Performance Enhancement Of OFDM Using Intelligent System

الملخص

الخلاصة 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 الاصطناعية ذات التغذية الامامية (FNN) و الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الاسترجاع المتكرر (RNN) باستخدام )BFGS algorithm ) Quasi-Newton algorithm (Conjucate Gradient algorithm(خوارزمية Baysiyan regularization and 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.