Blind and semi-bnlind channel order estimation in SIMO systems
SIMO sistemlerde gözü kapalı ve yarı kapalı kanal derecesi kestirimi
- Tez No: 255440
- Danışmanlar: PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 157
Özet
Kanal derecesi kestirimi sinyal işleme, haberleşme, akustik ve benzeri alanlar için önemli bir problemdir. Bu tezde, gözü kapalı kanal derecesi kestirimi problemi tek girişli çok çıktılı (SIMO) FIR sistemler için incelenmiştir. Problem, sadece gürültülü SIMO sistemi çıktılarının kullanılarak etkin kanal derecesinin kestirilmesidir. Kanal derecesi kestirimi için iki yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin bilinen yöntemlere nazaran bir çok yararlı özelliği bulunmaktadır. Önerilen yöntemler gürültüsüz ortamda doğru kanal derecesi kestirimini garanti etmekte ve gürültülü ortamda da kayda değer şekilde daha iyi başarım göstermektedir. Bu algoritmalar kanal derecesi, kanal sayısı ve veri boyunun değişimine karşı tutarlı bir davranış göstermektedir. Önerilen algoritmalar, kanal katsayılarının gözü kapalı kestirimine yönelik olarak en küçük kareler yumuşatma (LSS) algoritması ile entegre şekilde çalışmaktadır. LSS algoritmasının seçilmesinin nedeni belirlenimci bir yöntem olması ve kanal derecesi kestirimi için uygun bazı ek özelliklerinin bulunmasıdır. Önerilen algoritmalar, doğrusal tahmin (LP) yöntemlerinin de yer aldığı değişik bir çok algoritma ile karşılaştırılmıştır. LP yaklaşımları kanal derecesinin üstten kestirimine karşı dirençlidir. Bu tezde, önerilen yöntemler kullanıldığında, LP tabanlı yöntemlere nazaran önemli oranda kazanç sağlanabileceği gösteril- miştir. Önerilen yöntemler, yüksek hızda örneklenmiş SISO sistemler için DFE yöntemi ile de karşılaştırılmış ve gözü kapalı durumda daha iyi hata kareleri ortalaması performansı elde edildiği görülmüştür.Kanal derecesi kestirimi problemi, pilot sembollerin kullanıldığı sistemler için de incelenmiştir. Bunun için, pilot sembollerini farlı şekilde kullanan gözü yarı-kapalı kanal derecesi kestirimi algoritmaları önerilmiştir. Bilinen ve bilinmeyen semboller birlikte kullanıldığı zaman, gözü kapalı yöntemlere nazaran daha iyi kestirim performansı sağlanabilmektedir. Kanal kestirimi doğruluğu pilot sembollerin kullanımı ile arttığı için, gözü yarı-kapalı yaklaşım ile özellikle bit hata oranı (BER) açısından daha iyi başarım elde edilebilmektedir. Bu yaklaşımın diğer bir özelliği ise kötü durumlu (ill-conditioned) kanallara karşı daha dirençli olmasıdır. Öte yandan, eşzamanlama ve veri akışındaki düşüş gibi problemler nedeniyle gözü kapalı yöntemler hala kanal derecesi için iyi bir alternatif olarak gözükmektedir. Doğru ve etkin kanal derecesi kestirimi konuları ayrıntılı şekilde tartışılmış ve önerilen yöntemler ile elde edilen kayda değer başarım kazancını göstermek için çeşitli benzetimler yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Channel order estimation is an important problem in many fields including signal processing, communications, acoustics, and more. In this thesis, blind channel order estimation problem is considered for single-input, multi-output (SIMO) FIR systems. The problem is to estimate the effective channel order for the SIMO system given only the output samples corrupted by noise. Two new methods for channel order estimation are presented. These methods have several useful features compared to the currently known techniques. They are guaranteed to find the true channel order for noise free case and they perform significantly better for noisy observations. These algorithms show a consistent performance when the number of observations, channels and channel order are changed. The proposed algorithms are integrated with the least squares smoothing (LSS) algorithm for blind identification of the channel coefficients. LSS algorithm is selected since it is a deterministic algorithm and has some additional features suitable for order estimation. The proposed algorithms are compared with a variety of different algorithms including linear prediction (LP) based methods. LP approaches are known to be robust to channel order overestimation. In this thesis, it is shown that significant gain can be obtained compared to LP based approaches when the proposed techniques are used. The proposed algorithms are also compared with the oversampled single-input, single-output (SISO) system with a generic decision feedback equalizer, and better mean-square error performance is observed for the blind setting.Channel order estimation problem is also investigated for semi-blind systems where a pilot signal is used which is known at the receiver. In this case, two new methods are proposed which exploit the pilot signal in different ways. When both unknown and pilot symbols are used, a better estimation performance can be achieved compared to the proposed blind methods. The semi-blind approach is especially effective in terms of bit error rate (BER) evaluation thanks to the use of pilot symbols in better estimation of channel coefficients. This approach is also more robust to ill-conditioned channels. The constraints for these approaches, such as synchronization, and the decrease in throughput still make the blind approaches a good alternative for channel order estimation.True and effective channel order estimation topics are discussed in detail and several simulations are done in order to show the significant performance gain achieved by the proposed methods.
Benzer Tezler
- Çok girişli çok çıkışlı iletişim sistemlerinde kanal kestirim yöntemlerinin incelenemsi
Investigation of channel estimation techniques in multiple input multiple output communication systems
SEDA ÜSTÜN ERCAN
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜVEN ÖNBİLGİN
- Model tabanlı adaptif LMS hüzmeleme tasarımı ve FPGAüzerinde gerçeklenmesi
Model-based design and FPGA implementation of adaptive LMS beamforming
EŞREF TEMEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN COŞKUN KARALAR
- 5G ve ötesi sistemlerde hibrit bir yöntemle etkin pilot kirliliği azaltma yaklaşımı
Efficient pilot contamination mitigation approach with a hybrid method in 5G and beyond systems
ESRA CANSU KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELMAN KULAÇ
- Skin lesion classification using deep convolutional neural network and HSV color space
Derin evrişimsel sinir ağı ve HSV renk uzayı kullanarak cilt lezyonlarının sınıflandırılması
TAMERLAN NUSRADDINOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- 'Kimsenin Müslüman Kadınları' Müslüman kadınların alternatif medya platformları aracılığıyla karşı kamusal alan oluşturmaları: Türkiye ve Almanya örneği
'Nobody's Muslim Women' construction of Muslim women's counter public sphere through alternative media platforms: The case of Turkey and Germany'
SÜMEYRA SOYDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Siyasal BilimlerGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DANACI YÜCE