Machine learning based antenna array beamforming
Makine ögrenmesi temelli anten dizisi hüzme yönlendirme
- Tez No: 792068
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR TAMER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Anten dizileri, Haberleşme, Hüzme yönlendirme, Makine öğrenmesi, Mobil habercilik, Sinir ağları, Antenna arrays, Beam steering, Machine learning, Mobile journalism, Nerve net
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İletişim teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte kablosuz sinyalin maksimum verimle iletilmesi önem kazanmıştır. Mobil iletişim için artan talep sürekli arttıkça, daha iyi kapsama alanı, gelişmiş kapasite ve daha yüksek iletim kalitesi ihtiyacı da artmaktadır. Bu nedenle hüzme ¸sekillendirme gibi akıllı optimizasyon metodolojileri daha önemli hale gelmi¸stir. Hüzmeleme ise paraziti ortadan kaldırmak ve sinyal-gürültü oranını iyileştirmek için kullanılmaktadır. Bu çalışma, bir sinir agı yapısı yardımıyla bir dizi hüzme ¸sekillendirmenin hüzme şekillendirme için uygun agırlıkları tahmin etmeye odaklanmaktadır. Farklı açılarda konumlanmış farklı kullanıcılardan eğitim seti oluşturulmuştur. Sinir ağı, her kullanıcı için hesaplanan sinyal gücünü ve açısını sınıflandırır. Test kullanıcı lokasyonları rastgele seçilir ve bu lokasyonlara göre test yönlendirme vektörleri oluşturulur.Algoritma test yönlendirme vektörlerine göre sınıflandırılmış sinyal gücü ve varı¸s açısı çıktıları oluşturur.Egitimli ağa göre ilerleme gösteren durumlarda, ˘ yogunlaşan bölgedeki kullanıcılara daha kaliteli mobil ağ hizmeti sunulması amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
With the development of communication technologies, transmitting a wireless signal with maximum efficiency has gained importance. As the growing demand for mobile communications is constantly increasing, the need for better coverage, improved capacity, and higher transmission quality rises. Therefore, smart optimization methodologies such as beamforming has become more important. Beamforming is used to eliminate interference and improve the signal to noise ratio. The present study focuses on estimating proper weights for beamforming of an array beamforming with the help of a neural network structure. Training set was created from different users located at different angles. Neural network classifies signal strength calculated for each user. Test user locations are selected randomly and according to these locations test steering vectors are created.Algorithm starts and creates classified signal strength and arrival angle outputs according to test steering vectors. It is aimed to provide better quality mobile network service for users in the concentrated region in cases that progress compared to the trained network.
Benzer Tezler
- GPU üzerinde yazılım tabanlı anten gerçeklenmesi
Realization of software-defined antenna on GPU
ABDULLAH BAKIRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK PAKER
- Machine learning supported phase controlled RFID system design for smart factory applications
Akıllı fabrika uygulamaları için makine öğrenimi destekli faz kontrollü RFID sistem tasarımı
İSMAİL AKDAĞ
Doktora
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN KAYA
- Design and optimization of compact vivaldi antenna with matching medium for microwave brain imaging applications
Mikrodalga beyin görüntüleme uygulamaları için eşleştirme ortamına sahip kompak vıvaldı antenin tasarımı ve optimizasyonu
CAFER UYANIK
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
- AI-driven enhancement and risk detection in microwave systems
Mikrodalga sistemlerde yapay zeka destekli iyileştirme ve risk tespiti
İBRAHİM HALİL BAYAT
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİH DOĞU
- A friendly physical layer warden system
Dost bir fiziksel katman bekçi sistemi
MİRAÇ KUMRAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT