Geri Dön

Graph-based joint channel estimation and data detection for large-scale multiuser MIMO-OFDM systems

Çok kullanıcılı büyük ölçekli MIMO-OFDM sistemler için çarpan çizge temelli birleşik kanal kestirimi ve veri tespiti

  1. Tez No: 416399
  2. Yazar: ŞEREF YAŞAR TEKİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ ÖZGÜR YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Bu tezde, frekans seçici zamanla değişen kanallarda çok kullanıcılı büyük ölçekli MIMO-OFDM sistemler için çarpan çizge temelli yinelemeli bir alıcı yapısı öne sürülmüştür. Kullanıcıdan baz istasyonuna iletişim durumunda, kullanıcıların göndericisi ve baz istasyonu alcısı için sunulan çizge yapısı Gauss mesaj iletimi ile çalışmaktadır. Sunulan algoritmanın karmaşıklığını azaltmak için LLR yerine sembollerin güvenirlik bilgisi kullanılmıştır. Başlangıç durumunda kanal durum bilgisini elde etmek için alıcıda bilinen örnek semboller kullanılmıştır. Ayrıca, çok sayıda kullanıcı için kanal kestirimi ve veri tespitine olanak sağlayan yeni bir örnek sembolleme yapısı önerilmiştir. Kanal katsayıları arasındaki bağıntı bilgisini kullanan kanal kestirimi süreci tanıtılmıştır. Nakil boğumları kanal katsayılarının güvenirlik bilgisini kanal boğumları arasında taşıyarak kanal katsayılarına ulaşılmasını sağlar. Çarpaz çizge temelli yinelemeli alıcının performansını arttırmak için mesaj iletimi planı yeniden ayarlanmıştır. Harici bilgi değişimi tekrarlanmış sembol boğumları arasında uygulanır. Kanal katsayıları ve sembollerin bilgisi her yinelemede birlikte arıtılır. Yinelemesiz ML ve MRC algoritmaları ile karşılaştırarak çarpan çizge temelli yinelemeli alıcının bit-hata-olasılığı analizi incelenmiştir. Simulasyon sonuçları sunulan algoritmanın kanal bilgisini kullanarak MRC algoritmasına yakın bir performans sergilediğini ve performansının yinelemesiz ML algoritmasını geçtiğini göstermektedir. GSIR'ın performansı değişik örnek sembol araklığı, kullanıcı sayısı, alıcı anten sayısı, kod oranı ve kümelerde algoritmaya genel bir bakış açısı oluşturmak için incelenmiştir. Ayrıca kanal kestirim performansı, GSIR kanal bilgisine sahip olduğu durumla karşılaştırılarak analiz edilmiştir. LDPC kod çözücü GSIR ile birlikte kullanılarak toplam performans arttırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a graph-based soft iterative receiver for large-scale multiuser MIMO-OFDM systems is proposed that performs joint channel estimation and data detection over time-varying frequency selective channel. In an uplink scenario, factor graph structures for the transmitter of users and the receiver of base-station are presented, which provide Gaussian message passing between nodes. Instead of LLR, reliability information of symbols are used to decrease complexity of the proposed algorithm. Training symbols, known at the receiver, are utilized to get channel state information at the initialization. Also a new training structure is proposed which enables channel estimation and data detection for numerous users. Soft channel estimation process is introduced which utilizes correlation information between channel coefficients. Transfer nodes bring reliability information of channel coefficients between coefficient nodes to converge actual value. Message passing schedule is rearranged to enhance performance of the graph based soft iterative receiver. Extrinsic information exchange is applied between nodes of the repeated symbols. Soft information of the channel coefficients and symbols are jointly refined in each iteration. The BER performance analysis of graph based soft iterative receiver is investigated by comparing non-iterative ML and MRC. Simulation results show that the proposed algorithm with channel knowledge has a similar performance with MRC and outperforms non-iterative ML. Performance of GSIR with different training symbol spacing, number of users, number of receive antennas, code rates and constellations are compared to provide an overview of the proposed algorithm. Also channel estimation performance of GSIR is analyzed by comparing with perfect channel knowledge case. A LDPC decoder is used in combination with GSIR to increase total performance.

Benzer Tezler

  1. Joint source channel decoding in the factor graph framework

    Çarpan grafik yapısı içinde birleşik kaynak kanal kod çözümleme

    İNANÇ İNAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL ARIKAN

  2. Relaying opportunities for wireless networks by applying network coding

    Kablosuz ağlar için ağ kodlamalı aktarma fırsatları

    SEMİHA TEDİK BAŞARAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  3. Privacy-preserving authentication methods

    Gizliliği koruyan kimlik doğrulama yöntemleri

    KÜBRA NARİ BAYKAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR

  4. Beşinci metakarpal kırıklarının tedavisi için yeni bir yaklaşım geliştirilmesi

    Development of a new approach for the treatment of fifth metacarpal fractures

    LÜTFİYE CAYMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyomühendislikSakarya Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN İYİBİLGİN

    DOÇ. DR. LEVENT BAYAM

  5. Grup kararları

    Group decision making

    ÖZCAN ATAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. FÜSUN ÜLENGİN