Innovation based transmission in al-enabled sensor networks for 6GIoT scenario
Yapay zeka etkinlenmiş sensör ağlarında 6G nesnelerin interneti senaryoları için inovasyon bazlı iletim
- Tez No: 756896
- Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN ARIKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Hedefe yönelik sinyal işleme ve iletişim gelecek nesil (6G) sensör ağ ve aygıtlarının geliştirilmesinde anahtar bir rol oynayacaktır. Hedefe yönelik sinyal işlemede kritik bir iş paketi ise inovasyon kestirimi ve inovasyon bazlı iletim yöntemlerinin akıllı sensör ve nesnelerin interneti ağlarında 6G senaryoları için kullanımıdır. Bu tez hedefe yönelik sensör ağları için verimli ve eniyi örnekleme ve iletim stratejileri ileri sürüp bunların performanslarını analitik ve nümerik olarak inceler ve anlamsal sinyal işlemede boyut indirgeme algoritmalarının kullanımını öne sürerek gerçek hayat uygulamalarında bu metotların etkinliğini vurgular. Önerilen metotlar dikkatli bir biçimde açıklandıktan sonra gerçek hayat bilgisayar görüşü örnekleri ve vaka analizleriyle desteklenir. Yapılan nümerik çalışmalar gelecek nesil sensör ağ ve aygıtlarının ileri sürülen metotlardan enerji verimi ve anlamsal inovasyon kestirimi bakımından belirgin biçimde yararlanabileceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Goal-oriented signal processing and communications are assured to play a key role in developing the next generation of sensor devices and networks, e.g., 6G IoT networks. A critical task of semantic signal processing is the detection of innovation and transmission scheduling based on the innovation in AI-enabled sensor networks and IoT for 6G. This thesis proposes efficient and optimal sampling and transmission strategies for goal-oriented sensor networks for various data models, investigates their performances both analytically and numerically; and introduces the use of dimensionality reduction algorithms in semantic signal processing and highlights its effectiveness in real life case studies. That is, the proposed methods are explained rigorously and demonstrated through simulations and case studies based on real-world computer vision examples with recorded video signals. Numerical results indicate that the next generation sensor devices and networks can benefit significantly from the proposed methods in terms of energy efficiency and semantic innovation detection performances.
Benzer Tezler
- Bir finansman modeli olarak risk sermayesi ve Türkiye'de uygulanabilirlik imkanlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
ALİ İHSAN ÖZEROĞLU
- Ziyâüddîn İbnü'l-Esîr öncesi ve sonrası İlm-i Beyân
ʿIlm al-Bayân before and after Diyâʾ al-Dîn Ibn al-Athîr
NOURA NEZİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Doğu Dilleri ve EdebiyatıArdahan ÜniversitesiTemel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİT BOZ
- Hadis Edebiyatında Kitabu'l-İlm ve İlim Kelimesinin Kavramsal Tahlili
Kitab al-Ilm in Hadith Literature and The Conceptual Analysis of llm
MUHAMMET EMİN EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
DinAnkara ÜniversitesiTemel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET EMİN ÖZAFŞAR
- Düşük bit hızında konuşma kodlama
Low bit rate speech coding
TOLGA AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÜNSEL DURUSOY
- Güneş pillerinin cigs soğurucu tabakasının radyasyon karşısındaki davranışı
Behavior of cigs absorber layer of solar cells against to radiation
UTKU CANCİ MATUR
Doktora
Türkçe
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN BAYDOĞAN