Neural network based beamforming for linear and cylindrical array applications
Yapay sinir ağları temelli doğrusal ve silindir anten dizilerinde huzme şekillendirme uygulamaları
- Tez No: 238296
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLBİN DURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 120
Özet
Bu tez çalışmasında Yapay Sinir Ağları kullanılarak gerçek zamanlı hedef takibi için geliştirilen bir huzme şekillendirme algoritması önerilmektedir. Algoritma, doğrusal ve silindirik anten dizisi olmak üzere iki uygulamada denenmiştir.Doğrusal dizi uygulaması eşit aralıklı yönsüz noktasal kaynaklar kullanılarak yapılmıştır. Dizideki anten eleman sayısı ve anten dizisine gelen işaretler arasındaki açısal farkın algoritma üzerindeki etkisi incelenmiş, hem anten eleman sayısı hem de açısal farkı arttırmanın algoritmanın performansını arttırdığı görülmüştür.Silindirik dizi uygulaması on iki elemanlı mikroşerit yama anten (MPA) elemanlarıyla gerçekleştirilmiştir. Açısal bölge on iki sektöre ayrılmıştır. Her bir sektöre gelen işaretlere huzmeyi yönlendirmek için üç adet MPA elemanı kullanılarak, Yapay Sinir Ağları girdilerinin boyutu küçültülmüştür. Boyutun küçülmesi Yapay Sinir Ağlarının eğitiminin hızlanmasında önemli bir faktör olmuştur. Boyutun küçülmesi huzme formunda herhangi bir bozulmaya yol açmamıştır.Hedefler arasındaki açısal fark, silindirik anten dizisinin performansında belirleyici etmenlerden biridir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a Neural Network (NN) based beamforming algorithm is proposed for real time target tracking problem. The algorithm is performed for two applications, linear and cylindrical arrays.The linear array application is implemented with equispaced omnidirectional sources. The influence of the number of antenna elements and the angular seperation between the incoming signals on the performance of the beamformer in the linear array beamformer is studied, and it is observed that the algorithm improves its performance by increasing both two parameters in linear array beamformer.The cylindrical array application is implemented with twelve microstrip patch antenna (MPA) elements. The angular range of interest is divided into twelve sectors. Since three MPA elements are used to form the beam in each sector, the input size of the neural network (NN) is reduced in cylindrical array. According to the reduced size of NN, the training time of the beamformer is decreased. The reduced size of the NN has no degradation in forming the beams to the desired directions.The angular separation between the targets is an important parameter in cylindrical array beamformer.
Benzer Tezler
- A novel neural network based approach for direction of arrival estimation
Yapay sinir ağı tabanlı yeni bir geliş açısı tahmin yaklaşımı
SELÇUK ÇAYLAR
Doktora
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLBİN DURAL
PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Array processing and optimization techniques of beamforming and resource allocation for enhanced spectral efficiency in 5g and beyond systems
5g ve ötesı sıstemlerının hüzmeleme ve spektral verımlılığının vektör íşleme ve optımızasyon ıle gerçekleştırılmesı
NANN WIN MOE THET NANN WIN MOE THET
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. MEHMET KEMAL ÖZDEMİR
- Harmonik radar ve makine öğrenmesi kullanılarak doğrusal olmayan saçıcıların geliştirilmiş mikrodalga görüntülemesi
Improved microwave imaging of nonlinear scatterers using harmonic radar and machine learning
ONUR ARI
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET KIZILAY
DOÇ. DR. CÜNEYT UTKU
- Machine learning based antenna array beamforming
Makine ögrenmesi temelli anten dizisi hüzme yönlendirme
MUHAMMED UĞUR KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR TAMER
- Adaptive beamforming in 5G networks using deep reinforcement learning
Derin güçlendirmeli öğrenmeyi kullanan 5G ağlarında uyarlanabilir hüzmeleme
SALAM HAZIM SALMAN AL-SAMEERLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM