Derin Öğrenme Tabanlı Güç Yükselteç Modülü Kazanç Kalibrasyonu
Power Amplifier Module Gain Calibration Based on Deep Learning
- Tez No: 780019
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ERGÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda yapılan çalışmalarda derin öğrenme algoritmalarının kullanım oranının oldukça arttığı dikkat çekmektedir. Bu çalışmada yazılım tabanlı telsizlerde kullanılan güç yükselteç (GY) modülünün kazanç kalibrasyonunun maliyetine odaklanılmıştır. Güç yükselteç (GY) modülünün istenilen kazancı elde etmesi için şartlara göre farklı toleransları olan pasif bileşenlerin çeşitli durumlar için kalibre edilmesi gerekmektedir. Ancak bu kalibrasyon geleneksel yöntemlerle oldukça zaman aldığı için bu çalışmada derin öğrenme tekniklerinden Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP) ve Konvolüsyon Sinir Ağları (CNN) yöntemi hiper parametrelerin otomatik belirlenmesi için kullanılan üçüncü parti yazılım olan AX platformu ile kullanılarak yeni bir kalibrasyon yöntemi önerilmiştir. Önerilen her iki yöntemin kendi içinde ve doğrusal regresyon tekniği ile performans karşılaştırılması yapılmıştır. Güç yükselteç modülünün kazanç kalibrasyonu tahmini performans sonuçları her iki yöntem ve her iki veri seti için karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda en iyi sonuç %1.07 hata payı ile akım verisini içeren veri setinin MLP algoritması ile kullanımı sonucunda elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, it is noteworthy that the rate of use of deep learning algorithms has increased considerably. This study focuses on the cost of gain calibration of the power amplifier (PA) module used in software-based radios. In order for the power amplifier (PA) module to achieve the desired gain, passive components with different tolerances according to the conditions must be calibrated for various situations. However, since this calibration takes a lot of time with traditional methods, in this study a new calibration method is proposed using the Multilayer Perceptrons (MLP) and Convolutional Neural Networks (CNN) method with the third party software AX platform to determinate hyperparameters automatically. Performance comparisons of both proposed methods were made within themselves and with the linear regression technique. The estimated performance results of the gain calibration of the power amplifier module were compared for both methods and both data sets. As a result of the studies, the best result was obtained as a result of using the data set containing the main supply current data with 1.07% margin of error with the MLP algorithm.
Benzer Tezler
- Yüksekten düşmelere karşı giyilebilir hava yastıklı yelek
Wearable air-cushioned vest against high falls
MEHMET KÜSER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHitit ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLGE HAN TOZLU
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL