التعلم العميق لتحسين الشبكات اللاسلكية الذكية: مراجعة

المؤلفون

1 هندسة الحاسوب والمهلوماتية/ كلية هندسة الالكترونيات/ جامعة نينوى / موصل / العراق

2 قسم شبكات الحاسوب والانترنت / كلية تكنولوجيا المعلومات / جامعة نينوى / العراق / الموصل

3 هندسة الحاسوب والمعلوماتية / كلية هندسة الالكترونيات / جامعة نينوى / العراق / الموصل

10.69513/jncs.v3.i1.a7
المستخلص
أثبت التعلم العميق فعاليته في تحسين أداء الشبكات اللاسلكية، ومعالجة العديد من مشاكلها المهمة، بما في ذلك التوجيه، والأمان، واستشعار الطيف، وتخصيص الموارد، وتحديد المواقع. علاوة على ذلك، يُعزز دمج أدوات التعلم العميق في الشبكات بشكل كبير قدرتها على التكيف مع التحول إلى بيئات ذكية، ويُحسّن استقرار النظام ومتانته بشكل عام. ونظرًا لوجود عدد كثير من العقد في الشبكات الكبيرة وكمية معلومات الهائلة، يُمكن استخدام التعلم العميق لتحديد (مثل أفضل مسار، وعُقد النقاط الساخنة، وتوزيع التداخل، ونقاط الازدحام، واختناقات حركة المرور، وتوافر الطيف، وغيرها) من خلال تحليل عدد كبير من معلمات الشبكة (مثل استهلاك الطاقة، والتأخير، وعمر الخدمة، ومعدل الفقد، والنفقات العامة للحزم، وغيرها). تُقدم هذه الورقة مراجعةً لأبحاث منشورة حديثًا استخدمت نماذج مختلفة من التعلم العميق لتحسين أداء الشبكات اللاسلكية. بالإضافة إلى ذلك، ركزت المراجعة بشكل أساسي على المواضيع التالية في هذا المجال: تحديد موقع المستخدم، والتوجيه، والأمان، والبيانات الضخمة، والتنقل، والتحكم في الشبكة، وتطبيقات أخرى. تهدف هذه المقالة إلى مساعدة القراء على الاطلاع على النماذج والخوارزميات المقترحة في الشبكات اللاسلكية التي تعتمد على التعلم العميق، بالإضافة إلى تحديد التحديات ذات الصلة التي لم يتم حلها والتي يمكن معالجتها في الدراسات المستقبلية.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية