Digital Elevation Models (DEMs) are simply regular grids of elevation measurements over the land surface. DEMs are mainly extracted by applying the technique of stereo measurements on images available from photogrammetry and remote sensing. DEMs play a vital role in many scientific, environmental, engineering as well as military applications which need accurate and dense DEMs. However, generating a dense and accurate DEM comes with the price of spending both time and money on the field measurements. Fortunately, advanced space technology has provided much single (if not stereo) high resolution satellite imageries almost worldwide with the available global or local DEMs. This study included evaluating both DEM produced from topographic map and raster DEM after resolution enhancement by using single satellite image. According to the results of these experiments, a strategy was proposed for using the reflectance data to enhance the accuracy of DEM interpolation. The proposed the reflectance data models were implemented in a software package and successfully tested.

نماذج ألارتفاع الرقمية (DEMs) هي ببساطة شبكات منتظمة من ألارتفاعات مقاسة على سطح ألارض. نماذج ألارتفاعات الرقمية (DEMs) تستنبط بشكل رئيسي بتطبيق النماذج المجسمة (زوج من الصور) المتوفرة من المسح التصويري وبيانات التحسس النائي. على أية حال, هنالك الكثير من التطبيقات الهندسية والتطبيقات العسكرية تحتاج الى نماذج ألارتفاع الرقمية (DEMs) ذات قابلية تحليل عالية (High Resolution) ومتوفرة محلياً وعالمياً. لحسن الحظ, التقدم الحاصل في تكنلوجيا الفضاء وفرت لنا صورة فضائية منفردة (ليست مجسمة) ذات قابلية تحليل عالية (تقريباً لكل العالم) يمكن أن تستخدم لزيادة كثافة النقاط لنموذج ألارتفاع الرقمي (بمعنى أخر, زيادة قابلية تحليل النموذج). تماشياً مع هذا التوجة فأن البحث تتناول أنتاج النموذج الارتفاع الرقمي من خارطة طوبوغرافية مقرؤة ضوئياً ومن ثم تحسين قابلية تحليل نموذج ألارتفاع الرقمي باستخدام صورة فضائية منفردة.

Densification of DEM --- Spatial Enhancement of DEM --- Shape from Shading --- Optimization Algorithms

A wireless sensor network consists of a bundle of sensor nodes which is using for monitoring and recording variety phenomenon’s such as pressure, wind direction and speed, home security, machine failure diagnosis and biological detection. When the information collected and be together in an energy efficient manner help the sensor network to operate for long interval. The transmitted data between sensor nodes and Base station is as a result of fusion data in (WSN). And the LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) protocol come with solutions for all data collection problems, when the clusters are arranged in self-organized manner, but it still suffering from some downside that can cause fatal problems.To save the energy and based on the research of LEACH protocol, an optimum secondary cluster head low energy clustering protocol OSCH-LEACH is proposed in this paper. In the new protocol, in any round when the cluster head located in not good place -near the edge of the cluster and far away from many sensors - Cuckoo search algorithm is suggested to find the optimum secondary cluster head that take the role of the primary cluster head for those remote sensors i.e. aggregate data from those remote sensors and send the report to the primary cluster head. The experimental results show that OSCH-LEACH performs better than LEACH protocol. It not only extends the lifetime of the network, but also improves the energy efficiency by increasing the settle down and unsettle down period, number of alive nodes with time, and minimize energy consumption.

شبكه المتحسسات اللاسلكيه تتكون من عدد من عناقيد المتحسسات التي تستخدم في مراقبه وتسجيل عدد من الظواهر مثل الضغط، سرعه واتجاه الرياح، امنيه المنازل، تشخيص اعطال المكائن، و اكتشاف الاخطاء البيولوجيه. ان جمع المعلومات مع بعضها بطريقه كفوءه من ناحيه استهلاك الطاقه تساهم في اطاله عمر الشبكه. ان البيانات تنتقل على شكل اشارات بين المتحسسات والمحطه الرئيسيه . ان بروتول LEACH يعتبر من اشهر البروتوكولات من حيث كفاءه حفظ الطاقه ولكنه مازال يعاني من بعض المشاكل التي قد تسبب مشاكل كبيرة.لغرض حفظ الطاقه بهدف اطاله عمر الشبكه لفترة اطول تم اقتراح اختيار امثل راس عنقود ليكون راس عنقود ثانوي حيث ان في اي دورة اذا كان راس العنقود الرئيسي في مكان غير مناسب- قرب حدود العنقود وبعيد عن كثير من المتحسسات- لذلك اختبرت خوارزميه طائر الوقواق لايجاد المتحسس الامثل لياخذ دور راس العنقود الرئيسي لهؤلاء المتحسسات البعيده حيث يقوم بجمع البيانات ويستخرج منها تقرير واحد يرسله الى راس العنقود الرئيسي. الخوارزميه المقترحه اظهرت نتائج افضل من حيث استهلاك الطاقه واطاله عمر الشبكه.

LEACH protocol --- clustering of WSN --- optimization algorithms --- power consumption of WSN.

The problem of wireless channel estimation has been evolving due to some undesirable effects of channel physical properties on transmitted signals. At the receiver end, distortions, delays, attenuations, interferences, and phase shifts are the most issues encounter together with the received signals. In order to overcome channel effects and provide almost a perfect quality of data transmission, channel parameter estimation is needed. In Multiple Input-Multiple Output systems (MIMO), channel estimation is a more complicated step as compared with the Single Input-Single Output systems, SISO, because of the fact that the number of sub-channels that needs estimate is much greater than SISO systems. The fundamental objective of this research paper is to go over the famous and efficient algorithms that have been innovated to solve the problem of MIMO channel estimation in wireless communication systems. In this paper, these techniques have been classified into three groups: non-blind, semi-blind and blind estimation. For each group, a brief illustration is presented for familiar estimation algorithms. Finally, we compare between these techniques based on computational complexity, latency and estimation accuracy.

لقد تطورت مشكلة تقدير القناة اللاسلكية بسبب بعض التأثيرات غير المرغوب فيها للخواص الفيزيائية للقناة على الإشارات المرسلة. في نهاية المستقبل، التشوه، والتأخير، والتوهين، والتداخلات، ونوبات الطور هي أكثر المشكلات التي تواجهها مع الإشارات المستقبلة. من أجل التغلب على تأثيرات القناة وتوفير جودة كاملة تقريبًا لنقل البيانات، يلزم تقدير معلومات القناة. في أنظمة المخرجات متعددة المدخلات والمخرجات (MIMO)، يعتبر تقدير القناة خطوة أكثر تعقيدًا مقارنة بأنظمة المخرجات ذات المدخلات المفردة، SISO، نظرًا لأن عدد القنوات الفرعية التي تحتاج إلى تقدير أكبر بكثير من انظمةSISO. الهدف الأساسي من هذه الورقة البحثية هو مراجعة شاملة لاغلب الخوارزميات الشهيرة والفعالة التي تم ابتكارها لحل مشكلة تقدير قناة MIMO في أنظمة الاتصالات اللاسلكية. في هذه الورقة، تم تصنيف هذه التقنيات إلى ثلاث مجموعات: غير المكفوفين، شبه الأعمى وتقدير أعمى. لكل مجموعة، يتم تقديم توضيح مختصر لخوارزميات التقدير المألوفة. وأخيرًا، نقارن بين هذه التقنيات استنادًا إلى التعقيد الحسابي والكمون ودقة التقدير.

Adaptive channel estimation --- Blind source separation --- Artificial neural networks and Hybrid optimization algorithms --- تخمين القناة المحسن، الفصل الاعمى للإشارات، شبكات الذكاء الاصطناعي، خوارزميات التحسين الهجين.