Geri Dön

Constant false alarm rate (CFAR) detection based estimators with applications to sparse wireless channels

Sabit yanlış alarm oranı sezimleme tabanlı kanal kestirimi ve yoğun olmayan tekil kanallara uygulamaları

  1. Tez No: 184907
  2. Yazar: ÜMİT KARACA
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. SERDAR ÖZEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Adı-Soyadı: Ümit KARACAOkul: zmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüAnabilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisli iProgramı: Elektronik ve Haberle me Mühendisli i (Yüksek Lisans)Tez Ba lı ı: Sabit Yanlı Alarm Oranı Sezimleme Tabanlı Kanal Kestirimive Yo un Olmayan Tekil Kanallara UygulamalarıÖZETBu çalı mada, haberle me sistemlerinde kullanılan Kanal Dürtü Yanıtı (CIR)kestirimlerinin e iklemesinde kullanılmak üzere, Sabit Yanlı Alarm Oranı (CFAR)sezimleme tabanlı metotlar ele alınmı tır. Haberle me literatüründe bilinenyöntemlerle elde edilen kanal dürtü yanıtları, kestirim hatası ta ımakta, bu durumdenkle tiricilerde performans kaybına neden olmaktadır. Bu kestirim hatası, kanaldürtü yanıtındaki gürültü olarak de erlendirilebilir. Radar sistemlerinde hedef tespitedilmesinde kullanılan Sabit Yanlı Alarm Oranı (CFAR) sezimleme tabanlı e iklememetotları, bahsedilen bu gürültünün temizlenmesinde kullanılabilir. Sabit YanlıAlarm Oranı (CFAR) sezimleme tabanlı metotlar, kanal gürültüsünün istatistikselda ılımı yardımıyla hesaplanan e ik de erlerine dayanmaktadır.Proje kapsamında, Hücre Ortalamalı (CA-CFAR) ve statistiksel Sıralamalı(OS-CFAR) Sabit Yanlı Alarm Oranı sezimleme tabanlı metotlar kullanılarak eldeedilen e ik de erleri, çe itli kanal kestirimlerine uygulanmı tır. Bahsedilen metotlarınperformansları, e ikleme i leminden sonra elde edilen kanal kestirim sinyallerinin EnKüçük Kareler Hataları (NLSE) kar ıla tırılarak gösterilmi tir. Ayrıca, SinyallerinGiri im ve Gürültüye Oranları (SINR), Karar Geridönü ümlü Denkle tiriciler (DFE)kullanılarak gösterilmi tir.

Özet (Çeviri)

Name: Ümit KARACASchool: zmir Institute of TechnologyDepartment: Electrical and Electronics EngineeringMajor: Electronics and Communication Engineering (Master)Title of Thesis: Constant False Alarm Rate (CFAR) Detection Based Estimatorswith Applications to Sparse Wireless ChannelsABSTRACTWe provide Constant False Alarm Rate (CFAR) based thresholding methodsfor training based channel impulse response (CIR) estimation algorithms forcommunication systems which utilize a periodically transmitted training sequencewithin a continuous stream of information symbols. After obtaining the CIRestimation by using known methods in the literature, there are estimation errorswhich causes performance loss at equalizers. The channel estimation error can beseen as ?noise? on CIR estimations and CFAR based thresholding methods, which areused in radar systems to decide the presence of a target, can effectively overcome thisproblem. CFAR based methods are based on determining threshold values which arecomputed by distribution of channel noise. We provide exact and approximatedistribution of channel noise appear at CIR estimate schemes. We applied CellAveraging-CFAR (CA-CFAR) and Order Statistic-CFAR (OSCFAR) methods on theCIR estimations. The performance of the CFAR estimators are then compared bytheir Least Square error in the channel estimates. The Signal to Interference plusNoise Ratio (SINR) performance of the decision feedback equalizers (DFE), of whichthe tap values are calculated based on the CFAR estimators, are also provided.

Benzer Tezler

  1. An efficient beam and channel acquisition via sparsity map and joint angle-delay power profile estimation for wideband massive MIMO systems

    Geniş bantlı masif MIMO sistemler için seyreklik haritası ve uzay-zaman güç profili kestirimine dayalı etkili hüzme ve kanal öğrenme algoritmaları

    ALİ OSMAN KALAYCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN

  2. Hücre ortalamalı syao ve istatistiksel sıralı çevresel yansıma haritalamalı sabit yanlış alarm oranı (SYAO) işlemcilerini kullanan veri birleşim sistemi tabanlı SYAO sezimleyicisi

    Cfar detection based on decision fusion of cell averaging CFAR and order statistic clutter map CFAR processors

    MUSTAFA MUTLU CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MÜCAHİT K. ÜNER

  3. CFAR detection in K-distributed sea clutter

    K-dağılımlı deniz kargaşası ortamında sabit hatalı alarm sıklığı (SHAS) ile tespit

    AYŞİN ÇETİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. ŞİMŞEK DEMİR

    PROF. DR. ALTUNKAN HIZAL

  4. Menzil sıralı istatistiklere dayalı sabit yanlış alarm oranı işlemcileri

    Constant false alarm rate processors based on range ordered statistics

    ALPEREN ELİHOŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİT KANİ ÜNER

  5. Sansürlü Hücrelerin Ortalamasına Dayalı Sabit Yanlış Alarm Oranı İşlemcileri

    Constant False Alarm Rate Processors Based On Censored Cell Average

    ABDULLAH AKAYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİT KANİ ÜNER