ALAM ZAIB2022-05-182022-05-183093https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/2248في نظم الاتصالات اللاسلكية OFDM ، سواء بتوظيف هوائي واحد أوهوائيات متعددة، لابد من معرفة حالة القناة بكل دقة ويجب أن يكون في خلال جزء ضئيل جدا من الوقت، مما يجعل تقدير القناة محمة حاسمة. بالرغم من وجود طرق حديثة لتقدير القنوات، فإن هذه الأطروحة تقدم عدة طرقة سهلة لتقدير قنوات SISO، MIMO وقنوات MIMO الضخمة، تحت تقنيات OFDM، وذلك من خلال استغلال بنية وبعض القيود من مسائل الاتصالات. نقدم أولا تقنيات تضمين مثالية سهلة لأنظمة SISO-OFDM بناءً على معيار MMSE. وذلك من خلال الاستفادة من بنية ارتباط ترددات القناة، فقد لوحظ أن بيانات الفحص للقناة إذا وضحت بعناية عبر الحوامل الجزئية في تقنية OFDM، فإن إيجاد مقلوب المصفوفة في معيار MMSE ليس له ضرورة، ولن يؤثر على دقة التقدير. وبعد ذلك، قمنا بتصميم خوارزمية ML التي لا تحتاج لبيانات فحص للقناة، الذي يستخدم لتقدير القناة وكشف المعلومات لنظم MIMO-OFDM مع استخدام ترميز Alamouti ، حيث تم خفض التعقيد مرة أخرى باستخدام بنية الارتباط ورموز أبجدية مخصصة ومحدودة. لقد تم أيضاً تطوير خوارزيمة تحتوي جزئياً على بيانات فحص، والتي تتميز بتعقيد أقل بكثير من الخوارزمية التي لا تعتمد على أي بيانات فحص للقناة ، ولكن على حساب بعض رموز للتدريب. أما بالنسبة للأنظمة MIMO الضخمة، فإن التعقيد هو شاغل رئيسي لأنه مع زيادة عدد الهوائيات في محطة القاعدة (BS)، فإن عدد القنوات الغير معروفة تنمو أيضا بشكل كبير. وخلافا لمعيار MMSE الأمثل، والذي لا يمكن تطبيقه لتعقيده، فإننا نقترح خوارزمية MMSE موزعة تتميز بقلة التعقيد وهي دالة خطة تعتمد على عدد الهوائيات في الـ BS. في الوقت نفسه، يحقق الأداء الأمثل من خلال تبادل المعلومات محليا في مجموعة كبيرة للهوائيات. وقد عرضنا أيضا خوارزميات تعتمد على البيانات وزعت أيضا للحد من النفقات العامة الرائدة في MIMO الضخمة. وأخيراً، فإننا تحققنا من تأثير تلوث بيانات الفحص (التلوث الطارئ على بيانات الفحص) على أداء MSE من خوارزميات مختلفة. تم أيضا استخدام الهندسة العشوائية لاشتقاق قاعدة لقناة MSE في إطار كل من الضوضاء والتلوث الطارئ على بيانات الفحص، والتي يتم التصديق عليها من قبل المحاكاة. نتائجنا تشير إلى آثار خطيرة ناتجة عن تلوث بيانات الفحص على أداء تقدير القناة.enThesis