الرئيسية › دليل الباحثين › Ehab Ali
Ehab Ali
الانتماء : University of Benghazi
- 3منشورات (انتماء ليبي)
- 11مجموع المنشورات
- 325الاستشهادات
- 5مؤشر h
الملف البحثي
لدى Ehab Ali 3 منشور(ات) مفهرسة (2023–2025). تُنشر أعماله أساسًا في «Learning and Technology Conference (L&T)»، «EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking» و«IEEE International Maghreb Meeting of the Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (MI-STA)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Two-Dimensional DOA Zero-Forcing Precoding for Enhanced Spectral Efficiency in Cell-Free Massive MIMO» (2025)، وقد استُشهد به 3 مرة. شارك في تأليف أعماله 4 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Advanced MIMO Systems Optimization
- Millimeter-Wave Propagation and Modeling
- Direction-of-Arrival Estimation Techniques
- Advanced Wireless Communication Techniques
- Urban Planning and Governance
المنشورات (3)
- Two-Dimensional DOA Zero-Forcing Precoding for Enhanced Spectral Efficiency in Cell-Free Massive MIMO
- Enhancing resilience in cell-free massive MIMO networks via 2D-DOA-based zero-forcing precoding under pilot contamination
- Energy Efficient 2D-DOA Based Precoding Approach for 5G Multicell Massive MIMO System
مجلات النشر
- Learning and Technology Conference (L&T) × 1
- EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking × 1
- IEEE International Maghreb Meeting of the Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (MI-STA) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20252
- 20231
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Libyan International University · University of Tripoli · College of Electrical and Electronics Technology · College of Science and Technology of Qaminis
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.