Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Fuzzy Based Pseudo Random Number Generator used for Wireless Networks.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Nagwan Al-karawi
ISBN: 9783659440779
Год издания: 2013
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 76
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23777 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 125139
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Direct sequence spread spectrum uses a carrier that remains fixed to a specific frequency band. The data signal, rather than being transmitted on a narrow band as is done in microwave communications, is spread onto a much larger range of frequencies using a specific encoding scheme. This encoding scheme is known as a Pseudo Noise sequence. The algorithm used by the PN sequence generates a Pseudo Random Number Generator that is then combined, through a binary encoding process, with the binary information from the data stream. In this book, three conventional types of PRNG were implemented. These are linear feed back shift register, nonlinear feed back shift register and Blum Blum Shub generator. A fuzzy system is studied and Fuzzy based Pseudo Random Number Generator had been implemented to generate the frequency hopping sequences for spread spectrum communications system. Thirty sample patterns are the input to FPRNG, while the bandwidth is partitioned into number of frequency bins. Each bin used triangular membership function to analyze the input to fuzzy sets, encoding these as fuzzy rules. The input vector matches if-part of a fuzzy rule and fires that rule’s output fuzzy set.
Ключевые слова: Fuzzy logic, Local area network, Pseudo Random Number Generator.