5G PDSCH: performance analysis of DMRS and ptrs designs for channel and phase noise estimation in mm-wave
5G PDSCH: mm-dalga için kanal ve faz gürültüsü kestiriminde DMRS ve ptrs tasarımlarının performans analizi
- Tez No: 688623
- Danışmanlar: PROF. DR. SİNAN GEZİCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
5G ile birlikte gelen performans gereksinimlerinin temel sağlayıcılarından birisi olarak mm-dalga gösterilebilir. mm-dalga teknolojisi, çok yüksek bant genişliği ve veri hızları sağlamakla birlikte, taşıyıcı frekansın 6GHz'den 300 GHz değerlerine kadar çıkabilecek olmasından dolayı bazı dezavantajları da beraberinde getirmektedir. Örneğin, yayılım kaybı ve şiddetli faz gürültüsü gibi önemli zorluklar bulunmaktadır. Faz gürültüsü, ortak faz hatası (CPE) ve taşıyıcılar arası girişim (ICI) olmak üzere iki temel etkiden oluşur. Literatürde, OFDM tabanlı iletişim sistemleri için, faz gürültüsü kestirimi ve dengelenmesi amacıyla birçok algoritma bulunmaktadır. Bu tezde, CPE ve ICI etkileri için ayrı ayrı olmak üzere, 5G aşağı yönlü paylaşım kanalı (PDSCH) için, 70 GHz taşıyıcı frekansında faz gürültüsü kestirimi ve dengelenmesi için algoritmalar kullanılmaktadır. Demodülasyon referans sinyali (DMRS) ve faz takip referans sinyali (PTRS) tabanlı kanal ve faz gürültüsü kestirimleri uygulanarak performans sonuçları elde edilmektedir. 5G için referans sinyal parametreleri ve numeroloji kullanımının performans sonuçları üzerindeki etkisi gözlemlenmektedir. Bu amaçla, faz gürültüsü modellemesi için osilatör spektral güç yoğunluğu (PSD) referans alınarak, MATLAB gecikme yayılımlı kanalları için kodlamasız bit hata oranı (BER) grafikleri elde edilmektedir. Son olarak, yüksek Doppler senaryoları ele alınarak, PTRS ve DMRS tabanlı kanal kestirim sonuçları karşılaştırılmaktadır.
Özet (Çeviri)
The mm-Wave is one of the main enablers for the performance requirements of 5G. Although it provides communication systems with huge bandwidth and data rates, it also has some disadvantages as the carrier frequencies can significantly exceed 6 GHz and go up to 300 GHz. For example, there are significant challenges such as propagation loss and severe phase noise (PN). The PN can be observed in two parts: common phase error (CPE) and inter-carrier interference (ICI). In the literature, there are algorithms for the estimation and compensation of PN for OFDM-based systems. We apply both CPE and ICI compensation algorithms for 5G PDSCH at the carrier frequency of 70 GHz. Detailed performance analysis is performed for demodulation reference signal (DMRS) based channel estimation and phase-tracking reference signal (PTRS) based PN estimation. We observe the effects of different reference signal parameters in 5G for each PN compensation algorithm. For this purpose, we use up-to-date power spectral density (PSD) models for PN modeling and show uncoded bit error rate (BER) graphs obtained via extensive simulations for MATLAB's tapped delay line (TDL) channels. We also analyze the system performance under very high Doppler, where PTRS based channel estimation is compared with DMRS based channel estimation.
Benzer Tezler
- FPGA üzerinde 5G uyumlu düşük yoğunluklu eşlik denetim kod çözücü gerçeklenmesi
Implementation of 5G compatible low density parity check decoder on FPGA
BARIŞ BİLGİLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN
PROF. DR. ALİ EMRE PUSANE
- Inter-numerology interference minimization in 5G: A deep reinforcement learning based approach
5G ağlarda numerolojı kaynaklı kırışım minimizasyonu: Derin takviyeli öğrenme dayalı yaklaşım
TUĞRUL CAN ERK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ EMRE PUSANE
- Network slicing management for IoT devices at home using machine learning algorithms
Evdeki IoT araçları için 5g'de makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak ağ dilimleme yönetimi
MEHMET ALPEREN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNA TUĞCU
- Comparing matrix profile lightweight algorithms usingself-collected data for detecting DDoS attacks in IoTequipment
DDoS ataklarının tespit edilmesinde IoTekipmanlarının kendi sistem verilerikullanılarak matrix profili temelli hafifalgoritmaların karşılaştırılması
FAHRİ SİNAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Optimum ber in non-orthogonal multiple access for 5G wireless technology
5G kablosuz teknolojisi için ortogonal olmayan çoklu erişimde optimum ber
AKTHAM HIKMAT NASER NASER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİT YAHYA