Dr.-Ing.

Abdullah Yaqot

 

Interessen

Meine Interessen liegen im Bereich des Physical Layers von Kommunikationssystemen. Einige Themen sind: Mehrbenutzer-MIMO-Systeme, massive MIMO, Kognitive Radio, Vorkodierung/Beamforming, Ressourcenzuweisung, Kanalschätzung, Interferenzmanagement, sowie konvexe Optimierung und Deep Learning in der drahtlosen Kommunikation.

Lebenslauf

  • Geboren am 7 Oktober 1980
  • 1998/1999:    Abitur am Abdulnasser High School
  • 2000 – 2005: B.Sc. in Elektrotechnik 2005 an der Universität Sana´a, Jemen
  • 2005 – 2006:   Lehrassistent an der Universität Sana’a, Jemen
  • 2007 – 2010: M.Sc. in Drahtloser Kommunikation 2010 an der Yarmouk Universität, Jordanian
  • 2010 – 2012:   Dozent an der Universität Science und Technology, Jemen
  • 2012 – 2017: Promotion in Digital-Kommunikation 2017 an der Universität zu Kiel, Deutschland
  • 2019 – 2020: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Automation und Kommunikation (ifak)
  • Seit 2021: Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Technische Hochschule Lübeck

 

Projekte

Review

  • Journals: IEEE Wireless Communication Letters und Wireless Personal Communications, Automatisierungstechnik.
  • Conferences: IEEE ICCC2021,IEEE VTC2020-Fall, IEEE VTC2020-Spring,IEEE VTC2019-Fall,IEEE BlackSeaCom 2017,IEEE WCNC 2015, IEEE PIMRC 2013.

Publikationen

  • D. Sun, Y. Xi, A. Yaqot, H. Hellbrück, H. Wu, ``Throughput Maximization Using Deep Complex Networks for Industrial Internet of Things,'' Sensors, 2022.
  • A. Soukieh, A. Yaqot, and H. Hellbrueck, ``HLS: Hierachical Lossless Segmentation - A New Approach for Bilevel Image Compression,'' in Proc. IEEE ICECCME2022, Maldives, Nov. 2022.
  • A. Yaqot and L. Rauchhaupt,``Whitened MMSE precoding against multicell interference in massive MIMO broadcasting,’’ in Proc. 6th IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC), China, 2020.
  • A. Yaqot and L. Rauchhaupt,``Efficient resource allocation paradigm for MIMO industrial cognitive networks,‘’ in Proc. IEEE CITS2020, China, Oct. 2020.
  • A. Yaqot, D. Sun, et.al, ``Potentials of MIMO and neural network in industrial underlay cognitive networks,’’ in Proc.IEEE TVT2020-Fall, Canada, Oct. 2020.
  • D. Sun, A. Yaqot, et al, ``Attention-based deep convolutional neural network for spectral efficiency optimization in MIMO systems,’’ Neural Computing and Applications, July 2020. DOI: doi.org/10.1007/s00521-020-05142-9
  • Abdullah Yaqot, Adaptive Precoding and Resource Allocation in Cognitive Radio Networks, Shaker Verlag, 2017. ISBN: 978-3-8440-5372-2.
  • A. Yaqot and P. A. Hoeher, “Efficient resource allocation for cognitive radio networks,'' IEEE Transaction on Vehicular Technology, vol. 66, no. 7, July. 2017.
  • A. Yaqot and P. A. Hoeher, “On precoding diversity in cognitive networks,'' in Proc. 23rd International Conference on Telecommunications (ICT2016), Thessaloniki, Greece, May 2016, pp. 48-52.
  • A. Yaqot and P. A. Hoeher, “Adaptive MMSE-based precoding in multiuser MIMO broadcasting with application to cognitive radio,'' in Proc. 20th International ITG Workshop on Smart Antennas (WSA2016), Munich, Germany, Mar. 2016, pp. 340-347.
  • A. Yaqot and P. A. Hoeher, “Efficient resource allocation for MIMO-OFDM cognitive networks with adaptive precoding,'' in Proc. 18th International OFDM Workshop (InOWo'14), Essen, Germany, Aug. 2014, pp. 85-91.
  • K. Gharaibeh and A. Yaqot, “Target classification in wireless sensor network using particle swarm optimization (PSO),'' in Proc. IEEE Sensor Applications Symposium (SAS2012), Italy, Feb. 2012.

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