Search

Current filters:

Current filters:

Refine By:

Search Results

  • previous
  • 1
  • next
Item hits:
  • Disseration

  • Nghiên cứu phát triển thuật toán metaheuristic giải bài toán cây Steiner nhỏ nhất định hướng ứng dụng cho thiết kế hệ thống mạng

    • Authors: Trần, Việt Chương;  Advisor: PGS.TS. Hà Hải Nam; TS. Phan Tấn Quốc (2023)

  • Bố cục của luận án được tổ chức thành 3 chương và phần kết luận, cụ thể: - Chương 1: Trình bày tổng quan về cơ sở lý thuyết bài toán SMT với các nội dung: Một số định nghĩa, định lý cơ bản liên quan; các dạng của bài toán SMT; sơ lược một số hướng tiếp cận. Tiếp theo, khảo sát một số thuật toán metaheuristic giải bài toán SMT, cụ thể như: giới thiệu sơ đồ một số thuật toán metaheuristic thường gặp gồm thuật toán local search, thuật toán leo đồi, thuật toán tìm kiếm lân cận biến đổi, thuật toán bầy ong; các tiêu chí đánh giá chất lượng thuật toán metaheuristic; khảo sát kết quả một số thuật toán heuristic, metaheuristic hiện biết giải bài toán SMT; định hướng ứng dụng bài toán SMT trong thiết kế hệ thống mạng và cuối cùng là giới thiệu hệ thống dữ liệu thực nghiệm chuẩn ...
  • Disseration

  • Nghiên cứu thuật toán tách sóng và giải mã P-LDPC cho hệ thống thông tin MIMO cỡ lớn với bộ ADC độ phân giải thấp

    • Authors: Đặng, Ngọc Hùng;  Advisor: PGS. TS Nguyễn Văn Thủy; PGS. TS Nguyễn Trung Hiếu (2022)

  • Luận án được trình bày thành 4 chương với bố cục như sau: Chương 1: Trình bày lý thuyết tổng quan trong nghiên cứu hiệu năng của hệ thống thông tin MIMO cỡ lớn. Chương 2: Nghiên cứu ảnh hưởng và thiết kế bộ ADC đồng nhất độ phân giải thấp từ 1 đến 2 bit cho các hệ thống MIMO cỡ lớn. Chương 3: Nghiên cứu giải pháp và thiết kế mã Protograph LDPC có tỉ lệ thích ứng cho hệ thống thông tin MIMO cỡ lớn với bộ ADC đồng nhất độ phân giải thấp 1 bit. Chương 4: Nghiên cứu và đề xuất thuật toán tách sóng MIMO và giải mã PLDPC kết hợp cho hệ thống MIMO cỡ lớn với bộ chuyển đổi ADC có độ phân giải hỗn hợp. Kết luận: Trình bày những đóng góp của luận án cũng như hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai của đề tài.