Energy efficiency of massive MIMO systems
Massive MIMO sistemlerinde enerji verimliliği
- Tez No: 457833
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TANSAL GÜÇLÜOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Son zamanlarda, kablosuz haberleşme cihazlarındaki şaşırtıcı ve sürekli artıştan dolayı, kablosuz haberleşme sistemlerinde, veri trafiğinde muazzam bir artış görülmektedir. Bu kablosuz haberleşme yapan cihazlar, sistemleri ve uygulamalardaki ilerlemeleri birbirine bağlarlar. Bu sistemler baştan başa yüksek veri gerektirir. Bu durum, artan talebi karşılamak için kablosuz haberleşme ağlarını kısıtlar. Tabletler gibi enerji tüketen cihazların artan yaygın kullanımına parallel, çevresel etkilere ve bol enerji kaynaklarına ek olarak, son yıllarda, haberleşme sistemlerinde tüketilen enerji miktarına artan bir ilgi görülmektedir. Sistemin performansını değerlendirmek için yeni bir faktör ortaya çıktı. Bu faktör, joule başına iletilen bitlerin sayısını temsil eden enerji verimidir. Çok fazla miktarda kullanıcı cihazlarına aynı anda hizmet veren çok fazla anten ile donatılmış (Massive) MIMO sistemler, yüksek very oranları için gelecek vaad eden teknolojilerden bir tanesidir. Bu sistem, geleneksel haberleşme sistemleri ile karşılaştırıldığın yüksek enerji verimine sahiptir. Bu tezde, tek bir hücre ve çoklu hücre senaryolarında, çok kullanıcılı massive MIMO sistemini araştıracağız. Enerji verimini esas alarak, hem sıfıra zorlama (ZF) hemde maksimum oranlı birleştirme (MRC) doğrusal işlemde, baz istasyonundaki antenlerin sayısı, kullanıcıların sayısı, kanal durum bilgisi, yeniden kullanma faktörü, öncü işarete karışan başka işaretler ve kapsama alanının etkisi gibi pekçok parametre araştırılmıştır. Sistem içinmaksimumenerji verimi sağlayan parametrelerin en iyi değerlerini bulmak için yeni algoritmalar önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
Recently wireless communication systems have seen enormous growth in data traffic due to dramatically and continuously increasing in wireless devices that connect to the systems and advances in applications that require high data throughput, this constrain the wireless communication networks to meet this growing demands. In parallel with this development widespread use of energy-consuming devices, such as tablets etc., in addition to abundant in energy resources and environmental impacts, last years have seen a growing interest in the amount of energy consumed in the telecommunication systems, and a new factor is appeared to evaluate the system performance, which is energy efficiency (EE) representing the number of bits that can be transmitted per joule. Massive MIMO, when base station equips with hundreds of antennas to serve simultaneously big numbers of user equipments (UEs) is one of the promise technology for high data rate and high energy efficiency systems comparing with traditional systems. In this thesis, consider multi-user massive MIMO system in the single cell and multi-cell scenario. By emphasis on energy efficiency many parameters like numbers of base station antennas, numbers of users, channel state information, reuse factor, pilot contamination and effect of coverage area are investigated in both zero-forcing ZF and maximum ratio combining MRC linear processing. New algorithms are proposed to find the best values of parameters which give maximum energy efficiency for the system.
Benzer Tezler
- Machine learning based resource allocation for massive MIMO systems
Massive MIMO sistemleri için makine öğrenmesi tabanlı kaynak tahsisi
HÜSEYİN CAN SEVGİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERNA ÖZBEK
- Next-generation MIMO systems: From index modulation to deep learning
Yeni nesil çok-girişli çok-çıkışlı sistemler: İndis modülasyonundan derin öğrenmeye
BURAK ÖZPOYRAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
- Quantization-aware greedy antenna selection for multi-user massive mimo systems
Çok kullanıcılı masif mimo sistemleri için kantileştirme farkındalı greedy anten seçimi
HASAN FALAH MAHDI MAHDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. SEFER KURNAZ
- Oversampled distortion-aware precoding with efficient oob radiation control for quantized massive mimo and performance analysis
Nicemleme ve aşırı örnekleme altında çalışabilen bozulmaya duyarlı oob emisyon kontrollü bir geniş-bant kitlesel mımo ön-kodlayıcı ve performans analizi
YUSUF KARABACAKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN
- Physical layer techniques for 5G and beyond wireless systems
5G ve ötesi kablosuz sistemler için fiziksel katman teknikleri
ABUU BAKARI KIHERO
Doktora
İngilizce
2024
İletişim Bilimleriİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN