Modeling of time domain represented signals with multitone signals
Zaman düzleminde tanımlanmış bir sinyalin çok tonlu sinyaller ile modellenmesi
- Tez No: 385119
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞİMŞEK DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- 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: 139
Özet
Mobil haberleşme sistemlerindeki iletim sinyallerinde olduğu gibi belirli bazı sistemlerde zaman düzleminde tanımlanmış, rastgele ve stokastik olarak iyi tanımlanmamış sinyaller kullanılır. Bu tarz bir işaretle çalışan bir göndericinin performansını öngörmek, verimli bir çalışma için önem arz etmektedir. Bu yüzden, zaman düzleminde tanımlanmış işaretleri, çok tonlu sinyaller ile ifade edebilmek, analitik çıkarımları mümkün kıldığı için önemlidir. Bu tezde, değişken zarflı rastgele sinyalleri modelleyebilmek için çok tonlu gösterim kullanılır. Tonların sayısı, genliği, fazı ve tonlar arasındaki mesafe çok tonlu gösterim için parametre olarak alınır. Çok tonlu sinyalin geçerliliğini kanıtlamak amacı ile, bütünleyici birikimli dağılım fonksiyonu karşılaştırma amacı ile başarım ölçüsü olarak kullanılır. Farklı doğrusal olmayan yükselteçler, simülasyon ortamında rastgele sinyal ve onun çok tonlu modeli ile uyarılmıştır. Yükselteç çıkışında bant içi ve bant dışı bozunum gücü gibi benzer doğrusal olmayan davranışlar gözlemlenmiştir. Sinyallerin benzer doğrusal olmayan davranışlara yol açtığını gösterdikten sonra, bir gönderici bloğu altında rastgele sinyalin ve onun çok tonlu gösteriminin modulasyon performansları farklı giriş seviyeleri için araştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Signals in certain systems, such as the transmitted signal in a cellular communication system, are strongly time dependent, non-deterministic and stochastically not well defined. Predicting the performance of the transmitter with such a signal at its input is important for efficient operation. Therefore, it is crucial to model a given time dependent waveform by multi-tone signals, which enables analytical derivations. In this thesis, multi-tone representation is employed to model the varying envelope arbitrary waveforms. Number, amplitude, phase of the tones and spacing between tones are considered as parameters for the multi-tone stimuli. To prove the validity of the multi-tone representation, CCDF curve is considered as a figure of merit for comparison. Different nonlinear amplifiers are excited with an arbitrary waveform and its multi-tone representation in the simulation environment. At the output of the amplifier, similar nonlinear behaviors such as, in-band and out of band distortion powers are observed. After proving that original and model signal have similar nonlinear responses, modulation performance of the arbitrary waveform and model signal in a transmitter chain is investigated for different drive levels.
Benzer Tezler
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Özyinelemeli tek yan bantlı genlik modülasyonunun modelleme yoluyla geliştirilmesi
Improvement of recursive single sideband amplitude modulation through modeling
DOĞUHAN EREN KARACAN
Doktora
Türkçe
2024
MüzikANKARA MÜZİK VE GÜZEL SANATLAR ÜNİVERSİTESİMüzikoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHMAN TARİKCİ
- Anahtarlı kapasite (SC) devrelerinin spice programı ile analizi
Analysis of switched capacitor (SC) circutis using spice program
AHMET SALİM KURŞUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ALİ NUR GÖNÜLEREN
- Sparse linear prediction models for radar imaging and classification
Radar hedef görüntüleme ve sınıflandırma için seyrek doğrusal öngörü modelleri
BAHAR ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Rastgele markov alanları ve hücresel sinir ağları ile görüntü işleme
Image processing with markow random fields and cellular neural networks
MAHMUT ŞAMİL SAĞIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN