Geri Dön

Resource allocation in the finite blocklength regime in 5G

5G sistemlerinde sonlu blok uzunluğu kullanımı esnasında kaynak tahsisi

  1. Tez No: 802808
  2. Yazar: ÖZKAN TUĞBERK KARTAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ELİF UYSAL, PROF. DR. ONUR KAYA
  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: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 245

Özet

5G Teknolojisindeki gelişmelerle birlikte URLLC (Ultra Güvenilir ve Düşük Gecikmeli İletişim) Sistemleri giderek daha önemli hale geldi. Bilinen paket varış süreçleri ve kanal koşulları olan URLLC Sistemleri ile ilgili birçok çalışma yapılmıştır. Bu tezin amacı, yaş ve gecikme ihlali garantileri sağlamak amacıyla çok sayıda kısa paket makine tipi bilgi akışına kaynak blokları, modülasyon ve kodlama oranlarını tahsis eden bir formülasyon sunmaktır. Senaryo, bir 5G hücresel baz istasyonunun yer-uydu bağlantısı üzerindeki URLLC akışlarının programlanmasıyla motive edilir. Problem tam CSI altında frekans tahsis politikası ve modülasyon ve kodlama şeması (MCS) seçimlerini içerir. Ayrıca, bilgi paketi boyutunun, modülasyon ve kodlama parametrelerinin yanı sıra kaynak bloklarının sayısı ve pilot sembollerin sayısının seçimi üzerindeki hassasiyeti gösterilmektedir. Bu formülasyonun sonuçları, literatürdeki kaynak tahsisi algoritmaları ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

With the enhancements in 5G Technology, URLLC (Ultra-reliable low-latency communication) Systems have become more and more important. Related to URLLC Systems with known packet arrival processes and channel conditions, many studies have been done. The objective of this thesis is to present a formulation of allocating resource blocks, modulation and coding rates to multiple short packet machine-type information flows to provide age and delay violation guarantees. The scenario is motivated by the scheduling of URLLC flows on the uplink of a 5G cellular base station. The problem involves the selections of frequency allocation policy and modulation and coding scheme (MCS) under full CSI. Moreover, the sensitivity of the information packet size on the choice of modulation and coding parameters as well as the number of resource blocks and the choice of the number of pilot symbols is demonstrated. The results of this formulation is compared with resource allocation algorithms in the literature.

Benzer Tezler

  1. Deep learning based resource allocation for ultra-reliable communications in wireless control systems

    Kablosuz kontrol sistemlerinde ultra güvenilir iletişim için deep learning tabanlı kaynak tahsisi

    AMIRHASSAN BABAZADEH DARABI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİNEM ÇÖLERİ

  2. A robust framework covering measures developed using EVM metric against jamming attacks in next-generation communication systems

    Yeni nesil haberleşme sistemlerinde karıştırma saldırılarına karşı EVM metriği kullanılarak geliştirilen önlemleri kapsayan güçlü bir çerçeve

    CEM ÖRNEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT KARTAL

  3. Mesken elektrik aboneleri için enerji yönetimi sistemi kullanımı

    Utilization of energy management systems for residential electricity consumers

    HÜSNÜ ALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  4. Reinforcement learning based resource allocation for initial disasterresponse

    Afetle mucadelede pekistirmeli ogrenme tabanli kaynak yonetimi

    ESAT TUNAHAN TUNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ AKGÜN

  5. Machine learning based allocation in a lot sizing game

    Başlık çevirisi yok

    ÖMER BERKAY SARIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    EkonomiÖzyeğin Üniversitesi

    Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKAN ÖRSAN ÖZENER