Geri Dön

Channel estimation refinement by training sequence extension and interleaver design

Deneme dizisi genişletimi ve karıştırıcı tasarımıyla kanal kestirimi iyileştirmesi

  1. Tez No: 384978
  2. Yazar: SAMET GELİNCİK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ÖZGÜR YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Telekomünikasyon Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Kanal katsayılarının hızlı değişimi kablosuz haberleşmenin en önemli problemlerinden biridir. Kaliteli bir iletişimin sağlanması ve sürdürülebilmesi için kanal katsayılarının sürekli kestirilmelidir. Bu ise veri bloklarının arasında gönderilecek alıcı ve verici tarafından bilinen deneme sembolleri vasıtasıyla yapılabilir. Pilot sembolleri arasındaki kanal katsayıları aradeğerleme yöntemiyle bulunabilmesine rağmen bu yöntem hızlı değişen kanallarda deneme sembollerinin yakınlarında kanalı iyi takip etmesine rağmen özellikle kanalın ortasına doğru kanalı takip edememektedir. Biz bu çalışmada yukarıda belirttiğimiz aradeğerlemenin yetersiz kalma problemine çözüm olarak, deneme sembollerinin etrafındaki veri sembollerini kullanarak kanalı deneme sembollerinin etrafındaki belli noktalara kadar LMS yöntemiyle takip etmeyi ve bundan sonra aradeğerleme yapmayı önerdik. Ayrıca bu uyguladığımız yönteme uygun, zaman ekseninde bir çeşit çoklama sağlayan bir karıştırıcı tasarlayarak iletişim kalitesini arttırdık.

Özet (Çeviri)

Rapid variation of channel coefficients is one of the most challenging problems in wireless communication. To provide and keep communication in desired quality, channel coefficients should be estimated continuously. This can be made by using pilot symbols between data blocks which are known by the transmitter and receiver. The channel coefficients between pilot symbols can be estimated by interpolation but this method has a disadvantage in fast fading channels since the channel coefficient estimates have better quality around the pilot blocks than away from them. To solve this problem, we propose to extend the pilot block by making use of the soft information produced by channel decoder. We track the channel estimates in time by the LMS algorithm bidirectionally so that we can estimate coefficients more accurately by interpolation . We also introduce a new interleaver which divides the bits into subregions based on their proximity to pilot blocks and permutes them within their own region.

Benzer Tezler

  1. Tek kullanıcılı çok girdi çok çıktı akıllı yansıtıcı yüzey sistemi için kanal kestirimi

    Channel estimation for single user multiple input multiple output intelligent reflecting surface system

    BİLGE BAYAZİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRE AKTAŞ

  2. Çoklu-giriş, çoklu-çıkış, dik frekans bölmeli çoğullama (MIMO OFDM) sistemlerinde kanal kestirimi

    Channel estimation in multi input multi output (MIMO OFDM) systems

    BAHATTİN KARAKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  3. DC-beslemeli optik OFDM tekniği kullanan gezgin görünür ışık haberleşmesinde kanal kestirimi

    Channel estimation in mobile visible light communication using DC-biased optical OFDM technique

    MUHAMMED ABDURRAHMAN HAZAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHATTİN KARAKAYA

  4. Channel estimation for spatial media-based modulation

    Uzaysal ortam-tabanlı modülasyon için kanal kestirimi

    AKİF KABACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  5. Channel estimation using deep learning for 5G communication systems

    5G haberleşme sistemleri için derin öğrenmeyi kullanarak kanal kestirimi

    HAMOUDA MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NECİP GÖKHAN KASAPOĞLU