Akusto optik filtreli EDFA modülünün yapay sinir ağı ile kazanç düzleme kontrolü
Neural network based dynamic gain control of erbium doped fiber amplifiers
- Tez No: 169605
- Danışmanlar: DOÇ.DR. GÖKALP KAHRAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Erbiyum Katkılı Fiber Yükselteç, Kazanç Düzleştirme, Dinamik Kazanç Kontrolü, Yapay Sinir Ağlan, Ayarlanabilir Optik Filtre, EDFA, Gain Flattening, Dynamic Gain Control, Neural Networks, Tunable Optical Filter
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
ÖZET AKÜSTO OPTİK FİLTRELİ EDFA MODÜLÜNÜN YAPAY SİNİR AĞI İLE KAZANÇ DÜZLEME KONTROLÜ TİRTOM, Hüseyin Yüksek Lisans Tezi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yönetici: Doç. Dr. Gökalp KAHRAMAN Eylül 2005, 49 sayfa EKFY'nin (Erbiyum Katkılı Fiber Yükselteçler) lineer olmayan kazanç karakteristiği nedeniyle farklı dalga boylarında farklı kazançlar elde edilmektedir. Geleneksel EKFY'lerde düz çıkış profili elde etmek için EKFY iki aşamalı olarak düzenlenmiş ve arada sabit filtreler kullanılmıştır. Ancak değişken girişlere karşı filtrenin de değişmesi gerektiğinden ayarlanabilir akusto - optik filtreler geliştirilmiştir. Bu filtrelerin kontrolü için ise EKFY'nin matematik modelini de kapsayan karmaşık hesaplamalar yapılmalıdır. Bu hesaplamaların yapılması uzun sürmekte ve gerçek zamanlı uygulamalarda verimsiz olmaktadır. Bu çalışmada, gerçek zamanlı çalışmaya uygun olarak hesaplamaların yapay sinir ağı tarafından yapılması amaçlanmıştır. Önce EKFY'nin matematiksel modeli elde edilmiştir. îki aşamalı EKFY yapısında belirli bir pompa gücü için optimum EKFY uzunluğu ve optimum filtre konumu tespit edilmiştir. Sonra farklı giriş değerlerini kapsayan bir set için EKFY'nin çıkış değerleri ve düz çıkış profili sağlamak için olması gereken filtre katsayıları hesaplanmıştır. Bu veriler kullanılarak bir yapay sinir ağı oluşturulmuş ve eğitilmiştir. Test verileri kullanılarak yapılan denemelerde girişteki değişkenliğin 0,4 değerine kadar çıkışın değişkenliğinin 0,005 in altında kaldığı gözlenmiştir. Sonuç olarak iki aşamalı ayarlanabilir filtreli EKFY yapısında dinamik kazanç kontrolü yapay sinir ağı tabanlı sistem tarafından sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Vil ABSTRACT NEURAL NETWORK B ASED DYNAMIC GAIN CONTROL OF ERBIUM DOPED FİBER AMPLIFIERS TÎRTOM, Hüseyin MSc in Electronic Engineering Supervisor: Asst.Prof.Dr. Gökalp KAHRAMAN September 2005,48 pages Erbium-doped fiber amplifiers (EDFA) are widely used in WDM applications. Öne of the majör problems in implementing amplified WDM systems is that each wavelength signal experiences a different gain due to wavelength dependent gain profile and saturation characteristics of EDFA. Two-stage EDFA's with nonadaptive filter sytems may flatten the gain profile but changes in input signal levels require an adaptive implementation. Also, defining new filter parameters needs computationally heavy algorithm-based techniques. in this work, an artificial neural network (NN) based fast and dynamic control of EDFA modüle is proposed, replacing the conventional eomputer- interfaced techniques. First, optimum EDFA length and optimum filter position were determined for a given pump power using mathematical model of EDFA. Then, EDFA outputs and required filter parameters to achieve flat gain were calculated for a set of variable inputs. These input-output data sets were used as training data for two-layered neural networks designed with öne hidden and öne output layers. The training were done to find the best NN structure by changing the number of neurons in the hidden layer. Different learning and training techmques in the literatüre are utilized.. Computer simulations of the overall modüle show that the two NN's are sufficiently trained and the normalized rms channel ripple at the modüle output are reduced up to 20 dB with respect to the case where no filter is used. in conclusion, a neural network based fast and dynamic gain control of two-stage EDFA with adaptive filter modüle ispresented.
Benzer Tezler
- Akusto-optik etkileşimin incelenmesi ve kızılötesi lazer uygulamaları
Examination of acousto-optic interaction and infrared laser applications
MEHMET ZİYA KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM TUNA ÖZDÜR
DOÇ. DR. ZİYA GÜRKAN FİGEN
- Akusto-optik elastografi esaslı doku mekaniği görüntülemesi
Acousto-optic elastography based tissue mechanics imaging
AYLA BURÇİN ŞİŞLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ENGİN
- Optik ağlar için fiber yükselticili akusto optik-filtre modülünün yapay sinir ağı ile tasarımı ve kontrolü
Neural network based design and control of acousto-optic filter-fiber amplifier module in optical networks
ÖMER MERMER
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKALP KAHRAMAN
- E sınıfı RF güç yükselteç tasarımı akusto optik Q-anahtar sürücü uygulaması
Class E RF power amplifier design acousto optic Q-switch driver application
FURKAN FATİH KÖKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A.ARİF ERGİN
- Bazı fiber optik jiroskop bileşenlerinin tasarımı ve yapımı
Design and implementation of components of fiber optic gyroscope
LEVENT BAŞKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Fizik ve Fizik MühendisliğiÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN AYDIN