แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Graph neural network performance analysis in the cell-free massive MIMO wireless systems

Organization : Sejong University. Dept. Information and Communication Engineering
Email : habibur@sju.ac.kr

Organization : Sejong University. Dept. Convergence Engineering for Intelligent Drone
Email : sejan@sejong.ac.kr

Organization : Sejong University. Dept. Information and Communication Engineering
Email : aziz@sju.ac.kr

Organization : Sejong University. Dept. Information and Communication Engineering
Email : tanvi@sju.ac.kr

Organization : Sejong University. Dept. Convergence Engineering for Intelligent Drone
Email : songhk@sejong.ac.kr
keyword: Graph neural networks (Computer science)
LCSH: Neural networks (Computer science)
LCSH: MIMO systems
LCSH: Wireless communication systems
Abstract: To address challenging issues in wireless communications, researchers have developed deep learning (DL)-based techniques, yielding encouraging outcomes. However, commonly adopted neural network (NN) architectures, such as convolutional (CNNs) and multi-layer perceptrons, are derived from DL for image processing applications and are not specifically tailored to tackle wireless network challenges. Consequently, they often exhibit poor generalization and scalability issues in large-scale networks and unknown network environments. Graph neural networks (GNNs) have gained recent popularity as a solution to these challenges due to their ability to effectively utilize domain knowledge and graph topology in wireless communications. GNNbased techniques demonstrate nearly optimal performance in massive networks and show good generalization across various system configurations. To leverage GNNs in wireless systems, we have designed a cell-free massive MIMO (CF-mMIMO) system, presented as a GNN structure. The proposed CF-mMIMO system is employed to analyze the effectiveness of different GNN models and various optimization algorithms. The system exhibits effective performance against optimal benchmarks and provides valuable insights for the next-generation research community.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-06-06
Issued: 2025-06-06
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Thailand Section (IEEE Computer Society Thailand Chapter) and Prince of Songkla University. College of Computing. The 21st International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE 2024)) (pp.412-417). Phuket : Prince of Songkla University
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 JCSSE 2024pp.412-417.pdf 13.31 MB
ใช้เวลา
0.043317 วินาที

Rahman, Md Habibur
Title Contributor Type
Adapting graph structure for IoT network : a performance analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sejan, Mohammad Abrar Shakil;Rahman, Md Habibur;Aziz, Md Abdul;Song, Hyoung-Kyu;Tabassum, Rana

บทความ/Article
Graph neural network performance analysis in the cell-free massive MIMO wireless systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Rahman, Md Habibur;Sejan, Mohammad Abrar Shakil;Aziz, Md Abdul;Tabassum, Rana;Hyoung, Kyu Song

บทความ/Article
Sejan, Mohammad Abrar Shakil
Title Contributor Type
Adapting graph structure for IoT network : a performance analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sejan, Mohammad Abrar Shakil;Rahman, Md Habibur;Aziz, Md Abdul;Song, Hyoung-Kyu;Tabassum, Rana

บทความ/Article
Graph neural network performance analysis in the cell-free massive MIMO wireless systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Rahman, Md Habibur;Sejan, Mohammad Abrar Shakil;Aziz, Md Abdul;Tabassum, Rana;Hyoung, Kyu Song

บทความ/Article
Aziz, Md Abdul
Title Contributor Type
Adapting graph structure for IoT network : a performance analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sejan, Mohammad Abrar Shakil;Rahman, Md Habibur;Aziz, Md Abdul;Song, Hyoung-Kyu;Tabassum, Rana

บทความ/Article
Graph neural network performance analysis in the cell-free massive MIMO wireless systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Rahman, Md Habibur;Sejan, Mohammad Abrar Shakil;Aziz, Md Abdul;Tabassum, Rana;Hyoung, Kyu Song

บทความ/Article
Tabassum, Rana
Title Contributor Type
Adapting graph structure for IoT network : a performance analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sejan, Mohammad Abrar Shakil;Rahman, Md Habibur;Aziz, Md Abdul;Song, Hyoung-Kyu;Tabassum, Rana

บทความ/Article
Graph neural network performance analysis in the cell-free massive MIMO wireless systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Rahman, Md Habibur;Sejan, Mohammad Abrar Shakil;Aziz, Md Abdul;Tabassum, Rana;Hyoung, Kyu Song

บทความ/Article
Hyoung, Kyu Song
Title Contributor Type
Graph neural network performance analysis in the cell-free massive MIMO wireless systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Rahman, Md Habibur;Sejan, Mohammad Abrar Shakil;Aziz, Md Abdul;Tabassum, Rana;Hyoung, Kyu Song

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 10
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,475
รวม 4,485 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 224,940 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,789 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 577 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 64 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 20 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 7 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 6 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
รวม 227,405 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.243