A comparison of sparse signal recovery and approximate bayesian inference methods for sparse channel estimation
Seyrek sinyal kestirim karşılaştırması ve seyrek kanal kestirimi için yaklaşık bayes çıkarım metodları
- Tez No: 415549
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇAĞATAY CANDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- 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: 90
Özet
'Seyrek' (sparse) kanal kestirimi sinyal isleme alanının önde gelen araştırma konularından biridir ve haberleşme, biyomedikal görüntüleme gibi pek çok uygulama alanını ilgilendirmektedir. Zamanda sürekli sinyallerin (continuous time signal) taşıdığı bilgi oranının önerilen bant genişliğine göre düşük seviyelerde olması veya ayrık zamanlı sinyallerin (discrete time signal) sıfırdan farklı olan işaret sayısının sinyal uzunluğuna göre oldukça düşük olması durumu 'seyreklik' (sparsity) olarak tanımlanmaktadır. Seyrek kanal kestirimi alanında yapılan güncel çalışmalar sayesinde klasik kestirim yaklaşımlarına göre daha doğru sonuçlar veren bazı yeni kestirim teknikleri geliştirilmiştir. Bu tezin amacı önerilen seyrek sinyal kestirim metodlarının seyrek kanal kestirim problemi üzerindeki performansını analiz etmektir. Bu tezde, seyrek kanal kestiriminde kullanılan yöntemlere ili¸skin literatür taraması yapılmış, ardından greedy algoritması, konveks relaksiyon ve 'beklenti üretimi' (expectation propagation) olarak adlandırılan Bayes kestirim metodunun performansları karşılaştırmalı olarak çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
The concept of sparse representation is one of the central methodologies of modern signal processing and it has had significant impact on numerous application fields such as communications and imaging. Sparsity expresses the idea that the information rate of a continuous time signal may be much smaller than suggested by its bandwidth, or that a discrete time signal depends on a number of degrees of freedom which is comparably much smaller than its (finite) length. With recent advances in sparse signal estimation, some new estimation techniques have emerged yielding more accurate sparse estimates than the traditional methods. The main goal of this thesis is to analyse the performance of recently proposed sparse signal estimation methods on the problem of sparse channel estimation. In this thesis, a literature survey has been conducted to examine the approaches for estimating the sparse channels, then greedy pursuit algorithms, convex relaxation and an approximate Bayesian inference method, namely expectation propagation method, are comparatively studied.
Benzer Tezler
- Compressive sensing methods in transform domains for radar and sonar signals
Radar ve sonar işaretler için dönüşüm bölgelerinde sıkıştırmalı algılama yöntemleri
PINAR ÖZKAN BAKBAK
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- Sıkıştırılmış algılamanın kablosuz algılayıcı ağların enerji tüketimi ve yaşam süresi üzerindeki etkinliğinin incelenmesi
Investigation of the impact of compressive sensing on the energy dissipation and lifetime of wireless sensor networks
CELALETTİN KARAKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ CAFER GÜRBÜZ
DOÇ. DR. BÜLENT TAVLI
- Deep image prior based high resolution isar imaging for missing data case
Eksik veri için derin görüntü önceli tabanlı yüksek çözünürlüklü tyar görüntüleme
NECMETTİN BAYAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Dictionary learning for efficient classification with 1-sparse representations
Tek katsayılı seyrek gösterimlerle hızlı sınıflandırma için sözlük öğrenme
EGE ENGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF VURAL
- An experimental investigation on indoor rssi-based localization
İç mekanda alınan sinyal gücü göstergesi temelli konum bulma üzerine bir deneysel inceleme
MERİÇ KORAY KARAKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÖZGÜR YILMAZ