Visibile light communication channel estimation based on neural network
Sinir ağına dayalı görünür ışık iletişim kanalı tahmini
- Tez No: 672478
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. AHAD KHALEGHI ARDABILI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kanal tahmini, Sinir ağları, MIMO, görünür ışık iletişimi, SNR, BER, Channel estimation, Neural networks, MIMO, visible light communications, SNR, BER
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Görünür ışık haberleşmesinde çok yollu kanal için iç mekan konumlandırması
Indoor positioning for multipath channel in visible light communications
ABDULLAH ÇAVDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR TÜRK
- 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
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL TANYER EYYUBOĞLU
- Vehicular visible light communication physical layer design based on measurement based channel statistics
Başlık çevirisi yok
GÖKHAN GÜRBİLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN
- 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
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKadir Has ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL PANAYIRCI
- 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
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN GEZİCİ