Geri Dön

Visibile light communication channel estimation based on neural network

Sinir ağına dayalı görünür ışık iletişim kanalı tahmini

  1. Tez No: 672478
  2. Yazar: RAAD HAMMOOD HASAN ALDOORI
  3. Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. AHAD KHALEGHI ARDABILI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kanal tahmini, Sinir ağları, MIMO, görünür ışık iletişimi, SNR, BER, Channel estimation, Neural networks, MIMO, visible light communications, SNR, BER
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Görünür ışık iletişim teknikleri, cihazlar arasında kolay ve güvenli iletişim için artan kriterlerle bu ihtiyaçları karşılamak için giderek daha fazla ortaya çıkmaktadır. Yüksek performanslı, istikrarlı iletişim için birçok bağlantı kullanan ana stratejilerden biri, çoklu giriş ve çıkış (MIMO) sistemleridir. Ancak artan sayıda iletişim bağlantısı, iletilen verilerin doğru bir şekilde kodunun çözülmesi için gerekli olan kanal hesaplamasının zorluğuna katkıda bulunur. Bu nedenle, ayrıntılı ve etkili kanal tahmin yöntemlerinin geliştirilmesi önemlidir. MIMO görünür ışık kanalı tahmininin performansını artırmak için sinir ağı kanalı tahmin yaklaşımlarının performansını açıklıyoruz. Önerilen yöntemin doğruluğunu kontrol etmek için önerilen tahmin yöntemi doğrusal regresyonla karşılaştırılmıştır. Hem NN hem de doğrusal regresyon yönteminin simülasyon sonuçları karşılaştırıldı ve BER'in NN için 10-5 aralığında olduğu ve 10-2 aralığındaki doğrusal regresyon yöntemi için BER'den daha iyi olduğu açıktır. VLC kanal tahmini için NN kullanmanın ana avantajı, düşük BER tutulurken SNR'nin azaltılmasıdır. Tahmin sonuçları, sunulan algoritmanın MATLAB standart kanal modeliyle karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir. Sonuçlar, bu prosedürün kanal tahmininde verimli bir şekilde kullanılabileceğini doğrulamaktadır.

Özet (Çeviri)

Visible light communication techniques are increasingly emerging to address these needs with growing criteria for easy and secure communication between devices. One of the main strategies using many links for high-performance, stable communication is multiple input and output (MIMO) systems. But the increased number of communication links adds to the difficulty of the channel calculation, which is necessary if transmitted data is to be correctly decoded. Therefore, it is important to improve detailed and effective methods of channel estimation. We disclose the performance of neural network channel estimation approaches to boost the performance of MIMO visible light channel estimation. The proposed estimation method compared with linear regression to check the accuracy of the proposed method. Simulation results of both NN and linear regression method compared and it's clear that the BER was in range of 10-5 for the NN which is better than the BER for linear regression method which was in range of 10-2. The main advantage of using NN for VLC channel estimation is the reduction of SNR while keeping low BER. The estimation results show that the presented algorithm is comparable to the MATLAB standard channel model. The results confirm that this procedure can be used efficiently in channel estimation.

Benzer Tezler

  1. Görünür ışık haberleşmesinde çok yollu kanal için iç mekan konumlandırması

    Indoor positioning for multipath channel in visible light communications

    ABDULLAH ÇAVDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KADİR TÜRK

  2. Signal detection in OFDM systems for visible light communication based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı görünür ışık iletişimi için OFDM sistemlerinde sinyal algılama

    YASIR IBADI HAMAD AL-MHALLAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL TANYER EYYUBOĞLU

  3. Vehicular visible light communication physical layer design based on measurement based channel statistics

    Başlık çevirisi yok

    GÖKHAN GÜRBİLEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN

  4. Physical layer security and channel estimation in optical generalized index-modulated ofdm system

    Optik genelleştirilmiş indeks modülasyonlu ofdm sistemlerinde fiziksel katman güvneliği ve kanal kestirimi

    FURKAN BATUHAN OKUMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKadir Has Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL PANAYIRCI

  5. Visible light positioning systems: Fundamental limits, algorithms and resource allocation approaches

    Görünür ışık konumlandırma sistemleri: Temel sınırlar, algoritmalar ve kaynak tahsisi yaklaşımları

    MUSA FURKAN KESKİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİNAN GEZİCİ