Geri Dön

Dikgen Frekans Bölmeli Çoğullama-Serpiştirme Bölmeli Çoklu Erişim (OFDM-IDMA) sistemlerinde yapay zeka teknikleri ile kanal kestirimi

Channel estimation using artificial intelligence techniques in Orthogonal Frequency Division Multiplexing-Interleave Division Multiple Access (OFDM-IDMA) systems

PDF İndir

  1. Tez No: 394281
  2. Yazar: ŞAKİR ŞİMŞİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 102

Özet

Son yıllarda, hem Semboller Arası Girişim (ISI) hem de Çoklu Erişim Girişimi (MAI) problemini çözebilen Dikgen Frekans Bölmeli Çoğullama-Serpiştirme Bölmeli Çoklu Erişim (OFDM-IDMA) sistemi, kablosuz haberleşme sistemlerindeki yüksek veri iletim oranı talebini karşılamaya aday umut vadeden bir sistem olarak görülmektedir. Bu teknikte, çok yollu kanalların sebep olduğu ISI problemini gidermek için OFDM işlemleri kullanılırken, farklı kullanıcılara ait sinyaller, IDMA ilkesine dayalı olarak, kullanıcıya özgü serpiştiriciler yardımıyla ayırt edilir. Diğer taraftan OFDM-IDMA tekniğinde, çok düşük maliyetli IDMA tipi Çok Kullanıcılı Sezme (MUD) yardımıyla MAI bastırılabilmektedir. Sonuç olarak OFDM ve IDMA sistemlerine has avantajlar, OFDM-IDMA tekniğinde birleştirilmektedir. OFDM-IDMA sistemi birçok avantaja sahip olmasına karşın, yüksek hızlı ve geniş bantlı radyo kanallarının frekans seçimli ve zamana bağımlı olması nedeniyle, alıcıya gelen sinyallerin demodüle edilmesinden önce Kanal Durum Bilgisinin (CSI) elde edilmesi gerekmektedir. Bu işlem, kanal kestirimi olarak ifade edilir. Kanal kestirimi sayesinde, sönümlü kanalın sinyal üzerindeki etkisi ortadan kaldırılabilmektedir. Eğer kanal kestirimi yapılmazsa, verilerin doğru bir şekilde alınması mümkün olmaz. En Küçük Kareler (LS) ve Minimum Ortalama Karesel Hata (MMSE) algoritmalarını da içeren çeşitli pilot tabanlı kanal kestirim yöntemleri vardır. LS algoritmasının basit ve kullanımının kolay olmasına karşın, sönümlü ve zamana göre değişken kanallardaki performansı oldukça kötüdür. Diğer taraftan, MMSE algoritması LS algoritması ile karşılaştırıldığında çok daha iyi bir performans sergiler, fakat çok fazla karmaşık yapıya sahip olması nedeniyle kullanışlı değildir. Bu tezde, OFDM-IDMA sistemlerinde kanal kestirimi başarımları, Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP), Radyal Tabanlı Sinir Ağı (RBFNN) ve Uyarlanabilir Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) gibi yapay zeka teknikleri yardımıyla bilgisayar ortamında simülasyon çalışmaları yapılarak gerçekleştirilmiştir. Bunun sonucunda, LS ve MMSE gibi klasik kanal kestirim algoritmalarının sahip olduğu dezavantajlar ortadan kaldırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, Orthogonal Frequency Division Multiplexing-Interleave Division Multiple Access (OFDM-IDMA) system which solves both Inter Symbol Interference (ISI) and Multiple Access Interference (MAI) problem is accepted as the promising candidate to meet the demand of high data transmission rates in wireless communication systems. In this technique, whereas ISI is resolved by OFDM, the signals belonging to different users are separated by user specific interleavers based on IDMA principle. On the other hand, in OFDM-IDMA technique, MAI can be suppressed with the aid of very low cost IDMA type Multiuser Detection (MUD). As a result, advantages belonging to OFDM and IDMA separately, are combined in OFDM-IDMA technique. Although OFDM-IDMA system has many advantages, due to the high speed and broadband radio channels which are frequency selective and time dependent, Channel State Information (CSI) must be acquired before the demodulation of received signals. This process is called as channel estimation. Fading effect of the channel can be eliminated thanks to the channel estimation. If the channel estimation isn't carried out, it becomes impossible to take accurate data at the receiver side. There are various pilot based channel estimation techniques including Least Squares (LS) and Minimum Mean Square Error (MMSE) algorithms. The complexity of LS algorithm is simple and it is easy to implement the algorithm whereas its performance is poor for fast fading and time varying channels. On the other hand, MMSE algorithm shows better performance compared to LS algorithm however it is not practicable because of having too complex nature. In this thesis, channel estimation in OFDM-IDMA was performed by using artificial intelligence techniques such as Multilayered Perceptrons (MLP), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) with the aid of computer simulations. Hence, the disadvantages belonging to classical channel estimation algorithms such as LS and MMSE were eliminated.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    650704

    Multi-antenna communication systems with signal space diversity

    İşaret uzayı çeşitlemeli çoklu-anten sistemleri

    MUSTAFA ANIL REŞAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR ÖZYURT

  2. Tez No

    749867

    Asansör kabinlerinde esnek kablolar üstünden güç hattı haberleşmesi

    Power line communication over flexible cables for elevator cabins

    MOTUMA MUKTAR ABAFOGI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR

  3. Tez No

    519408

    Advanced cross-layer secure communication designs for future wireless systems

    Geleceğin kablosuz sistemlerinde katmanlar arası ileri güvenli haberleşme tasarımları

    JEHAD MAHMOUD AMIN HAMAMREH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN

  4. Tez No

    852981

    OFDM-AİM iletim tekniği için parçacık sürü optimizasyon tabanlı alt-blok set tasarımı

    Particle swarm optimization based sub-block set design for OFDM-AIM transmission technique

    YUSUF ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYozgat Bozok Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT YILDIRIM

  5. Tez No

    354473

    Dikgen frekans bölmeli çoğullama sistemlerinde pilot örüntüsü ile sönümlemeli radyo kanal değişkenlerinin ilişkilendirilmesi

    Relating the pilot pattern with fading radio channel parameters in orthogonal frequency division multiplexing systems

    BEGÜM KORUNUR ENGİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HATİCE SEZGİN

Geri Dön