Geri Dön

Haberleşme sistemleri için kümeleme yöntemlerinde yeni yaklaşımlar

New approaches in clustering methodsfor communication systems

  1. Tez No: 784362
  2. Yazar: TUBA ERCÜMEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YAVUZ ILGIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Günümüz haberleşme sistemlerinde kablosuz teknolojinin gelişmesi ile spektrum kıtlığı sorununu beraberinde getirmiştir. Bu sorunun ortaya çıkma sebebi olarak spektrumun sadece lisanslı kullanıcılar tarafından kullanılması gösterilebilir. Mevcut spektrumun belirli kullanıcılar tarafından kullanılması kıt olan bir kaynağın verimli ve etkin kullanılmasını engellemektedir. Tam bu aşamada karşımıza spektrumun fırsatçı bir şekilde kullanılmasına olanak tanıyan Bilişsel Radyo kavramı ortaya çıkmaktadır. Bilişsel Radyo, boş bir spektrumu akıllıca algılayabilen ve lisanslı kullanıcılara müdahale etmeden spektrumu ikincil kullanıcılara tahsis edebilen bir teknolojidir. Bu çalışmada spektrum algılama yöntemi olarak özdeğer tabanlı spektrum algılama tercih edilmiştir. Özdeğer tabanlı spektrum algılama yöntemi, algılanacak işaret ve gürültü hakkında ön bilgi gereksinimi olmaması nedeni ile fazlaca kullanılmaktadır. Bu yöntem ile elde edilen kovaryans matrisi maksimum özdeğer ile minimum özdeğerin oranı bir eşik ile karşılaştırılarak sinyalin varlığı araştırılmıştır. Bilişsel Radyo kullanıcıları kümeleme yöntemi olan k-ortalamalar ile gruplara ayrılmıştır. Burada amaçlanan k-ortalamalar ile gruplanan Bilişsel Radyo kullanıcılarının spektrumu algılamasının hız kazanmasıdır.

Özet (Çeviri)

With the development of wireless technology in today's communication systems, it has brought the problem of spectrum scarcity. The reason for this problem can be shown as the use of spectrum only by licensed users. The use of the available spectrum by certain users prevents the efficient and effective use of a scarce resource. At this stage, the concept of cognitive radio, which allows the opportunistic use of the spectrum, emerges. Cognitive radio is a technology that can intelligently detect an empty spectrum and allocate the spectrum to secondary users without interfering with licensed users. In this study, eigenvalue-based spectrum detection was preferred as the spectrum detection method. The eigenvalue-based spectrum detection method is widely used because there is no need for prior knowledge about the signal and noise to be detected. The covariance matrix obtained by this method was compared to the ratio of the maximum eigenvalue and the minimum eigenvalue with a threshold and the presence of the signal was investigated. Cognitive radio users were divided into groups using k-means, which is a clustering method. The aim here is to accelerate the spectrum perception of cognitive radio users grouped with k-means.

Benzer Tezler

  1. Hiperspektral görüntülerin eğiticisiz bölütlenmesi

    Unsupervised segmentation of hyperspectral images

    GÖKHAN BİLGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SARP ERTÜRK

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

  2. Coordinated multi-point systems for future wireless communication networks

    Gelecek nesil kablosuz haberleşme ağlarında koordineli çok noktalı sistemler

    MUHAMMAD SOHAIB JAMAL SOLAIJA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN

  3. Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi

    Analysis of learning algorithms in neural networks

    SEVİNÇ BAKLAVACI

  4. Bulanık yerel bilgi c-ortalamalar algoritmasıyla histopatolojik görüntü bölütleme

    Fuzzy local information c-means algorithm for histopathological image segmentation

    MUSTAFA ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  5. Segmentation of breast microwave imaging using fuzzy c-mean clustering

    Bulanık c-ortalama kümeleme kullanarak meme mikrodalga görüntülemesinin segmentasyonu

    ASAL MAMIZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN