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
- Tez No: 185292
- Danışmanlar: PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- 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
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
- 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
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. İBRAHİM DEVELİ
- 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
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMRE AKTAŞ
- 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
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. HALİL TANYER EYYUBOĞLU
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN