• image
  • الدراسات العليا

        الدراسات العليا في قسم هندسة الحاسوب: الجدول الاسبوعي المنهج الدراسي الاطاريح والرسائل شؤون الدراسات العليا شؤون الطلبة المبتعثين المواد الدراسية الخاصة بالامتحان التنافسي المستمسكات المطلوبة للتقديم للدراسات العليا جدول توقيتات التقديم والقبول بالدراسات العليا نظام التقديم و القبول للدراسات العليا مواصفات كتابة الرسالة او الاطروحة تحميل قالب الاطروحة المواد الدراسية لامتحان الرصانة الدكتوراه المنهاج المطلوب لامتحان الرصانه العلمية لطلبة الدكتوراه المواد الدراسية لامتحان الرصانة الماجستير  

  • image
  • الخطة الدراسية

         الخطة الدراسية للفروع العلمية: هندسة المعلومات هندسة شبكات الحاسوب

  • image
  • الخريجون

    خريجو القسم للدراسات الاولية و الدراسات العليا

  • image
  • المحاضرات

    اطلع على اخر المحاضرات المنشورة من قبل اساتذة القسم

  • image
  • التعليم الالكتروني

    DEPARTMENT OF COMPUTER Engineering - UNIVERSITY OF TECHNOLOGY E-LEARNING USING GOOGLE CLASSROOM تم تفعيل التعليم الإلكتروني في قسم هندسة الحاسوب حسب توجيهات رئاسة الجامعة التكنولوجية وحسب الخطوات التالي: - تصميم وإطلاق إستمارة التسجيل للحصول على البريد الرسمي لطلبة الدراسات الاولية على الرابط (https://goo.gl/YVKxS6) و طلبــة الدراســـات الـــعليا علــى الــــرابط (https://goo.gl/uDuKkB).  - مخاطبة مركز تكنولوجيا المعلومات لإنشاء الحسابات الرسمية للطلبة المسجلين. - البدء بإنشاء الصفوف الإلكترونية للدراسات العليا وإضافة التدريسيين وطلابهم حسب المواد العلمية.   فيديو تعريفي عن كيفية إستعمال بيئة التعليم الإلكتروني Google Classroom الجدول الاسبوعي للدراسة الصباحية الجدول الاسبوعي للدراسة المسائية    

  • image
  • مشاريع التخرج

    مشاريع تخرج الطلبة الخاصة بقسم هندسة الحاسوب

الدراسات العليا

دعاء عباس فاضل

ABSTRACT

Energy harvesting has emerged as a promising solution for sustainable and efficient power sources in Internet of Things and healthcare wearable sensor systems. These systems play a crucial role in real-time health monitoring and intervention. However, their reliance on traditional batteries with limited lifespans poses a practical challenge. This dissertation delves into the investigation of two primary energy harvesting systems. The first system utilizes a single photovoltaic panel to capture abundant solar energy during daylight hours. This captured energy is then converted for recharging the batteries of sensors or directly powering devices. This approach is particularly effective in outdoor environments and regions with ample sunlight. The initial system requires approximately 14.16 hours to achieve a full battery charge with a capacity of 750mAh. In contrast, the second system employs a parallel configuration with two photovoltaic panels, enhancing energy harvesting efficiency through increased exposure to sunlight and optimized energy capture. The second system significantly reduces the charging time to approximately 7.1 hours for a 750mAh capacity battery. The battery lifetime for the first scenario is 7.5 hours, whereas for the second scenario, it extends to 7.9 hours. Dissertation outcomes indicate that the explored energy harvesting systems, especially the parallel configuration with two photovoltaic panels, demonstrate notable improvements in charging efficiency and battery lifetime. The reduced charging time and extended battery lifetime contribute to the practicality and effectiveness of these systems in powering Internet of Things healthcare wearable sensors.

حسين جواد عبدالله

ABSTRACT

In Wireless Sensor Networks (WSNs), routing protocols play a fundamental role in enabling efficient data communication among numerous sensor nodes. These networks are characterized by their distributed nature, resource constraints, and scalability requirements. This thesis focuses on two challenged constraints in the world of sensor networks: the energy and the number of live sensors (network life time) to be enhanced. Routing protocols in WSNs face challenges due to energy constraints and network lifespan. Optimizing both factors is crucial. This study proposes a two approachs: starting with Capsule Neural Networks followed by Link_Pruning approach for cluster head selection and finding optimal path, which are surpass existing protocols in terms of residual energy and network lifespan. CapsNet algorithms are being introduced for this intended goal and are being compared with LEACH and MOD_LEACH protocols. The results for 100 nodes over 500 rounds are improving the residual energy parameter over Modified LEACH by 74.827% and over LEACH by 22.47%. In case of delay, packet delivery ratio, and throughput, the results are better for LEACH and MOD_LEACH algorithms. The second approach, Link_Pruning is proposed to be used after learning the CapsNet, which provides better residual energy and network lifetime results than CapsNet. However the results of these two approaches showed a trade off for the other three parameters (delay, packet delivery ratio and throughput). The comparison results regarding the residual energy show that the Link_Pruning approach improves over CapsNet around 0.100%, over Modified LEACH by 85.011%, over LEACH around 17.812% and over Firefly algorithm by 74.827%. A Matlab simulator is being used for these experiments. This thesis is improving wireless sensor network energy consumption using Capsule Neural Network and Link Pruning approaches through cluster head selection and finding optimal path. It demonstrates enhanced energy efficiency and network lifespan.

مجموعات فرعية

الاعلانات والاحداث القادمة

cache/resized/957177f50a2c6491608d66b97e16a011.jpg
26 شباط/فبراير 2024
الجدول الاسبوعي الدراسة المسائية
cache/resized/700127316593befb7f989d8fbfd3e66e.jpg
26 شباط/فبراير 2024
الجدول الاسبوعي الدراسة الصباحية  
cache/resized/fec7c2a4048a1991305808be9ed0fe4f.jpg
08 تشرين2/نوفمبر 2023
cache/resized/de15f0ad2a330ea85094e7db07717cad.jpg
05 تشرين2/نوفمبر 2023
cache/resized/f90cebaada93641dd64987fd1e772071.jpg
20 حزيران/يونيو 2023
  نتائج الامتحان التنافسي (الماجستير) للعام
cache/resized/74047149dc432e4a6b12bab5ecacdd91.jpg
15 حزيران/يونيو 2023
03 شباط/فبراير 2023
جدول توقيتات التقديم والقبول بالدراسات العليا
cache/resized/8d995bd243aef50beb2071055a785f55.jpg
29 آب/أغسطس 2022
   جدول الامتحانات النهائية للدور الثاني للعام

الطلبة الاوائل

Top