Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userClassified Multiple Input Multiple Output Systems and used it in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) communications
تصنيف الأنظمة متعددة المداخل ومتعددة المخارج (MIMO) واستخدامها في اتصالات الأنظمة المسيّرة
2952
9 96
0
(
0
)
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
إن الإنجاز التقني الرئيسي في تحسين وثوقية الإرسال للوصلات اللاسلكية أصبح سهلا وذلك عن طريق توظيف الهوائيات المتعددة عند المرسل والمستقبل. إن مفهوم استخدام الهوائيات المتعددة والذي أظهر زيادة هامة والتي يمكن تحقيقها دون الحاجةلأي عرض حزمة أو استطاعة إضافيين. بالمقارنة مع أنظمة (Single Input Single Output (SISO فإن أنظمة MIMO قادرة على مقاومة التأثيرات المؤذية في الخفوت متعدد المسارات، والتي هي إحدى التحديات الرئيسية في تصميم أنظمة الاتصالات إلى مجموعات مختلفة طبقاً لمعايير مختلفة. اللاسلكية. يمكن تصنيف أنظمة MIMO حيث تم تصنيف تقنيات MIMO إلى خمسة أصناف طبقاً لوظائفهم. وكذلك تم تصنيف تقنيات MIMO إلى صنفين (حلقة مفتوحة وحلقة مغلقة) طبقاً لتوفر معلومات حالة القناة عند المرسل CSIT. شاهدنا المقايضة بين التعددية المكانية والتضميم المكاني، وأخيرا دراسة توظيف أنظمة MIMO حيث قمنا بدراسة كلا من في اتصالاتالأنظمة المسيرة شروط المحطة الأرضية و شروط ارتفاع الجسم المسير ، وأجريت نمذجة باستخدام برنامج الماتلاب لهذه الشروط.
A major technological breakthrough in improving the transmission reliability of wireless links was facilitated by the employment of multiple antennas at the transmitter and receiver. The concept of employing multiple antennas which demonstrated a significant increase of the achievable capacity without requiring any extra bandwidth or power. Compared to SISO systems ,MIMO systems are capable of combating the deleterious effects of multipath fading, which is one of the main challenges in the design of wireless communication systems. MIMO systems may be classified into different groups according to a range of different criteria. we show the benefits of the MIMO systems, by classified MIMO techniques into five categories according to their functions. and also we are classified MIMO techniques into two categories (open loop and closed loop) according to CSIT. Also we show the trade-off between Spatial Diversity, Spatial Multiplexing, and finally we study how we are employing multiple antennas in the communication of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) systems, so we are studying the conditions of the ground station and the heights of the UAV, Moreover, the results from the simulation (matlab program ) points to trade-off between Spatial Diversity, Spatial Multiplexing, and conditions of the ground station and the heightsof the UAV.
References used
YANG,D 2010- Closed-Loop Multiple Antenna Aided Wireless Communications Using Limited Feedback. University of Southampton,United Kingdom,192p
TELATAR,I.E.1999- Capacity of multi-antenna Gaussian channels,vol. 10, pp. 585–595
HANZO,L LAMRI,O El-HAJJAR,M and WU.N, 2009- Near- Capacity Multi-Functional MIMO Systems: Sphere-Packing, Iterative Detection and Cooperation. Wiley-IEEE Press,718P
ALAMOUTI,S.M 1998-A simple transmit diversity technique for wireless communications, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 16, pp. 1451–1458
DI RENZO,M HAAS,H and GHRAYEB,A 2013-spatial modulation for MIMO wireless systems, IEEE wireless communications and networking conference, 412P
rate research
Read More
إنّ تزايد الطلب على معدلات النقل في الاتصالات دفع الباحثين لإيجاد طرق جديدة لتلبيّة هذه المتطلبات، ومع محدودية المصادر الترددية (عرض الحزمة) والزمنية تمّ التوّجه لإيجاد مصادر جديدة للنظام تساعد على زيادة معدل النقل وتحسين جودة النظام في الوقت نفسه بغ
ية توفير عرض الحزمة والاستطاعة المستهلكة في الأنظمة التقليدية الحالية التي تحوي هوائي إرسال واحد وهوائي استقبال واحد.
ظهرت أنظمة الاتصالات متعددة المداخل والمخارج MIMO لتقدّم الكثير من التحسينات والميّزات الجديدة لشبكات الاتصالات اللاسلكيّة وأدخلت أنظمة الاتصالات بعصر جديد يستخدم النظام فيه عدة هوائيات في الإرسال والاستقبال للاستفادة من خصائص القناة متعددة المسارات Multipath Channel عبر تقديم ربحين: ربح التنويع Diversity Gain وربح التنضيد Multiplexing Gain حيث يعمل ربح التنويع على زيادة تحسين جودة وأداء النظام، بينما يعمل ربح التنضيد على زيادة معدل نقل النظام، كما أدخلت مؤخرا ميزات أخرى على هذا النظام أهمها تقنية تشكيل الحزمة Beamforming التي تعمل على تركيز الحزمة بالاتجاه المطلوب لتقليل التداخل بين الأجهزة وزيادة جودة الإشارة.
وظفت هذه الميزات في الكثير من أنظمة الاتصالات ومنها أنظمة Wi-Fi والأنظمة الخلوية LTE و5G التي أدخلت مفاهيم جديدة على أنظمة MIMO أهمها: تقنية Massive MIMO الذي ساعد على تحقيق معدلات وكفاءات فائقة وتقنية Virtual MIMO التي تعمل على تشكيل مصفوفات إرسال/استقبال من عدة أجهزة متفرقة.
سوف نقوم في هذا البحث بشرح أساسيات القناة متعددة المسارات وأنظمة MIMO، كيفية نمذجتها رياضياً، ميزات وأرباح هذه المنظومة، بنية المنظومة، أهم تطبيقات هذه المنظومة وخصائصها الجديدة وأخيراً تحدياتها وطرق تطويرها.
The nonlinear model of Unmanned Aerial Vehicle( UAV) has been
recognized. Airosim Matlab toolbox has been used to guarantee a
simulation model for the Aerosonde.In the first stage, a
linearization technique is used to calculate the mathematical
m
odel of the UAV at a specific operation point, then PID controller
is used to stabilize this linear model. At the final stage, an
augmented feedback neural network adaptive controller is
applied to stabilize the overall nonlinear system.
This research tackles autolanding a power-off fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) on a
level or uphill landing strip with limited dimensions. New approaches to path planning, guidance,
and control are proposed for the final approach and landin
g stages. These approaches address
mid-sized UAVs assuming that the aircraft has only standard control surfaces, i.e. the elevator,
the rudder, and the ailerons. This problem has not been covered by the existing flight control
literature.
Multimodal research has picked up significantly in the space of question answering with the task being extended to visual question answering, charts question answering as well as multimodal input question answering. However, all these explorations pr
oduce a unimodal textual output as the answer. In this paper, we propose a novel task - MIMOQA - Multimodal Input Multimodal Output Question Answering in which the output is also multimodal. Through human experiments, we empirically show that such multimodal outputs provide better cognitive understanding of the answers. We also propose a novel multimodal question-answering framework, MExBERT, that incorporates a joint textual and visual attention towards producing such a multimodal output. Our method relies on a novel multimodal dataset curated for this problem from publicly available unimodal datasets. We show the superior performance of MExBERT against strong baselines on both the automatic as well as human metrics.
Servo pneumatic control systems are able to generate a big forces and high speeds with a high
accuracy. Thanks to proportional valves we are able to control the accuracy and speeds of
motions in servo pneumatic circuits.
Depending on the goal, alm
ost we use the linear cylinders. And we achieved a simulation of
servo pneumatic system using a single and double solenoid proportional valve for inducting
and control. And we confirmed here, that we can choose servo pneumatic components, sizes
and specifications by working on the model translated into linear, then checking the effects of
this model comparing with the complete nonlinear system.
This will help in choosing the components of servo pneumatic systems more easily and helping
the designer to achieve more complicated actual systems with more durability and less cost and
efforts to achieve the needed results.
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
