Geri Dön

Machine learning based antenna array beamforming

Makine ögrenmesi temelli anten dizisi hüzme yönlendirme

  1. Tez No: 792068
  2. Yazar: MUHAMMED UĞUR KILIÇ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR TAMER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 59

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

  1. GPU üzerinde yazılım tabanlı anten gerçeklenmesi

    Realization of software-defined antenna on GPU

    ABDULLAH BAKIRTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK PAKER

  2. A friendly physical layer warden system

    Dost bir fiziksel katman bekçi sistemi

    MİRAÇ KUMRAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  3. Çok girişli çok çıkışlı (MIMO) sistemlerde kanal tahmini ve hat uyarlaması ile başarım iyileştirmesi

    Performance improvement with channel prediction and link adaptation in multiple input multiple output (MIMO) systems

    HALİL YİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADNAN KAVAK

  4. Design of wideband reflectarrays by using neural networks

    Sinir ağları kullanarak geniş bant yansıtıcı dizi anten tasarımı

    GÜRSU KARATEKE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LALE ALATAN

  5. Makine öğrenmesi tabanlı anten seçimi ve fiziksel katman güvenliği

    Machine learning based antenna selection and physical layer security

    BURAK ERDURAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FİLİZ GÜRKAN GÖLCÜK