Geri Dön

The use of convolutional product codes in cooperative communication systems

İşbirlikçi haberleşme sistemlerinde konvolüsyonel ürün kodu kullanımı

  1. Tez No: 395516
  2. Yazar: ALİ HADİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ORHAN GAZİ
  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: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Bu tez çalışmasında konvolusyonel çarpım kodlarının işbirlikçi iletişim sistemlerine uyarlanması ve bu sistemlerdeki performanslarının incelenmesi icra edilmiştir. Elde edilen performans sonuçları seri olarak birleştirilmiş kodların işbirlikçi iletişim sistemlerine uyarlanması ile elde edilen performans sonuçları ile kıyaslanmıştır. Varış noktasında rölelerden ve kaynaktan gelen sinyalleri birleştirmek için çeşitli kaynaştırma yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemlerden biri bit olasılıklarının birleştirilmesi esasına dayanırken diğeri sinyal gücünün gürültü gücüne oranı değerlerinin birleştirilmesi esasına dayanmıştır. Röle sayısının sistem performansı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Daha düşük gecikmeli konvolusyonel çarpım kodları kullanan işbirlikçi iletişim sistemlerinin tasarımı ile ilgili çalışmalar yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis work, the performances of cooperative communication systems employing convolutional product codes (CPCs) and serially concatenated convolution codes (SCCCs) are inspected in detail and compared to each other. Different combining methods at destination are proposed. One of these methods is based on the combination of bit probabilities on the other hand other method focuses combining the signals considering their signal to noise rations (SNRs). The effect of relay number on the system performance is inspected. Reduced complexity cooperative communication systems utilizing convolutional product codes are considered. The proposed systems are all iteratively parallel decodable and have low latency.

Benzer Tezler

  1. Deep learning approaches for hailstorm detection and forecasting using CNN and LSTM algorithms: Comparative evaluation of radar products

    Derin öğrenme yaklaşımlarıyla dolu fırtınası tespiti ve tahmini için CNN ve LSTM algoritmalarının kullanılması: Radar ürünlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi

    NAHİT ÇATMADIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN

  2. Joint structures involving pdsccs, tcm and space time codes

    Pçsbkk, kkm ve uzay zaman kodları içeren yeni birleşik iletişim yapıları

    AHMED AMEER SAEED AL- KATTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORHAN GAZİ

  3. Zamanla değişen kanalların kestirimi ve uyarlamalı kodlama

    The Estimation of time varying channels and adaptive coding

    CÜNEYT DELİKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ

  4. Sönümlemeli kanallarda kafes kodlamalı sistemler için birleşik serpiştirme tekniği

    Combined interleaving technique for trellis coded systems in feding channels

    ERSİN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ

  5. Pedilen ayak görüntüleri üzerinde derin öğrenme yöntemleri kullanılarak hatalı ürün tespiti

    Faulty product detection using image deep learning methods on pedilen foot images

    MESUT HAKSES

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Yönetim Bilişim SistemleriAksaray Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEMAL ADEM