حصل طالب الماجستير في هندسة تقنيات الحاسوب اسامة عبد الكريم قاسم على درجة الماجستير بامتياز عن رسالته الموسومة ( تصميم وتنفيذ شبكة استشعار اللاسلكية لتحديد موقع المستخدم في الاماكن الداخلية )
في هذه الرسالة ، يتم تصميم وتنفيذ أنظمة متعددة لتحديد الموقع الداخلي باستخدام تقنيات مختلقة حيث تم اختيار طابق واحد من المبنى المختار كموقع عمل حيث تم تثبيت أربع نقاط وصول بتردد 2.4 جيجا هرتز في المنطقة التي تم اختيارها اعتمادا على برنامج مسح موقع Ekahau للتأكد من أن منطقة العمل مغطاة بالكامل. لبناء قاعدة البيانات للمنطقة المستهدفة ، تم اختيار 58 نقطة مرجعية مع إحداثياتها موزعة على منطقة الدراسة الكلية وتكون المسافة بين كل نقطة مرجعية وأخرى هي 1.8 متر. تم استخدام برنامج Net Surveyor 0.2 لقياس وتسجيل قوة الإشارة المستلمة من نقاط الوصول في أربعة اتجاهات مع مستويين لكل اتجاه لكل نقطة مرجعية وتخزين كل تلك القيم في ملف Excel لاستخدام هذا الملف لاحقًا كقاعدة البيانات.
كما ذكر سابقا ،تم استخدام العديد من التقنيات لتنفيذ نظام تحديد المواقع والذي يتمتع بدقة عالية وعملية تدريب سريعة للوصول إلى الهدف. حيث أن التقنية الأولى نفذت باستخدام تقنية البصمات وخوارزمية K-Nearest neighbors (KNN))). وتم تنفيذ هذه الطريقة في حالتين: الحالة الأولى هي جعل قيمة K ثابتة والحالة الثانية هي جعل قيمة K متغيرة. حيث تشير النتائج إلى أن متوسط الخطأ المطلق بين الإحداثيات الفعلية و الإحداثيات المقدرة يساوي 1.796044 م ومتوسط الوقت المنقضي (الوقت المطلوب للعثور على الجيران K) يساوي 0.030439 ثانية ، وهو أمر غير مقبول في رأينا لأن نظام تحديد الموقع يجب أن يكون أكثر دقة. لمعالجة هذه المشكلة ، تم تقديم تحسين مقترح على خوارزمية KNN وذلك بجعل قيمة K متكيفة. وتكمن الفكرة في جعل قيمة K متغيرة وفقاً للفرق بين إشارات الفحص والقيم المخزونة سابقا في قاعدة البيانات. حيث أظهرت النتائج أن الخوارزمية المقترحة ساهمت في تحسين دقة النظام بنسبة 46٪ وتحسين الوقت المطلوب لإيجاد القيم المماثلة لإشارات الفحص بنسبة 52٪. 
في التقنية الثانية تم استخدامArtificial Neural Network) ) مع خوارزمية التدريب (Back Propagation).حيث تم تنفيذ هذه التقنية مع خوارزميتين: الخوارزمية الأولى هي 
التجربة والخطأ والخوارزمية الثانية هي Particles Swarm Optimization)). حيث تم تنفيذ الخوارزمية المقترحة الأولى من خلال تغيير عدد الخلايا العصبية في كل طبقة مخفية وفقًا لمتوسط مطلق الخطأ ومتوسط مربع الخطأ بين النتائج المرجوة والمخرجات الفعلية بناءً على طريقة التجربة والخطأ. وأظهرت النتائج أن الخوارزمية المقترحة حققت درجة عالية من الدقة مع نسبة خطأ طفيفة جدا حيث أن متوسط مربع الخطأ هو 0.0018 متر و متوسط مطلق الخطأ هو0.002 متر ولكن هذه التقنية تستغرق حوالي 600 دقيقة في عملية التدريب للوصول إلى الهدف المطلوب. تم حل هذه المشكلة من خلال اقتراح خوارزمية جديدة، والتي تم تنفيذها بناءً على خوارزمية التحسين PSO ، حيث استغرقت هذه الخوارزمية حوالي 3 دقائق للوصول إلى الهدف مع نفس قيم متوسط مطلق الخطأ ومتوسط مربع الخطأ للخوارزمية السابقة. 
تكونت لجنة المناقشة من أ.د صتدق كامل غركان رئيسا وعضوية كل من أ.د محمد السعيد محمود و. أ.م . د. فاضل صاحب حسن و أ.د. محمود فرحان مصلح عضوا ومشرفا و عضوا ومشرفا أ.د رائد عبد الحميد عبد المجيد .

علما ان احد الاعضاء في لجنة المناقشة والمشرف الثاني من خارج العراق وتمت مناقشة الطالب عن طريق الاقمار الصناعية بادارة مركز الحاسبة في الكلية