Performance Enhancement Of OFDM Using Intelligent System

Abstract

أن ارتفاع معدل نقل البيانات في بيئة المحمول يجعل القناة ذات تأثير سلبي للغاية . ولتقليل هذه المشكلة ، تم اقتراح وتطوير عدة أنظمة. نظام التقسيم الترددي المضاعف المتعامد (OFDM) هو احد التقنيات لمعالجة هذه القناة. في هذا العمل, تم افتراض طريقه لتحسين اداء تخمين القناة في نظام التقسيم الترددي المضاعف المتعامد وذلك باستخدام عدة انواع من خوارزمية الانتشار العكسي لتعليم الشبكة العصبية الاصطناعية لتقليل الخطأ الذي يحصل اثناء نقل البيانات ما بين المرسل والمستلم في نظام التقسيم الترددي المضاعف المتعامد. تتضمن الطريقة المقترحة, تدريب الشبكة العصبية الاصطناعيه ذات التغذية الامامية(FNN) و الشبكة العصبية الاصطناعيه ذات الاسترجاع المتكرر(RNN) باستخدام خوارزمية((Conjucate Gradient algorithm, )Quasi-Newton algorithm BFGS algorithm) and Baysiyan regularization لتعليم الشبكة العصبية الاصطناعية . المقارنة بين هذه الخوارزميات يعتمد على ((MSE لهذه الخوارزميات اثناء تدريب الشبكة العصبية الاصطناعية و BER المحسوبه. تم استخدام برنامج الماتلاب للحصول على النتائج.