Geri Dön

Masif MIMO sistemlerde iteratif sinyal tespit algoritmalarının karşılaştırılması

Comparison of iterative signal detection algorithms in massive MİMO systems

  1. Tez No: 789549
  2. Yazar: BURÇİN TOPUZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KALAYCIOĞLU
  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: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Günümüzde anlık haberleşme yapan kullanıcı sayısının artması ile birlikte birbiri ile haberleşen sistem sayısının da artması, haberleşme için kullanılan spektrumda yoğunluğun artmasına neden olmuştur. Ortaya çıkan bu yoğunluk ise haberleşme esnasında gecikmelere, sistemlerin birbirleri ile girişimlerinin artmasına ve kullanılan haberleşme sistemlerinin daha yüksek güç tüketmesine sebep olmuştur. Özellikle 5G ve sonrasında yaşanan bu durumları engellemek amacı ile bazı fikirler önerilmiştir. Önerilen çalışmalardan biri olan masif çoklu giriş çoklu çıkış teknolojisinde (mMIMO) iteratif sinyal tespit algoritmaları, bu tez çalışması kapsamında incelenmiştir. Çalışma kapsamında BPSK, QPSK, 16QAM, 16APSK ve 64QAM modülasyon tipleri kullanılarak ZF, MMSE, ML, Neumann, GS, CG, OCD ve ADMIN algoritmalarının BER-SNR performansları üzerinde oluşturduğu etki üzerine değerlendirme yapılmıştır. Literatürde mMIMO sistemlerinde kanal durum bilgisi(CSI) bilindiği varsayılmaktadır. Fakat gerçeklemede haberleşme sistemlerini etkileyen gürültü, yayılım yapılan ortam gibi birçok parametre CSI'yı etkilemekte olup bu gibi sebeplerden ötürü kanalın tam olarak bilinmesi mümkün değildir. Ayrıca masif sistemlerde çok sayıda antenin yan yana konumlandırılması sebebi ile kanalda ilintiler oluşmaktadır. Çalışma kapsamında algoritmalar modülasyon çeşidi, CSI, sistem boyut oranı, iterasyon sayısı, performansları ve çalışma süreleri olmak üzere 6 farklı açıdan incelenmiştir. Benzetim sonuçlarına göre iterasyon sayısının uygun seçilmesi durumunda iteratif olarak çalışan algoritmaların diğer algoritma çeşitlerine göre daha iyi BER performansı gösterdiği tespit edilmiştir. Yapılan benzetimler arasında en iyi ADMIN algoritmasının algoritma performası olup bu algoritmanın en iyi performansı ise BPSK modülasyonunda, CSI tam olarak bilinirken, sistem boyut oranının en az 4, iterasyon sayısının en az 5 olduğu durumda elde edilmiştir. Ayrıca tüm algoritmalarda kanalda ilinti sayısının artması ile algoritmaların performasının kötüleştiği tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, with the increase of the number of users making instant communication and the increase of the number communicating with each other has led to an increase in the density of the spectrum used for communication systems. This density caused latency, increase interference with different systems and on the power consumption. To solve these problems, new solutions are proposed for especially 5G and beyond. Multiple Input Multiple Output (MIMO) which is one of these ideas is examined in this scope of this thesis. BER versus SNR performances of ZF, MMSE, ML, Neumann, GS, CG, OCD and ADMIN algorithms are examined by using BPSK, QPSK, 16QAM, 16APSK and 64QAM modulations. The Channel State Information (CSI) is assumed to be known exactly in literature. However, it is not possible to know CSI exactly due to system's noises, transmission area etc. while making implementation. Besides, the correlation occurs between the antennas due to the antenna placements. In this scope of thesis, six different situations are examined which are modulation types, CSI, system dimension ratio, iteration number, algorithms' performances and running time. The results obtained from the simulation show that ADMIN has the best algorithm performance and its' best performance is observed the situation that BPSK is used, CSI is known exactly, system dimension ratio is least 4 and iteration number is least 5. In addition, the channels being related with each other and/or known with noise makes it difficult to detect the signals in all system sizes and in all used algorithms.

Benzer Tezler

  1. Masif MIMO sistemlerde pilot atama ve pilot güç tahsisi optimizasyon algoritmaları ile pilot kirliliğinin azaltılması

    The optimization algorithms of pilot assignment and pilot power allocation to mitigate pilot contamination in massive MIMO systems

    MUHAMMET PAKYÜREK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELMAN KULAÇ

  2. Masif MIMO sistemlerde kanal kestirimi

    Channel estimation on massive MIMO systems

    ŞENOL SANÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAHATTİN KARAKAYA

  3. Çok hücreli masif MIMO kablosuz iletişim sistemleri için spektrum verimliliğinin ve güç tahsisinin incelenmesi

    Investigation of spectrum efficiency and power allocation for massive MIMO multi-cell wireless communication systems

    OSMAN DİKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELMAN KULAÇ

  4. Comparative investigation of pilot decontamination scheme for spectral efficiency in uplink massive multiple input multiple output systems

    Uplınk masif çoklu girişli çoklu çıkışlı sistemlerde spektral verimlilik için pilot arındırma şemasının karşılaştırmalı incelenmesi

    SALAH ALTIRAIKI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NECMİ SERKAN TEZEL

  5. Secure and coordinated beamforming in 5G and beyond systems using deep neural networks

    5G ve ötesi sistemlerde derin sinir ağları kullanarak güvenli ve koordineli hüzmeleme

    UTKU ÖZMAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL