Geri Dön

En küçük karesel ortalama (LMS) algoritması yardımıyla doğrusal kanalların denkleştirilmesi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 57472
  2. Yazar: SERDAR CANKURTARAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SONER ÖZGÜNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

IV ÖZET Kanal denkleştirme problemi, son yallarda birçok araştırmacının ilgi odağı olmuş ve bu konuda oldukça fazla yayın yapılmıştır. Bu çalışmada, En Küçük Karesel Ortalama (LMS) algoritması kullanılarak doğrusal kanalların denkleştirilmesi incelenmektedir. Uyarlamalı algoritmaların çıkarılması için üç temel yöntem bulun maktadır. Bu yöntemler, Wiener Süzgeç Kuramı, Kalman Süzgeç Kuramı ve En Küçük Kareler Yöntemi 'dir. Bu kuramlar üzerine kurulan uyarlamalı algoritmalardan bazıları ise En Küçük Karesel Ortalama (LMS) algoritması, En Küçük Kareler (RLS) algoritması ve uyarlamalı kafes algoritmalarıdır. Bu çalışmada, En Küçük Karesel Ortalama (LMS) algoritması kullanılmaktadır. Kanal denkleştirmede amaç, kanal girişindeki işareti yeniden elde edebilmektir. Bu işlem için bir kanal ve bu kanalı denkleştiren bir model kullanılmaktadır. Model, kanalın çıkışına yerleştirilmekte ve böylece kanalın çıkışı modelin girişi olmaktadır. Bu modelin çıkışı ile kanalın girişi arasındaki fark uyarlamalı bir algoritmada kullanılarak kanalın denkleştirilmesi yapılmaktadır. Kanal girişi ile model çıkışı arasındaki farkın karesel değeri uyarlamalı algoritmayla en küçük yapılmaya çalışılmaktadır. Böylece modelin transfer fonksiyonu, kanalın transfer fonksiyonunun tersi olacak şekilde elde edilerek kanalın denkleştirilmesi sağlanır. Bu tezde, denkleştirme problemi için değişik kanal modelleri seçilmekte ve LMS algoritması kullanılarak bu kanalların denkleştirilmeleri incelenmektedir. Yapılan bilgisayar benzetimlerinde, kanal, iletim orta mı ve algoritmaya ilişkin parametreler farklı değerlerde seçilerek, en küçük karesel ortalama anlamında algoritmanın başarımı incelenmektedir. Benzetimlerde elde edilen sonuçlar değerlendirilerek algoritmanın başarımı irdelenmektedir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In recent years, channel equalization has received a great deal of attention from investigors, and there are many studies on this subject. In this thesis, the equalization of linear channels using least mean square (LMS) algorithm has been investigated. The purpose of the“channel equalization”is to undo the distorting effects of the channel, and recover the transmitted signal. For the adaptive channel equalization, several types of adaptive receivers nay be used. There are three distinct methods for deriving recursive algorithms for the operation of adaptive receivers. These methods are based on Wiener filter theory, Kalman filter theory and the method of least squares. Some of the adaptation algoritms based on these theories are the least mean square (LMS) algoritm, the recursive least squares (RLS) algoritm and adaptive lattice algorithm. In this study, the least mean squre (LMS) algorithm is used for the equalization of the linear channels. In the computer simulations, the performance of the algorithm is investigated for different parameters of channel, noise and the algorithm, based on the mean squares sense. The results of the simulations are discussed for the performance analysis of the system.

Benzer Tezler

  1. Equalization identification of volterra type of nonlinear channels using multichannel adaptive lattice algoritms

    Çok kanallı uyarlamalı kafes algoritmaları kullanarak volterra biçiminde doğrusal olmayan kanalların denkleştirilmesi ve özdeşlenmesi

    SONES ÖZGÜNEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERDAL PANAYIRCI

  2. En küçük karesel ortalama algoritması yardımıyla doğrusal kanalların dengelenmesi

    Linear channel equalization using least mean square algorithm

    AZİZ ÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SONER ÖZGÜNEL

  3. Enerji hatları üzerinden haberleşme için dikgen frekans bölmeli çoğullama sistemlerinde yapay zeka teknikleri ile kanal kestirimi

    Channel estimation with artifical intelligence tecniques for orthogonal frequency division multiplexing-power line communication

    ANIL SÜLEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR

  4. Development and comparison of two dimensional least mean-square based adaptive lattice algorithms

    En küçük karesel ortalama algoritması tabanlı, iki-boyutlu uyarlamalı kafes süzgeç algoritmalarının geliştirilmesi ve karşılaştırılması

    MUVAFFAK CAN KOÇAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN