Novel deep learning approaches for robust outdoor localization using multi-features in 4G networks / (Record no. 176934)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 04780namaa22004331i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field EG-GICUC
005 - أخر تعامل مع التسجيلة
control field 20251222130741.0
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 251222s2025 ua a|||frm||| 000 0 eng d
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloguing agency EG-GICUC
Language of cataloging eng
Transcribing agency EG-GICUC
Modifying agency EG-GICUC
Description conventions rda
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title eng
Language code of summary or abstract eng
-- ara
049 ## - Acquisition Source
Acquisition Source Deposit
082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER
Classification number 621.3
092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC)
Classification number 621.3
Edition number 21
097 ## - Degree
Degree Ph.D
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Local Call Number Cai01.13.08.Ph.D.2025.Ta.N
100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Authority record control number or standard number Tarek Abubakr Abdulaziz Khalifa,
Preparation preparation.
245 10 - TITLE STATEMENT
Title Novel deep learning approaches for robust outdoor localization using multi-features in 4G networks /
Statement of responsibility, etc. by Tarek Abubakr Abdulaziz Khalifa ; Supervisors Dr. Omar Ahmed Nasr, Prof. Dr. Mostafa Youssef.
246 15 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title أساليب جديدة في التعلم العميق لتحديد المواقع بشكل دقيق في الأماكن المفتوحة باستخدام خصائص متعددة في شبكات الجيل الرابع
264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2025.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 76 pages :
Other physical details illustrations ;
Dimensions 30 cm. +
Accompanying material CD.
336 ## - CONTENT TYPE
Content type term text
Source rda content
337 ## - MEDIA TYPE
Media type term Unmediated
Source rdamedia
338 ## - CARRIER TYPE
Carrier type term volume
Source rdacarrier
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2025.
504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE
Bibliography, etc. note Bibliography: pages 71-76.
520 #3 - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. The location-based services has become a pivotal aspect for Telecom operators. This Thesis provides novel deep learning approaches for robust outdoor localization in 4G networks. We present three different neural networks tailored for outdoor localization in large scale area. A feature selection module is introduced, employing correlation and Chi-squared algorithms, resulting in a substantial 20.6% reduction in computation. Two innovative data augmenters are used, One-to-Many and AngleNoiseSynth, extending the dataset and amplifying the system’s overall performance. The introduction of the AngleNoiseSynth augmenter further refines the dataset by considering user movement angles and system noise. Best results are achieved by BiOutLoc, a novel application of a Bi-LSTM model in a large-scale outdoor urban area of 45 km2, with a median localization accuracy of 9.4 meters – surpassing existing systems by 31% while reducing parameters by 67%. The thesis also concludes with a demonstration of transfer learning, finetuning BiOutLoc parameters from one area to another, resulting in an 18% accuracy enhancement and a remarkable 71% reduction in training time compared to conventional approaches.
520 #3 - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. تقدم هذه الأطروحة نهجًا جديدًا قائمًا على التعلم العميق لتحديد الموقع بدقة في شبكات الجيل ال اربع. حيث تم تقديم ثلاثة نماذج شبكية عصبية مخصصة لتحديد الموقع في المناطق واسعة النطاق. بالإضافة الى وحدة اختيار المي ازت، التي تعتمد على خوارزميات الارتباط ومربع كاي، مما يؤدي إلى تقليل الحسابات بنسبة 20.6%. تم استخدام مُعززين مبتكرين للبيانات، وهماOne-to-Many وAngleNoiseSynth، لتوسيع مجموعة البيانات وتحسين أداء النظام بشكل عام. حققBiOutLoc ، وهو تطبيق جديد للشبكة ذات الذَّاكرة الطَّويلة قصيرة المدى ثنائية الاتجاه في بيئة خارجية واسعة النطاق بمساحة 45 كم²، أفضل النتائج، حيث وصل إلى دقة تحديد موقع متوسطة تبلغ 9.4 مت ار، متفوقًا على الأنظمة الحالية بنسبة 31% مع تقليل عدد المعاملات بنسبة 67.%تختتم الأطروحة بعرض لتقنية التعلم الانتقالي، حيث يتم ضبط محدداتBiOutLoc المُدربة في منطقة معينة لاستخدامها في منطقة أخرى، مما يؤدي إلى تحسين الدقة بنسبة 18% وتقليل وقت التدريب بشكل ملحوظ بنسبة 71% مقارنة بالأساليب التقليدية.
530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE
Issues CD Issues also as CD.
546 ## - LANGUAGE NOTE
Text Language Text in English and abstract in Arabic & English.
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Electrical engineering
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element هندسة الإلكترونيات
653 #1 - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term deep learning
-- localization
-- LSTM
-- transfer learning
-- 4G mobile networks
-- التعلم العميق
-- تحديد المواقع
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Omar Ahmed Nasr
Relator term thesis advisor.
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Mostafa Youssef
Relator term thesis advisor.
900 ## - Thesis Information
Grant date 01-01-2025
Supervisory body Omar Ahmed Nasr
-- Mostafa Youssef
Discussion body Yasmin Ali Fahmy
-- Mohamed Farouk Mahmoud
Universities Cairo University
Faculties Faculty of Engineering
Department Department of Electronics and Electrical Communications
905 ## - Cataloger and Reviser Names
Cataloger Name Shimaa
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme Dewey Decimal Classification
Koha item type Thesis
Edition 21
Suppress in OPAC No
Holdings
Source of classification or shelving scheme Home library Current library Date acquired Inventory number Full call number Barcode Date last seen Effective from Koha item type
Dewey Decimal Classification المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول 22.12.2025 92885 Cai01.13.08.Ph.D.2025.Ta.N 01010110092885000 22.12.2025 22.12.2025 Thesis
Cairo University Libraries Portal Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contacts: new-lib@cl.cu.edu.eg | cnul@cl.cu.edu.eg
CUCL logo CNUL logo
© All rights reserved — Cairo University Libraries
CUCL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: new-lib@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — New Central Library
CNUL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: cnul@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — Cairo National University Library