Efficient power allocation method for non orthogonal multiple access 5G systems

One of the hot research topics for the upcoming 5G (fifth-generation) wireless communication networks is the non orthogonal multiple access (NOMA) systems, where it have attracted both industrial and academic fields to improve the existing spectral efficiency. In fact, the multiuser detection process for NOMA systems is largely affected by the power distribution of the received signals. In this paper, a new method has been proposed to control the transmit power among active users in one of the promising NOMA systems; the interleave division multiple access (IDMA) which has been adopted here for consideration. Unlike conventional methods, where tedious mathematical computations are required; a simple and direct method has been derived. The proposed method has been applied to IDMA system with different FEC codes. The obtained results show that the proposed method outperforms the conventional one as compared to optimal results

Interference Reduction in Overlaid WCDMA and TDMA Systems

In this paper, the performance of WCDMA uplink system for UMTS mobile communications is evaluated. Also, the possibility of increasing mobile communication cell capacity through merging WCDMA and TDMA systems in one cell is investigated. An interference canceller is proposed to reduce, or even completely cancel, the interference between WCDMA and TDMA, hence enabling them to work together. This results in a considerable increase in the cell capacity. The coexistence of WCDMA and TDMA systems in one cell is proven to be possible via computer simulations

Обмеження зараження COVID-19 за допомогою автоматичного віддаленого моніторингу та виявлення захисної маски з використанням глибокого навчання та інтернету речей

During the current outbreak of the COVID-19 pandemic, controlling and decreasing the possibilities of infections are massively required. One of the most important solutions is to use Artificial Intelligence (AI), which combines both fields of deep learning (DL) and the Internet of Things (IoT). The former one is responsible for detecting any face, which is not wearing a mask. Whereas, the latter is exploited to manage the control for the entire building or a public area such as bus, train station, or airport by connecting a Closed-Circuit Television (CCTV) camera to the room of management. The work is implemented using a Core-i5 CPU workstation attached with a Webcam. Then, MATLAB software is programmed to instruct both Arduino and NodeMCU (Micro-Controller Unit) for remote control as IoT. In terms of deep learning, a 15-layer convolutional neural network is exploited to train 1,376 image samples to generate a reference model to use for comparison. Before deep learning, preprocessing operations for both image enhancement and scaling are applied to each image sample. For the training and testing of the proposed system, the Simulated Masked Face Recognition Dataset ( SMFRD) has been exploited. This dataset is published online. Then, the proposed deep learning system has an average accuracy of up to 98.98 %, where 80 % of the dataset was used for training and 20 % of the samples are dedicated to testing the proposed intelligent system. The IoT system is implemented using Arduino and NodeMCU_TX (for transmitter) and RX (for receiver) for the signal transferring through long distances. Several experiments have been conducted and showed that the results are reasonable and thus the model can be commercially appliedВо время нынешней вспышки пандемии COVID-19 крайне необходимо контролировать и снижать возможности заражения. Одним из наиболее важных решений является использование искусственного интеллекта (ИИ), который объединяет в себе как области глубокого обучения (DL), так и интернет вещей (IoT). Первое отвечает за обнаружение лица, на котором нет маски. В то время как последний используется для управления всем зданием или общественным местом, таким как автобус, вокзал или аэропорт, путем подключения камеры видеонаблюдения замкнутого контура (CCTV) к помещению управления. Исследование выполнено с использованием рабочей станции с процессором Core-i5, подключенной к веб-камере. Затем программируется программное обеспечение MATLAB для настройки Arduino и NodeMCU (блок микроконтроллера) для удаленного управления в качестве интернета вещей. В рамках глубокого обучения, используется 15-слойная сверточная нейронная сеть для обучения 1376 образцов изображений для создания эталонной модели с целью использования в сравнении. Перед глубоким обучением к каждому образцу изображения применяются операции предварительной обработки как для улучшения изображения, так и для масштабирования. Для обучения и испытания предлагаемой системы использовался набор данных распознавания лиц в масках (SMFRD). Этот набор данных опубликован в Интернете. Предлагаемая система глубокого обучения имеет среднюю точность до 98,98 %, где 80 % набора данных использовалось для обучения, и 20 % образцов предназначены для испытания предлагаемой интеллектуальной системы. Система интернета вещей реализована с использованием Arduino и NodeMCU_TX (для передатчика) и RX (для приемника) для передачи сигнала на большие расстояния. Было проведено несколько экспериментов, которые показали целесообразность результатов и, следовательно, применимость модели в коммерческих целях.Під час нинішньої спалаху пандемії COVID-19 вкрай необхідно контролювати і знижувати можливості зараження. Одним із найбільш важливих рішень є використання штучного інтелекту (ШI), який поєднує в собі як області глибокого навчання (DL), так і інтернет речей (IoT). Перше відповідає за виявлення обличчя, на якому немає маски. У той час як останній використовується для управління всією будівлею або громадським місцем, таким як автобус, вокзал або аеропорт, шляхом підключення камери відеоспостереження замкнутого контуру (CCTV) до приміщення управління. Дослідження виконано з використанням робочої станції з процесором Core-i5, підключеної до веб-камери. Потім програмується програмне забезпечення MATLAB для налаштування Arduino і NodeMCU (блок мікроконтролера) для віддаленого управління в якості інтернету речей. В рамках глибокого навчання, використовується 15-шарова згорткова нейронна мережа для навчання 1376 зразків зображень для створення еталонної моделі з метою використання в порівнянні. Перед глибоким навчанням до кожного зразка зображення застосовуються операції попередньої обробки як для поліпшення зображення, так і для масштабування. Для навчання і випробування запропонованої системи використовувався набір даних розпізнавання облич в масках (SMFRD). Цей набір даних опублікований в Інтернеті. Запропонована система глибокого навчання має середню точність до 98,98 %, де 80% набору даних використовувалося для навчання, і 20% зразків призначені для випробування запропонованої інтелектуальної системи. Система інтернету речей реалізована з використанням Arduino і NodeMCU_TX (для передавача) і RX (для приймача) для передачі сигналу на великі відстані. Було проведено кілька експериментів, які показали доцільність результатів і, отже, застосовність моделі в комерційних цілях