Học sâu tăng cường (DRL) cho phép thực hiện phân bổ phổ tần và công suất thích ứng trong các mạng tùy biến phương tiện có tính động cao. Tuy nhiên, các chính sách DRL kích thước lớn thường khó triển...
Tác giả: Trần Thị Hương
Từ khóa: Chưng cất chính sách bảo toàn rủi ro phân bổ tài nguyên nhận biết rủi ro phần đuôi mô hình nén nhận biết trạng thái tới hạn học tăng cường sâu có ràng buộc phân bổ tài nguyên phổ tần và công suất trong mạng VANET
Cấu trúc mạng thay đổi liên tục cùng với hành vi không ổn định của các phương tiện là những thách thức lớn đối với các cơ chế quản lý độ tin cậy dựa trên chuỗi khối trong mạng VANET. Các phương pháp...
Tác giả: Dao Thi Hang, Pham Van Phi, Tran Thi Hien
Từ khóa: VANET chuỗi khối DAG quản lý độ tin cậy mạng có hỗ trợ điện toán biên đánh giá độ tin cậy có xét đặc tính di chuyển
Truyền thông backscatter là giải pháp trọng yếu cho các hệ thống Internet vạn vật (IoT) tiêu thụ năng lượng siêu thấp, tuy nhiên tín hiệu phản xạ có công suất nhỏ khiến liên kết dễ bị suy giảm mạnh...
Tác giả: Lê Hoàng Hiệp, Trần Duy Minh
Từ khóa: Chống nhiễu trong mạng Backscatter Điều khiển hệ số phản xạ thích nghi Mạng IoT có khả năng chống nhiễu cao Giảm thiểu gây nhiễu động Hệ thống Backscatter hiệu quả năng lượng
Cơ quan chủ quản: Trường Đại học Vinh
Giấy phép xuất bản tạp chí: 163/GP-BTTTT do Bộ Thông tin và Truyền thông cấp ngày 10/5/2023
Giấy phép truy cập mở: Creative Commons CC BY-NC 4.0
LIÊN HỆ
Tổng biên tập: PGS.TS. Trần Bá Tiến Email: tientb@vinhuni.edu.vn
Phó Tổng biên tập: PGS.TS. Phan Văn Tiến Email: vantienkxd@vinhuni.edu.vn
Thư ký tòa soạn: TS. Đỗ Mai Trang Email: domaitrang@vinhuni.edu.vn
Ban thư ký và trị sự: ThS. Lê Tuấn Dũng, ThS. Phan Thế Hoa, ThS. Phạm Thị Quỳnh Nga, ThS. Trần Thị Thái