Implementation of a cognitive radio based on neural networks by computer simulation
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796075
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Spektrum ihtiyaçları, hücresel iletişimin artan yükselişi nedeniyle daha acil bir konu haline geldi. Ek olarak, multimedya ve kısa mesajların sayısı arttıkça, mevcut spektrum bantları giderek daha sıkışık hale geldi ve bu da müşteri memnuniyetinin düşmesine neden oldu. Bilişsel Radyo gibi RF bandının değişen taleplerini karşılayabilen modern bir teknolojinin ortaya çıktığını görmek harika. CR, spektrumdan daha iyi yararlandığından, iletişim sistemlerinin nasıl geliştiğinin bir örneği olarak hizmet eder. Kesin bir an içinde geniş bir frekans bandı aracılığıyla yetkili kullanıcının tanımlanması, bir CR sistemi ile ilgili zorluklara bir örnektir. Bu tezde, sinyaller ve gürültü arasında ayrım yapmak ve ana kullanıcıların algılama güvenilirliğini artırmak için uyarlanabilir bir CR sistemi oluşturulmuştur. Çalışmada yaygın olarak kullanılan iki modüle edilmiş sinyal olan MPSK ve MQAM geliştirilmiş ve kullanılmıştır. Çıkarılan özellikler ve kararlar, bu CR sistemlerinin özellik çıkarma adımlarında verilir. Bu çalışma hem gerçek zamanlı hem de istatistiksel yönlerden yararlanır. Algılama prosedürü ayrıca NN'den yararlanır. Birinci sistemde tek kademeli algılama kullanılır: enerji algılama. İkincisi, istatistiksel özelliklere dayanmaktadır (Çok Katmanlı Perceptron sinir ağı (MLP)). SNR sıfır dB'den küçük olduğunda (AWGN ve Rayleigh ve Rician gibi sönümlemeli kanallar) önerilen dedektörlerin %100 algılama doğruluğuna sahip olduğunu gösteren bilgisayar simülasyon bulguları vardır. Çok katmanlı eşik karar aşamalarına sahip istatistiksel özellik algılamaları, CR için en yüksek algılama olasılığını verir. İstatistiksel özelliklere dayalı olarak, çeşitli modüle edilmiş gürültülü sinyaller için kümülantlar ve momentler kullanılarak uyarlanabilir CR için SNR'yi belirlemeye yönelik yeni bir yöntem sağlanmaktadır. İstatistiksel özellikleri kullanan bu, SNR'yi tahmin etmenin dolaylı bir yoludur
Özet (Çeviri)
Spectrum needs has become a more pressing issue due to the increasing rise of cellular communications. In addition, as the number of multimedia and brief messages has risen, the available spectrum bands have become increasingly congested, which has resulted in lower levels of customer satisfaction. It's amazing to see a modern technology like Cognitive Radio emerge that can handle the varying demands of the RF band. Because CR makes better use of the spectrum, it serves as an example of how communications systems are evolving. The identification of authorized user through a wide band of frequency within a precise moment is one example of the difficulties associated with a CR system. In this thesis, an adaptive CR system was created to discriminate between signals and noise and improve the detection reliability of main users. MPSK and MQAM, two widely utilized produced modulated signals, are developed and employed in the work. Extracted features and decisions are made in these CR systems' feature extraction steps. This work makes use of both real-time and statistical aspects. The detecting procedure also makes use of NN. Single-stage detection is used in the first system: energy detection. The second one is based on statistical characteristics (Multi-Layer Perceptron neural network (MLP)). There are computer simulation findings showing that the proposed detectors have 100% detection accuracy when the SNR is less than zero dB (AWGN and fading channels such as Rayleigh and Rician). Statistical feature detections with multilayer threshold decision stages yield the highest detection probability for CR. Based on statistical characteristics, a new method to determine SNR for adaptive CR using cumulants and moments for diverse modulated noisy signals is provided. Using statistical characteristics, this is an indirect way of estimating SNR
Benzer Tezler
- Adaptive symbol glossary for pattern based cognitive communication system
Örüntü tabanlı bilişsel haberleşme sistemi için uyarlamalı sembol sözlüğü
HUSAM Y. I ALZAQ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Modeling and implementation of biological neural systems
Biyolojik sinir sistemlerinin modellenmesi ve gerçeklenmesi
ÖZGÜR ERDENER
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- Derin öğrenme ile modülasyon sınıflandırması
Modulation classification with deep learning
SELÇUK BALSÜZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Channel selection algorithm for software defined radio based cognitive radios
Yazılım tanımlı telsiz tabanlı akıllı radyolar için kanal seçme algoritması
ADEM ZÜMBÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. TUNA TUĞCU
- Bilişsel radyoda özdeğer tabanlı spektrum sezme yöntemleri
Eigenvalue based spectrum sensing techniques for cognitive radio
SERDAR İNGÖK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. ERTUĞRUL ÇELEBİ