The use of convolutional product codes in cooperative communication systems
İşbirlikçi haberleşme sistemlerinde konvolüsyonel ürün kodu kullanımı
- Tez No: 395516
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ORHAN GAZİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2023
Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN
- Graph-aware fraud detection in review platforms via layered feature engineering
Katmanlı graf-tabanlı özellik türetme ile inceleme platformlarında sahtekarlık tespiti
MEHMET ALİ HAN TUTUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Zamanla değişen kanalların kestirimi ve uyarlamalı kodlama
The Estimation of time varying channels and adaptive coding
CÜNEYT DELİKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ
- 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
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN GAZİ
- 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
2023
Yönetim Bilişim SistemleriAksaray ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL ADEM