Geri Dön

Farksal gelişim algoritmasının çok girişli çok çıkışlı sistemlerde optimum anten konfigürasyonuna uygulanması

Application of differential evolution to the optimum antenna configuration in multiple input multiple output systems

  1. Tez No: 246118
  2. Yazar: EĞEMEN NAZİFE YAZLIK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM DEVELİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Çok Girişli Çok Çıkışlı (ÇGÇÇ) sistemler, hem alıcı hem de verici tarafta çok sayıda antenin kullanıldığı yeni nesil bir kablosuz haberleşme tekniğidir. Bu tezde, Farksal Gelişim (FG) algoritmasının bir mühendislik uygulaması olarak, ÇGÇÇ sistemlerde ergodik kapasiteyi en iyileyen optimum anten konfigürasyonunun belirlenmesi problemi ele alınmıştır.Bu tez altı bölümden oluşmaktadır: Birinci bölüm, ÇGÇÇ sistemler ve Farksal Gelişim algoritması hakkında genel literatür bilgisini içermektedir. İkinci bölümde; kablosuz haberleşme ve sönümlenmeli kanallar konusunda bilgilere yer verilmiştir. ÇGÇÇ sistemler hakkında genel bilgi, sistemin kazancı, sistem modeli ve ÇGÇÇ sistem kapasitesi üçüncü bölümde anlatılmıştır. Dördüncü bölümde FG algoritmasının algoritma prosedürü anlatılmıştır. Ayrıca FG algoritmasının kodlama ve başlangıç değerlerinin belirlenmesi, popülasyon yapısı ve parametre sınırları, mutasyon, çaprazlama, seçim ve durdurma kriteri gibi adımları ele alınmıştır. Beşinci bölümde, ÇGÇÇ sistemlerde FG algoritması ile Optimum anten konfigürasyonunun belirlenmesi problemi incelenmiştir. Simülasyon çalışmalarında optimum anten sayısı oranının üç farklı değerinin SNR değerlerine karşılık eğrileri elde edilmiştir. Simülasyon sonuçları, ÇGÇÇ sistemlerde FG algoritması kullanılarak optimum anten sayısı oranının belirlenmesi için önerilen ifadenin optimum değerlerle uyum sağladığını göstermektedir. Tez çalışması ile ilgili genel sonuçlar ve gelecekte yapılabilecek çalışmalar için öneriler, altıncı bölümde verilmiştir.

Özet (Çeviri)

Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems are new generation wireless communication systems which have multiple antennas at both receiver and transmitter sides. In this thesis, as an engineering application of the differential evolution (DE) algorithm we address the problem of determining the optimum antenna configuration that optimizes the ergodic capacity in a MIMO system.This thesis construct of six chapters: First chapter includes general literature information about MIMO systems and DE algorithm. Inside second chapter; information about wireless communication and fading channels have been mentioned. Basics about MIMO systems, system gain, system model and MIMO system capacity are the subject of third chapter. Basics and procedure of DE algorithm have been discussed in the fourth chapter. Furthermore, all the procedure steps such as coding, initial state, structure of population and parameter constraints, mutation, crossover, selection and stop criteria of DE algorithm, are inside fourth chapter. In fifth chapter, we investigate the problem of determining the optimum antenna configuration. MIMO system model and capacity equations which are used to determine number of optimum antenna ratio, have been mentioned. Graphics of three different value of number of antenna ratio in MIMO systems versus SNR has been obtained for simulation works. Simulation results show that proposed expression exhibit very good agreement with the optimum antenna ratios. General results and future works have been discussed in sixth chapter.

Benzer Tezler

  1. Çok girişli çok çıkışlı dikgen frekans bölmeli çoğullama sistemlerinde yapay zeka teknikleri ile kanal kestirimi

    Channel estimation in multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing systems by artificial techniques

    MUHAMMET NURİ SEYMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR

  2. Farksal gelişim algoritmasının incelenmesi ve işaret kestiriminde kullanılması

    Analysing differential evolution algorithm and its use for signal prediction

    CANAN ASLIHAN KOYUNCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. NURHAN KARABOĞA

  3. Kaotik tabanlı farksal gelişim algoritması (KFGA)

    Chaotic based differential evolutionary algorithm (CDE)

    MEHMET ESER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UĞUR YÜZGEÇ

  4. Farksal gelişim algoritması kullanılarak adaptif gürültü giderici

    Adaptive noise canceller by using differential evolution algorithms

    NALAN YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURHAN KARABOĞA

  5. Kablosuz iletişim sistemlerine yönelik anten tasarımı için melez yapay arı koloni algoritmasının geliştirilmesi ve uygulanması

    Development and implementation of hybrid artificial bee colony algorithm for antenna design in wireless communication systems

    DENİZ ÜSTÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ AKDAĞLI