Optimization Handover in Deep Learning within LTE

dc.contributor.authorNAKOURI, ALA
dc.date.accessioned2019-07-24T10:06:59Z
dc.date.available2019-07-24T10:06:59Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractUn système LTE dans les communications sans fil est le successeur de succès des deuxième et troisième générations. Il fournit un flux d'informations rapide pour que la vitesse théorique du flux atteigne 100 Mbps. L'objectif de cette thèse est de mettre en œuvre un algorithme d'apprentissage approfondi utilisant MATLAB pour améliorer les algorithmes de diffusion dans le contexte de réseaux évolutifs à longue portée et de les adapter à l'architecture et à la portée des réseaux hétérogènes sous Network Simulation3 Tool.en_US
dc.identifier.urihttps://repository.univ-msila.dz/handle/123456789/15846
dc.language.isofren_US
dc.publisherUNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF - M’SILA FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE DEPARTEMENT D’INFORMATIQUE- Option : RTICen_US
dc.subjectLTE, Hetnet, Handover, Q-learning, NS-3en_US
dc.titleOptimization Handover in Deep Learning within LTEen_US
dc.typeThesisen_US

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