نوقشت رسالة الماجستير للباحثة سرى ناصح سلمان في كلية الهندسة جامعة البصرة قسم هندسة الحاسبات وتحت اشراف الدكتور مهند حامد خلف بعنوان التعلم الالي لتقدير القناة في شبكات الاتصال ذات الهوائيات الضخمة و التكميم أحادي البت

تتناول الاطروحة مشكلة تقدير القناة في أنظمة الهوائيات متعددة المستخدمين واسعة النطاق (Massive MIMO) ذات المحولات التماثلية-الرقمية أحادية البت. تعمل الاطروحة على تطوير أطر تقدير جديدة قادرة على التعامل مع تأثيرات التكميم اللاخطي مع الحفاظ على مستوى مقبول من التعقيد الحسابي. وقد صاغت الاطروحة مشكلة تقدير القناة ضمن منظور التعلم الموجه وقدمت اقتراح أطار قائم على خوارزمية التعزيز AdaBoost. وبناءً على هذا الإطار، تم تطوير ثلاثة مقدّرات هجينة هي Ada-BLMMSE وAda-BLS . في هذه الاطروحة أيضا، قد تم تطوير خوارزمية AdaBoost لكي يعتمد على أكثر من مقدر في الخطوة الواحدة. وقد تم اقتراح نموذج تسلسلي ونموذج أخر متوازي من خوارزمية AdaBoost الجديدة. بصورة عامة، تؤكد نتائج هذه الأطروحة أن خوارزمية AdaBoost يمكن أن تُستخدم كأداة فعّالة لتحسين أداء تقدير القناة في أنظمة Massive MIMO أحادية البت، إلا أن فعاليتها ليست مطلقة، بل تعتمد على اختيار المقدرات الأساسية، توفر بيانات التدريب، وظروف التشغيل المختلفة. كما أن مقدار التعقيد الحسابي للمقدرات المقترحة هو مناسب بصورة عامة.