User clustering in multi cellular millimeter wave NOMAsystems
Çok hücreli milimetre dalga dikgen-olmayan çoklu erişim (NOMA)sistemlerinde kullanıcı kümeleme
- Tez No: 650765
- Danışmanlar: PROF. EMİN ANARIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Telekomünikasyon, Machine learning, Telecommunication
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dikgen-olmayan çoklu erişimin (NOMA) performansı, demetler arası girişime ek olarak demet içi girişimden dolayı da zarar görmektedir. Dolayısıyla performans, yüksek oranda girişim sınırlıdır. Fakat NOMA'nın milimetre dalga sistemlerinde kullanımı, bu sorunun çözümü konusunda oldukça umut vermektedir. Demet içi ve demetler arası girişim, milimetre dalgaların sırasıyla yüksek yol kaybı ve yönlü demet nitelikleri sayesinde zayıflamaktadır. Bu sebeple, milimetre dalga iletişimi ile NOMA birlikte kullanılarak daha yüksek performans hedefleri ulaşılabilir kılınabilmektedir. Mobil ağların her yeni nesil mobil iletişim sistemiyle beraber daha fazla yoğunlaşma eğilimi göz önüne alındığında, hücreler arası girişimin de hesaba katılması gerekmektedir. Özellikle milimetre dalga sistemlerinde hücre menzilleri, geleneksel sistemlerle karşılaştırıldığında oldukça küçüktür. Kullanıcı kümeleme ve güç paylaştırma metotlarını kullanarak girişimin olumsuz etkileri etkin bir şekilde hafifletilebilir. Bu tez çalışmasında, çok hücreli milimetre dalga aşağı yönlü NOMA sistemlerinde kullanıcı kümelemenin performansa etkisi incelenmektedir. Bir gözetimsiz makine öğrenimi algoritması olan K-medoids, kullanıcı kümeleme yöntemi olarak kullanılmıştır. Bunu yaparken, iletime ayrılan toplam güç ve kullanıcı hizmet kalitesi gibi kısıtları göz önünde bulundurarak sistem performansını azami seviyeye çıkarmak amaçlanmıştır. Elde edilen simulasyon sonuçlarına göre, K-medoids kullanıcı kümeleme yöntemi önceden fiziksel olarak kümelenmiş kullanıcıları başarıyla kümelemiştir ve karşılaştırılan diğer birkaç yönteme göre sistemin performansını yükseltmiştir. Buna ek olarak, NOMA sayesinde dikgen çoklu erişimin (OMA) üzerine eklenen kazanç da gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Nonorthogonal multiple access (NOMA) suffers from intra-beam interference in addition to inter-beam interference. Therefore, its performance is highly interference limited. However, implementation of NOMA on millimeter wave systems promises to overcome this issue. Intra-beam and inter-beam interference are diminished respectively by high path loss and directional beam characteristics of millimeter waves. Consequently, higher system output can be achieved by combining NOMA and the millimeter wave communications. Nonetheless, inter-cell interference should also be taken into consideration as mobile networks have a tendency to be denser with each new generation of mobile communication systems. Especially in millimeter wave systems, cell ranges are fairly smaller than conventional systems. User clustering and power allocation methods can be used effectively to diminish the negative impact of the interference. In this work, user clustering in multi cellular downlink millimeter wave NOMA systems is investigated. K-medoids, an unsupervised machine learning algorithm is used to cluster users with the goal of maximizing the system output while keeping the total transmission power and quality of service (QoS) constraints in consideration. The simulation results show that K-medoids user clustering successfully clusters physically pre-clustered users and increases the system output in comparison to several other user clustering methods. Additionally, performance improvement over traditional orthogonal multiple access (OMA) is also demonstrated.
Benzer Tezler
- Bir otomotiv yan sanayi işletmesinde hücresel üretim sistemi tasarımı ve çok amaçlı çizelgeleme problemi çözümü
Cellular manufacturing system desing and multi-objective scheduling problem solution in an automotive supplier industry enterprise
SENA AYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKütahya Dumlupınar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAFAK KIRIŞ
- Energy efficient base station deployment in ris-assisted next-generation hetnets
Rıs-destekli yeni nesil heterojen ağlarda enerji verimli baz istasyonu yerleşimi
MİNE ARDANUÇ
Doktora
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
DR. MEHMET BAŞARAN
- Esnek imalat sistemleri ve alternatif rotaları göz önünde bulundurarak esnek ortamlar için üretim hücrelerinin dizaynı
Flexible manufacturing systems and design of manufacturing cells for flexible environmental
GİRAY İLKER ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÖNÜL YENERSOY
- Neighborhood construction-based multi-objective evolutionary clustering algorithm with feature selection
Komşuluk kurma bazlı çok amaçlı evrimsel kümeleme ve öznitelik seçimi
CANSU ALAKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL
DOÇ. DR. CEM İYİGÜN
- Hücresiz yoğun çok girişli çok çıkışlı sistemlerde çoklu kullanıcı sezimi
Active user detection in cell-free mimo systems
SEYDİ DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzurum Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET HAKAN DURAK