Geri Dön

Kod bölmeli çoklu erişim sistemlerinde çok kullanıcılı sezme için yapay sinir ağları ve bulanık mantık kullanımı

The Use of the neural network and the fuzzy logic for multi-user detection in the code division multiple access systems

  1. Tez No: 185292
  2. Yazar: YALÇIN IŞIK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kod bölmeli çoklu erişim, çok kullanıcılı sezme, çoklu erişimgirişimi bastırma, yapay sinir ağı, bulanık mantık sistemi, uyarlanabilir yapay sinir ağlıbulanık mantık sistemi, Code division multiple access, multi user detection, multiple accessinterference canceling, neural network, fuzzy logic system, adaptive neuro-fuzzyinference system
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 144

Özet

Bu tez çalışmasında, yapay sinir ağı (YSA), bulanık mantık (BM) ve uyarlanabiliryapay sinir ağlı bulanık mantık (UYSABM) kullanılarak kod bölmeli çoklu erişimsisteminde değişik çok kullanıcılı alıcı yapıları oluşturulmuştur. YSA'nın paralel veardışık girişim bastırma yöntemlerinde önişlem elemanı olarak kullanılmasıyla çok katlıgirişim bastırmalı alıcıya göre daha az hesap karmaşıklığı ile daha düşük bit hata oranıelde edilmiştir. YSA kullanarak oluşturulan bir başka alıcı yapısında da YSA çokluerişim girişimini elde etmek üzere eğitilmiştir. Bu alıcı yapısıyla klasik tarzda veri bitinielde etmek üzere eğitilen eşdeğer hesap karmaşıklığına sahip YSA alıcıya göre bit hataoranı performansında iyileştirmeler sağlanmıştır. Bulanık mantık sisteminin çokkullanıcılı alıcıda karar cihazı olarak kullanılmasıyla eşzamanlı toplanabilir beyazGauss gürültülü kanalda büyük sinyal-gürültü oranlarında tek kullanıcı sınırına yakın bithata oranı performansı sağlanmıştır. Bu alıcının hesap karmaşıklığı YSA alıcıya göredaha fazla olmakla birlikte, performans olarak yakın olduğu optimum alıcıya göre azdır.Bu alıcıda kuralların oluşturulması için geçen süre, YSA alıcının eğitilmesi için gerekensüreye göre yok denecek kadar azdır. Uyarlanabilir yapay sinir ağlı bulanık mantıksisteminin alıcıda karar cihazı olarak kullanılmasıyla eşzamanlı kanalda YSA alıcı ilehemen hemen aynı bit hata oranı performansı sağlanmıştır. Bu alıcının hesapkarmaşıklığı YSA alıcıya benzemekle birlikte eğitim süresi büyük kullanıcı sayılarındaYSA için gereken süreye göre daha fazla olmaktadır. Ancak, bulanık mantık sistemlialıcıda ve uyarlanabilir yapay sinir ağlı bulanık mantık sistemli alıcıda artan kural sayısısebebiyle hesap karmaşıklığı eşzamansız kanalda aşırı artmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, multi-user receiver structures in the code division multiple access systemhas been constructed by using neural network (NN), fuzzy inference system (FIS) andadaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). A better bit error rate performance wasobtained with respect to the multi stage interference cancelled by using the NN as apreprocessing element for one stage parallel and successive interference canceller. Inthe other receiver, NN was trained for the multiple access interference instead of databit. A better bit error rate performance was obtained with this NN receiver with respectto the NN receiver which is trained for the data bit with the same computationalcomplexity. A bit error rate performance near the single user bound was obtained byusing a FIS as a decision device in the multi user receiver in the synchronous additivewhite Gaussian noise channel for bigger signal-noise rates. Although this receiver hashigher computational complexity than the neural network receiver, but has lowercomputational complexity than the optimum receiver which has similar bit error rateperformance. The required time for making rules of the FIS is much lower than thetraining time of the neural network. Almost the same bit error rate performance with theNN receiver was obtained by using an ANFIS as a decision device in the synchronouschannel. However this receiver has similar computational complexity with the NNreceiver, training time of this receiver is bigger than the training of the NN receiver forbigger user numbers. Computational complexity of the FIS and ANFIS receiversincreases excessively by the increasing rule number in the asynchronous channel.

Benzer Tezler

  1. Çok taşıyıcılı-kod bölmeli çoklu erişim (MC-CDMA) sistemlerinde çok kullanıcılı sezme teknikleri

    Multiuser detection techniques in the multi carrier-code division multiple access systems

    METİN ÇİÇEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR

  2. Başlangıç evre optimizasyonlu gürültü benzeri kod dizilerin kullanıldığı Çok Girişli Çok Çıkışlı-Kod Bölmeli Çoklu Erişim (çgçç-kbçe) sistemlerin başarım analizi

    Performance analysis of multiuser Code Division Multiple Access-Multiple Input Multiple Output (CDMA-MIMO) systems using initial-phase optimized pseudo noise code sequences

    MERYEM FİLİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. İBRAHİM DEVELİ

  3. Zaman bölmeli çiftleme kod bölmeli çoklu erişim sistemlerinde pilot tasarımı

    Pilot design in time division duplexing code division multiple access systems

    RAŞİT TUTGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMRE AKTAŞ

  4. Performance analysis of detection techniques in direct sequence code division multiple access (DS-CDMA) communication systems

    Doğrudan dizili-kod bölmeli çoklu erişim (DD-KBÇE) iletişim sistemlerinde algılama tekniklerinin performanslarının karşılaştırılması

    GÖKÇEN ALAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. HALİL TANYER EYYUBOĞLU

  5. The performance evaluation of ai based resource allocation algorithms for donwlink NOMA systems

    Aşağı yönlü NOMA sistemlerinde yapay zeka tabanlı kaynak tahsis algoritmalarının performans analizi

    EDA KURT KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN