Geri Dön

Array processing and optimization techniques of beamforming and resource allocation for enhanced spectral efficiency in 5g and beyond systems

5g ve ötesı sıstemlerının hüzmeleme ve spektral verımlılığının vektör íşleme ve optımızasyon ıle gerçekleştırılmesı

PDF İndir

  1. Tez No: 687003
  2. Yazar: NANN WIN MOE THET NANN WIN MOE THET
  3. Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. MEHMET KEMAL ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 151

Özet

Beşinci Nesil (5G) ve ötesi iletişim sistemleri, kablosuz veri trafiği talebinin hızla artması, daha hızlı veri iletimi ve devasa cihaz bağlantılarının bulunduğu durumlar için kullanıl­ması muhtemel teknolojiler arasında yer almaktadır. Dizisel sinyal işleme, büyük ölçekli anten sistemlerinin 5G ve ötesinde kablosuz ağlarda kullanımı durumlarında, hüzme oluş­turma ve sinyal Varış Yönünün (DoA) kestiriminde önemli bir rol oynar. Anten sayısındaki artış, yüksek veri hızı potansiyeline sahip olsa da, en nihayetinde yüksek sayıdaki an­ten kullanımı, maliyet ve hesaplama karmaşıklığını artırır. Bu nedenle bu tez, hesaplama karmaşıklık sorununu ve 5G ve ötesi sistemler için belirli bir bant genişliğinde yüksek bir veri hızı elde etmenin zorluklarını ele almaktadır. Esasen, bu tez 5G sistemlerinin üç ana yönüne odaklanmaktadır: DoA tahmini, hüzme oluşturma ve Ortogonal Olmayan Çoklu Erişim (NOMA), ilgili karmaşıklık ve spektral verimlilik (SE) sorunları. Bu tez ilk olarak, faz­uyumlu sinyaller için Düzgün Doğrusal Dizi (ULA) şeklindeki an­ten yapısının bilinmeyen karşılıklı bağlaşım (MC) durumu için, DoA kestirimini bir düşük rank yöntemi ile sunar. Önerilen yöntem, Ortak Yinelemeli Alt Uzay Optimizasyonu (JIO) ve Minimum Varyans (MV) tabanlı MC otomatik kalibrasyonunu temel alır ve tutarlı sinyaller, İleri Geriye Uzamsal Düzeltme (FBSS) JIO işlemi ile entegre edilerek ilişklendirilir. Önerilen yöntemin performansı, kök ortalama kare hatası, ve başarı olasılığı açısından analiz edildi ve ayrıca karmaşıklık karşılaştırması Merkezi İşlem Birimi (CPU) çalışma süresine göre değerlendirildi. İkincil olarak, bu tezde NOMA sisteminin ulaşılabilir toplam veri oranı üzerindeki karşılıklı bağlaşım etkisi incelenmiştir. Baz istasyonunda (BS) ULA, 2 Boyutlu (2D) Doğrusal Dairesel Dizi (UCA) ve kademeli 3 Boyutlu (3D) UCA gibi farklı anten konfigürasyonları ayrı ayrı kullanılarak ışın desenleri ve sistem toplam veri hızı analiz gerçek­ leştirilmiştir. Farklı anten yapıları için Elektromotor Kuvvete (EMF) dayalı karşılıklı eşleşme ifadeleri de elde edilmiştir. Hem uplink (UL) hem de downlink (DL) iletimleri gerçekleştirilerek, MC kompanzasyonu olan ve olmayan ilgili toplam veri oran perfor­mansları incelenmiştir. Üçüncül olarak, hızlı sönümleme kanalına sahip Frekans Bölmeli Çift Yönlü (FDD) masif MIMO sistemlerinde kullanıcı gruplamasının ve çizelgelemesinin etkisi analiz edilmiştr. Grup içi paraziti azaltmak için sayısal ön kodlama gerçekleştirilirken, öz ba­zlı ön hüzme oluşturma, grup içi paraziti ortadan kaldırmak ya da etkisiz hale getirmek için kullanılmıştır. Kullanıcı gruplamasında, Ağırlıklı Olabilirlik (WLD) ile K­ortalama kümeleme yaklaşımları benimsenmiştir. İki farklı çizelgeleme yöntemi ile yeniden çizel­ gelemenin sistem toplam hızına etkisi: Yarı­ortogonal Kullanıcı Seçimi (SUS) ve açgö­zlü/hırslı algoritmalar araştırılmış ve karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçlarına daya­narak, her bir şema için yeniden zamanlama gerekliliğine ilişkin önemli bilgiler elde elde edilmiştir. Dördüncül olarak, masif bir (MISO) sisteminde Derin Öğrenmeye (DL) dayalı, düşük hesaplama karmaşıklığı olan bir analog hüzmeleme tasarımı önerilmiştir. Önerilen hüzmeleme tasarımı, Evrişimli Sinir Ağı (CNN) modeline dayanmaktadır ve amaç, dene­timsiz öğrenme yoluyla toplam SE'yi maksimize etmektir. Ağın girişi, karmaşık değerli bir kanal katsayısıdır, ve bu nedenle, Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT), Genlik ve Faz (A/Phi) ve Eş Fazlı ve Dörtlü (IQ) gibi farklı giriş veri gösterimleri gerçek değerlerin ayrıştırılması için kullanılmıştır. Önerilen ağ, geleneksel hüzmeleme yöntemleri ve Tam Bağlantılı (FC) Hüzme Oluşturan Sinir Ağı (BFNN) ile SE ve Kayan Nokta İşlemlerinin (FLOP'lar) karmaşıklığı açısından karşılaştırılmıştır. Beşincil olarak, adil kullanıcı durumunu göz önünde bulundurarak, bir kısm-­NOMA (PNOMA) sisteminde güç ve örtüşme oranı (OR) için ortak tahsis algoritması önerilmiştir. PNOMA, sistem spektral verimliliğini artırabilen ve kullanıcı eşitliğini sağlayabilen geleceğin ve gelecek için ümit vadeden bir Çoklu Erişim (MA) tekniği olduğundan, pratikte verimli uygulama için mevcut ortak güç ve OR tahsisinin karmaşıklığı sorununun üstesin­den gelmesi gerekmektedir. Bu nedenle, burada, Jain Endeksi ile ölçülen arzu edilen bir kullanıcı kullanım eşitliği sağlanarak, sistemin toplam veri hızının maksimize edildiği düşük karmaşıklıklı bir gradyan arama yaklaşımı benimsenmiştir. Simülasyon sonuçları, önerilen arama algoritmasının, aynı toplam oran performansına sahip kapsamlı aramaya kıyasla çok daha düşük hesaplama karmaşıklığı sağladığını ortaya koymuştur. Altıncıl olarak, bir mmWave kanalında yine gelecek için ümit vaat eden NOMA çerçevesi önerilmiştir; burada PNOMA, geliştirilmiş SE için her kullanıcı grubunda benimsenirken, yakın konumdaki kullanıcılara, örtüşen bir iletim hüzmesinden hizmet sunulması öngörülmektedir. Üst üste binen hüzme kullanıcılarını gruplamak için bulanık kümeleme kullanılmıştır. Burada, kanal kazanç farkı ve bulanık üyelik bazlı kullanıcı eşleştirme algoritması önerilmiştir. Benzetim sonuçlarından, kullanıcıların toplam veri hızı performansını etkileyen Örtüşen Işın Oranının (OBR) önemi tartışılmıştır. Önerilen çerçevenin, geleneksel NOMA'ya kıyasla üst üste binen hüzme girişimi sorununu çözmeyi sağladığı ve spektral verimliliği arttırdığı gösterilmiştir. Son olarak, Koordineli Çok Noktalı (CoMP) ağdaki NOMA'nın kusurlu kod çözme sorunu, ağda Yeniden Yapılandırılabilir Akıllı Yüzey (SIC) uygulanarak giderilmeye çalışılmıştır. İki hücre sınırındaki kullanıcının benzer bir kanal kazancına sahip olduğu ve yanlış kanal kazanç sırası ile kusurlu kod çözme nedeniyle Sinyal-­Girişim-artı­-Gürültü Oranlarının (SINR'ler) azalmasıyla sonuçlanan pratik bir çok hücreli senaryo düşünülmüştür. Bu nedenle, hücre ucu kullanıcılarının kanal kazancını ayırt etmek için, her hücrede daha düşük güç tahsisine sahip hücre ucu kullanıcısının yanında bir RIS kullanılır. Her kullanıcının SE'si için analitik Kesinti Olasılığı (OP) ifadeleri, ilgili kanal istatistiklerine dayalı olarak türetilir ve simülasyon sonuçlarıyla karşılaştırılarak bunların birbirleri ile uyuştuğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Fifth Generation (5G) and beyond communication systems are regarded to be favourable technologies for the rapid rise of wireless data traffic demand, faster data transmission, and massive device connectivity. Array signal processing plays an important role in beam­ forming and Direction­of­Arrival (DoA) estimation in 5G and beyond wireless networks due to the deployment of large­scale antenna systems. While an increase in the number of antennae has the advantage of a high data rate, the cost and computational complexity of deployment are eventually increased. Therefore, this thesis addresses the complex­ity issues along with challenges to achieve a high data rate in a given bandwidth for 5G and beyond systems. Essentially, this thesis focuses on three main aspects of 5G systems: DoA estimation, beamforming, and Non­Orthogonal Multiple Access (NOMA), with their related problems of complexity and spectral efficiency (SE). This thesis first presents a reduced­rank DoA estimation with unknown mutual coupling (MC) in Uniform Linear Array (ULA) antenna structure for coherent signals. The pro­posed method is based on Joint Iterative Subspace Optimization (JIO) and Minimum Vari­ance (MV)­based MC auto­calibration, and the coherent signals are decorrelated by inte­grating Forward Backward Spatial Smoothing (FBSS) with the JIO process. The accuracy of the proposed method was analyzed in terms of root mean square error, success probability, and the complexity comparison was performed based on Central Processing Unit (CPU) run time. Second, mutual coupling effect on the achievable sum­rate of the NOMA system is ex­amined. The beam patterns and system sum­rate using different antenna configurations at the base station (BS) such as ULA, 2­Dimensional (2D) Uniform Circular Array (UCA), and staggered 3­Dimensional (3D) UCA are analyzed. Mutual coupling expressions based on Electromotive Force (EMF) for different antenna structures are also presented. Both uplink (UL) and downlink (DL) transmissions are performed and the respective sum­rate performances with and without MC compensation are investigated. Third, the impact of user grouping and scheduling in Frequency Division Duplex (FDD) massive MIMO systems with fast fading channel is analyzed. Eigen­based pre­beamforming is utilized to cancel the inter­group interference while digital precoding is used to mitigate the intra­group interference. As for user grouping, K­mean clustering with Weighted Likelihood (WLD) is implemented. The effect of rescheduling on the system sum­rate with two different scheduling methods: Semi­orthogonal User Selection (SUS) and greedy algorithms are investigated and compared. Significant insights on the require­ment of rescheduling for each scheme are concluded based on the simulation results. Fourth, a low computational complexity analog beamforming design based on Deep Learning (DL) in a massive MISO system is proposed. The proposed beamforming design is based on the Convolutional Neural Network (CNN) and the objective is to maximize the total SE by unsupervised learning. The input of the network is a complex­valued channel coefficient, thus, different types of input data representations such as Fast Fourier Transform (FFT), Amplitude and Phase (A/Phi), and In­phase and Quadrature (IQ) were exploited for real values decomposition. The proposed network is compared with the tra­ditional beamforming methods and the Fully­Connected (FC) Beamforming Neural Net­work (BFNN) in terms of SE and complexity of Floating­Point Operations (FLOPs). Fifth, considering user fairness, a joint allocation algorithm for power and overlapping ra­tio (OR) in a partial­NOMA (PNOMA) system is proposed. Since PNOMA is a promising Multiple Access (MA) technique that can improve system spectral efficiency and provide user fairness, it is important to tackle the complexity issue of the current joint power and OR allocation for efficient implementation in practice. Therefore, a low­complexity gradient search approach is adopted here, in which the system sum­rate is maximized by satisfying a desired user fairness measured by Jain's Index. Simulation results conclude that the proposed search algorithm provides much lower computational complexity compared to the exhaustive search with the same sum­rate performance. Sixth, a new promising NOMA framework in a mmWave channel is proposed, in which PNOMA is adopted in each user group for improved SE while closely located users are served in an overlapped transmit beam. Fuzzy clustering is employed to group the users in the overlapped beam. User pairing algorithm based on channel gain difference and fuzzy membership is proposed. The importance of Overlapping Beam Ratio (OBR) that affects the sum­rate performance of the users is discussed from the simulated results. It is demonstrated that the proposed framework enables to address the challenge of overlapped beam interference and enhances spectral efficiency compared to the traditional NOMA. Lastly, the issue with imperfect decoding of NOMA in Coordinated Multi­points (CoMP) network is addressed by implementing Reconfigurable Intelligent Surface (SIC) in a network. A practical multi­cell scenario is considered, in which two cell­edge users have a similar channel gain, resulting in reduced Signal­to­Interference­plus­Noise Ra­tios (SINRs) due to imperfect decoding with the wrong channel gain order. Therefore, in order to distinguish the channel gain of the cell­edge users, a RIS is employed near the cell­edge user that has lower power allocation in each cell. Analytical Outage Probability (OP) expressions for the SE of each user are derived based on their respective channel statistics and compared with the simulation results to observe their agreement. It can be seen from the performance analysis and proposed algorithms and systems related to DoA estimation, beamforming, and NOMA that the thesis work successfully tackles the issues with computational complexity and spectral efficiency, which are essential requirements in 5G and beyond communication systems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    377165

    OFDM tabanlı temel bant WIMAX fiziksel katman vericinin FPGA üzerinde gerçeklenmesi

    Implementation of OFDM based WIMAX physical layer baseband transmitter on FPGA

    AHMET TANSU AKTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT KARTAL

  2. Tez No

    866227

    Faz modları kullanılarak silindirik dizi antenlerinin hızlı tasarımı ve analizi

    Fast analysis and design of cylindrical array antennas via phase modes

    HASAN AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ÖZDEMİR

  3. Tez No

    413411

    Göğüs kanseri tespiti için yüzey empedansı tabanlı mikrodalga görüntüleme yöntemi

    Surface impedance based microwave imaging method for breast cancer screening

    ONAN GÜREN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LALE ERGENE

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

  4. Tez No

    201066

    Mikrofon dizilerinde ses kaynağının yerinin genetik algoritma kullanılarak bulunması

    Sound source localization with microphone arrays using genetic algorithm

    EKREM ÇONTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE

  5. Tez No

    858141

    Geometric reinforcement learning for robotic manipulation

    Robotik manipulasyon için geometrik takviyeli öğrenme

    NASEEM ALHOUSANI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FARES J. ABU-DAKKA

Geri Dön