Geri Dön

Application of radial basis function neural network technique for multi-user DS-CDMA demodulation assisted by genetic algorithm

Çok kullanıcılı DS-CDMA demodülasyonunda genetik algoritma destekli radyal tabanlı yapay sinir ağı yapısı uygulaması

  1. Tez No: 169193
  2. Yazar: HÜRRİYET KESKİN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DAMLA GÜRKAN KUNTALP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

ÇOK KULLANICILI DS-CDMA DEMODULASYONUNDA GENETİK ALGORİTMA DESTEKLİ RADYAL TABANLI YAPAY SİNİR AĞI YAPISI UYGULAMASI ÖZET Bu tezde çok kullanıcılı bir DS-CDMA haberleşmesinde, çok-yollu ve gürültülü kanala gönderilen birden fazla kullanıcı bilgisi arasından asıl kullanıcı bilgisinin demodulasyonu problemini ele aldık. Bu probleme çözüm olarak Genetik Algoritma ile desteklenen bir Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı önermekteyiz. Tasarlanan Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı yapısının temel parametrelerinin optimum değerleri Genetik Algoritma ile bulunmaktadır. Bu parametreler, yapay sinir ağı yapısının merkez vektörü, ağırlık vektörü ve yayılma faktörüdür. Bu tezde DS-CDMA demodülasyonunda kullanılan bazı teknikler, Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı yapılan, Genetik Algoritma yapısı ve önerdiğimiz demodülasyon tekniğinin ayrıntıları incelenmiş, Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı yapısının ve Genetik Algoritma destekli Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı yapısının bit-hata-oran performansları test edilip değerlendirilmiştir. Anahtar sözcükler : DS-CDMA, çok kullamlıcı demodülasyon, Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağlan, Genetik Algoritma.

Özet (Çeviri)

APPLICATION OF RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK TECHNIQUE FOR MULTI-USER DS-CDMA DEMODULATION ASSISTED BY GENETIC ALGORITHM ABSTRACT In this thesis, we consider the problem of multi-user detection of desired user's data sequence transmitted as DS-CDMA signal, in an AWGN channel. We present a solution as the combination of Genetic Algorithm and Radial Basis Function Neural Network. We try to find the optimum values for the basic parameters of the designed Radial Basis Function Neural Network by using Genetic Algorithm. These parameters are center vector, weight vector and spread factor of the neural network. In this thesis, some detection techniques used in DS-CDMA, Radial Basis Function Neural Network structure, Genetic Algortihm structure and the details of our proposed demodulation technique are studied and bit-eror-rate performances of Radial Basis Function Neural Network and GA assisted Radial Basis Neural Network are tested and commented. Keywords : DS-CDMA, multi-user detection, Radial Basis Function Neural Networks, Genetic Algorithm. IV

Benzer Tezler

  1. Tez No

    112235

    Uydu görüntü verisinin yapay sinir ağları ile sınıflandırılması

    Classification of satellite imagery data with artificial neural networks

    COŞKUN ÖZKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. FİLİZ SUNAR ERBEK

  2. Tez No

    421110

    Sahne analizi için ses kaynağı tespiti

    Sound source identification for scene analysis

    İSMAİL İREN SALTALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  3. Tez No

    437942

    Yapay sinir ağları kullanılarak evapotranspirasyonun tahmin edilmesi ve ampirik metotlarla karşılaştırılması

    Comparative analysis of evapotranspiration estimation using artificial neural networks and conventional methods

    PAUL BANDA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    ZiraatOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLAL CEMEK

  4. Tez No

    378411

    Intelligent design of intensity modulated fiber optic sensors using different fiber structures

    Yoğunluk modülasyonlu fiber optik sensörlerin farklı fiber yapılar kullanarak akıllı tasarımı

    HASAN SEÇKİN EFENDİOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

  5. Tez No

    371476

    Kompozit malzemeler için yapı izleme ve bakım sistemi

    Structural health monitoring and maintanence system for composite materials

    MAHMUT PEKEDİS

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Makine MühendisliğiEge Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN YILDIZ

Geri Dön