Quantization-aware greedy antenna selection for multi-user massive mimo systems
Çok kullanıcılı masif mimo sistemleri için kantileştirme farkındalı greedy anten seçimi
- Tez No: 672439
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Çoklu Giriş Çoklu Çıkış (MIMO) yapılandırmasının kullanılması, sistemin kapasitesini artırmak için kablosuz iletişim alanında yeni değildir. Bu konfigürasyon, günümüzde Beşinci nesil (5G) gibi modern kablosuz konfigürasyonla kullanmak için hala geçerlidir. Massive MIMO, ağın kapasitesini artırma konusundaki büyük yeteneği ve diğer yandan hem signalTxectral hem de iletim-enerji verimliliğini artırma yeteneği nedeniyle 5G sistemlerinin temel kaynağıdır. akıllı telefonların, tabletlerin ve Nesnelerin İnternetinin kullanımı. Kablosuz uygulamalara yönelik bu talep, mevcut ve potansiyel MIMO multimedya uygulamalarının ihtiyaçlarını karşılamak için ağ ve İnternet hizmetlerini içerir. Büyük MIMO kullanmanın temel sınırlaması, bu antenlerin kurulum maliyeti ve bunlar arasında nasıl çoğullanacağıdır. Buna ek olarak, Radyo Frekansı (RF) bağlantıları da, bu artışın yüksek sistem karmaşıklığına ve donanım enerji tüketimine yol açtığı durumlarda artar. Bu nedenle, RF zincirlerinin gerekli user_Nmber'ını azaltmak, bu projenin gerçekleştirilebilecek önemli bir performans kaybı olmadan değerlendirmeyi amaçladığı anten seçimini gerçekleştirerek kullanmak için gereklidir. Analogdan Dijitale Dönüştürücü (ADC), düşük çözünürlükte ek kanal kazancı ve miktar belirlemede artan hata arasında daha iyi dengeye sahip anten. Bu projede, Quantization-Aware Greedty Anten Seçimi (QAGAS) algoritması önerilmiş ve diğer anten seçim algoritmalarıyla, özellikle rastgele seçim ve Hızlı Anten Seçimi (FAS) algoritması gibi basit algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen yetenek, en verimli antenleri seçen çok basit bir cihazınkiyle karşılaştırılmaktadır. QAGAS'tan elde edilen sistem kapasitesi, Baz İstasyonunun (BS) iletim gücü ve düşük çözünürlüklü ADC'de kullanılan niceleme bitleri ile ilgili olarak değerlendirilir. Simülasyon ayrıca BS tarafından hizmet verilen farklı bir kullanıcı_sayısı için ve BS'de antenlerin user_Nmber'ı ile gerçekleştirildi. Simülasyondan elde edilen bulgular, önerilen algoritmanın, RF bağlantılarını azaltarak ve kolay algoritmalar kullanarak antenleri seçerek MIMO uygulamasının muazzam karmaşıklığını önemli ölçüde azaltacağını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Using multiple-Inpowert Multiple-Outpowert (MIMO) configuration is not new in the field of wireless communication to increase the capacity of the system. This configuration is still valid to use nowadays with the modern wireless configuration such as the Fifth generation (5G). Massive MIMO is the key resource of the 5G systems due to its huge ability to increase the capacity of the network and on the other hand its ability to enhance both signalTxectral and transmit-energy efficiency.The need to use Huge MIMO is due to the growing use of smartphones, tablets and theInternet of Things. This demand for wireless applications includes networking and Internet services to satisfy the needs of current and potential MIMO multimedia applications. The key limitation of using massive MIMO is the cost of installation of these antennas and how to multiplex between them. In addition to this, the Radio Frequency (RF) links are also increased where this increasing leads to high system complexity and hardware energy consumption. Because of this, reducing the required user_Nmber of RF chains is essential to use by performing antenna selection which this project aims to evaluate without significant performance loss which is can be performed The Analog to Digital Converter ( ADC) is used in low resolution to pick the antenna with the better balance between additional channel gain and the increased error in quantification. In this project, Quantization-Aware Greedty Antenna Selection (QAGAS) algorithm has been proposed and compared with other antenna selection algorithms esignalTxecially simple algorithms like random selection and Fast Antenna Selection (FAS) algorithm. The achieved capability is contrasted with that of a very basic device that chooses the most efficient antennas. The system capacity obtained from QAGAS is evaluated related to the transmit power of the Base Station (BS) and the quantization bits used in the low-resolution ADC. The simulation also performed for a different user_Nmber of users served by the BS and with the user_Nmber of antennas at the BS. The findings from the simulation demonstrate that the proposed algorithm will substantially reduce the vast complexity of MIMO implementation by reducing RF connections and choosing antennas utilizing easy algorithms.
Benzer Tezler
- Infrared domain adaptation with zero-shot quantization
Veri gerektirmeyen nicelemenin kızılötesi alana uyarlaması
BURAK SEVSAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiModelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ
- Efficient implementation of convolutional neural networks on embedded devices
Gömülü cihazlarda evrişimsel sinir ağlarının verimli uygulaması
BARIŞ YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM AKAGÜNDÜZ
- Deep learning-based visual object tracking using edge computing on embedded system
Gömülü sistem üzerinde sınır bilişim kullanarak derin öğrenme tabanlı görsel nesne izleme
MOHAMMAD FAHD HUSSEIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÖZBAY
- Ai-based visual odometry implementation on an embedded system
Yapay zeka tabanlı görsel odometrinin gömülü bir sistemde gerçeklemesi
OĞUZHAN BÜYÜKSOLAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ
- Medium-aware inference for wireless sensornetworks
Telsiz algıç ağları için ortam gözeterek çıkarsama
MUATH ABED ALRAUF WAHDAN
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA AZİZ ALTINKAYA