Uzaysal modülasyon sistemlerinde derin öğrenme tabanlı anten seçimi
Deep learning based antenna selection for spatial modulation systems
- Tez No: 676394
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN ALTIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
- Enstitü: Hezarfen Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gelişen teknoloji ile birlikte haberleşme sistemlerinde hız ve doğruluk ihtiyacı gün geçtikçe artmaktadır. Uzaysal modülasyon sistemleri, iletim esnasında anten indislerini de kullanan çok girişli çok çıkışlı sistemlerin umut veren yeni bir tekniğidir. Uzaysal modülasyon sistemlerinin etkinliğine serbestlik derecesi eklemesini sağlayan verici anten seçimi, alıcı anten seçimi ve bütünleşik verici ve alıcı anten seçim algoritmaları literatürde çok önemli bir alan haline gelmiştir. Ayrıca yapay zeka kullanımı günümüzde otomotiv, biyoloji, robotik gibi bir çok sektörde gittikçe gelişmektedir. Bu çalışmanın amacı sayısal modülasyon sistemlerinde derin sinirsel ağlar ve derin öğrenme kullanılarak verici anten seçimi, alıcı anten seçimi ve bütüleşik verici ve alıcı anten seçim algoritmalarına katkıda bulunmaktır. Tezde ileri beslemeli sinirsel ağlar ve evrişimsel sinirsel ağlar kullanılmıştır. Bu şekilde iki sinirsel ağın anten seçim algoritmalarında birbirleri ile karşılaştırılması da sağlanmıştır. Verici anten seçiminde daha önce yapılmış olan çalışmalardan işlem yükü getiren bölümler çıkartılarak yeni verici anten seçim algoritması oluşturulmuştur. Bu oluşturulan algoritma ile ileri beslemeli ve evrişimsel sinirsel ağ tabanlı hesaplamalar yapılmıştır. Uzaysal modülasyon sistemlerine yeni bir serbestlik derecesi kazandırmak adına aynı çalışma alıcı anten seçimi için de yapılmıştır. Aynı zamanda literatürde ilk defa uzaysal modülasyon sistemleri için derin öğrenme tabanlı aynı anda bütünleşik hem alıcı hem verici anten seçimi yapılmıştır. Bütünleşik verici ve alıcı anten seçimi aynı şekilde ileri beslemeli sinirsel ağ ve evrişimsel sinirsel ağ kullanılarak yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the constantly developing technology, the speed and accuracy requirement of communication systems is increasing day by day. Spatial modulation (SM) is a recent and promising technique which additionally uses antenna indices for multiple input multiple output (MIMO) systems. In order to add another degree of freedom to SM's efficiency, transmit antenna selection (TAS), receive antenna selection (RAS) and joint transmit and receive antenna selection (JTRAS) algorithms are a crucial field to study. On the other hand, use of artificial intelligence significantly developed in nowadays in wide variety of areas such as biology, robotics, automotion etc. The one purpose of this study is to contribute to the TAS, RAS and JTRAS algorithms by using deep neural networks and deep learning in spatial modulation systems. Feed forward neural network and convolutional and convolutional neural networks, special kinds of neural networks are used in this thesis. Thus, the comparison of two neural networks with each other for antenna selection algorithms is also provided. A new TAS algorithm has been created by removing the parts that bring processing load from the previous studies in TAS. With this algorithm, feed forward and convolutional neural network based calculations were made in thesis. The same work was done for the choice of RAS in order to give a degree of freedom to spatial modulation systems. At the same time, for the first time in literature, deep learning based JTRAS is created for spatial modulation systems.
Benzer Tezler
- Tarihsel gelişimi bakımından TRT'nin yönetim şekli ve hukuk düzeni
Başlık çevirisi yok
KAMİL ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Radyo-Televizyonİstanbul ÜniversitesiRadyo Televizyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL CİHAN
- İç ve dış yöneltme elemanlarının bilinmesi durumunda uzaysal kestirme problemlerinin çözümü ve yersel fotogrametride uygulama olanaklarının araştırılması
The Investigation of the solution of spatial intersection problems and the application possibilities on terrestrial photogrammetry in the case of interior and exterior orientation parameters are known
HÜSEYİN GAZİ BAŞ
- Performance analysis of the music algorithm in direction finding systems
Başlık çevirisi yok
BÜLENT BAYGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. YALÇIN TANIK
- Spatial autocorrelation analysis on gene frequencies of blood groupsin Turkey
Başlık çevirisi yok
SERTAÇ ÖNDE