بصفتي المطور الرئيسي وقائد الفريق، طورت نظاماً متكاملاً باستخدام بيئة MATLAB لأتمتة تحليل إشارات التردد الراديوي. يعتمد المشروع على شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لاستقبال بيانات (I/Q) الخام، وتحديد التضمين تلقائياً، ثم توجيهها لخوارزمية فك التضمين الصحيحة لاستعادة البيانات الأصلية بكفاءة عالية.

المميزات الأساسية:

دقة فائقة: حقق النموذج دقة اختبار تتجاوز 97% على البيانات المحاكية، مما يثبت كفاءته العالية في التعرف الأعمى على الإشارات.

مقاومة الضوضاء: أداء مستقر وموثوق رغم انخفاض نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) أو خفوت الإشارة.

أتمتة كاملة: يعمل كجهاز استقبال مستقل تماماً دون أي معرفة مسبقة بخصائص جهاز الإرسال.

التقنيات والاستخدامات:
نُفذ المشروع كلياً ببيئة MATLAB للتعلم العميق ومعالجة الإشارات الرقمية (DSP). هذا الحل مثالي لتطبيقات الراديو الإدراكي (Cognitive Radio)، أنظمة الراديو المعرف برمجياً (SDR)، واستخبارات الإشارات (SIGINT). أمتلك الخبرة اللازمة لدمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة بهندسة الاتصالات لتقديم حلول احترافية دقيقة تناسب متطلبات مشروعك.