для розв’язання таких задач: керування трафіком, розподіл каналів, комутація, адаптивна маршрутизація. Запропоновано використовувати нейронну мережу для підвищення точності визначення втрат потужності при поширенні сигналу системи стільникового зв’язку. Після створення програмного або апаратного рішення нейронної мережі необхідно створити математичну модель мережі та виконати її навчання. Нейронна мережа є багатошаровим перцептроном, схему якого запропоновано у статті. Обґрунтовано кількість нейронів у всіх шарах персептрона. Описано роботу багатошарового перцептрона.