Low-complexity approaches for faster-than-Nyquist signaling
Nyquist'den daha hızlı sinyalleşme için düşük karmaşıklı yaklaşımlar
- Tez No: 830404
- Danışmanlar: PROF. DR. ENVER ÇAVUŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Daha yüksek veri hızlarına ulaşmanın umut verici bir yolu, Nyquist sinyalleşmesine göre daha fazla veriyi aynı bit enerjisi ve bant genişliği kullanımı ile iletebilme potansiyeline sahip Nyquist'ten-daha-hızlı (FTN) sinyalleşmesi olarak bilinen dikgen olmayan bir fiziksel katman iletim yaklaşımını benimsemektir. Ancak, FTN sinyalleşme, girişimle başa çıkmak için karmaşıklık getirmektedir. Bu tez, ilk olarak kanal kodlamanın düşük karmaşıklıklı bir FTN algılayıcı üzerindeki etkisini incelemektedir. Kanal kodlaması, ikili ve ikili olmayan düşük yoğunluklu eşlik kontrol kodları ile kutupsal kodları altında yapılmaktadır. Benzetim sonuçları, kanal kodlamasının FTN algılayıcı ile en iyi BCJR algılayıcı arasındaki performans farkını azaltmada etkili olduğunu göstermektedir. Dolayısıyla, hızlandırma veya paketleme parametresi olarak adlandırılan τ'nun özellikle yüksek değerleri için, yüksek karmaşıklığa sahip bir FTN algılayıcıya kesin bir ihtiyaç olmadığını göstermektedir. Ek olarak, tez, koordinat serpiştirmeli FTN sinyalleşmesi tekniğini tanıtarak bu temelde düşük karmaşıklıklı bir FTN algılayıcı tasarlayıp mevcut literatürle karşılaştırmaktadır. Bu yenilikçi yaklaşım, 0.6 dB gibi nisbeten az bir maliyetle, %10 spektral verimlilik (SE) artışı sağlarken, performans ile karmaşıklık arasında olumlu bir denge kurmaktadır. Ayrıca, tez FTN sinyalleşmesi algılama sorununu bir yarıkesin problem olarak ele alıp M-PAM için arabul çizelgesi destekli düşük karmaşıklıklı yumuşak çıktılı yarıkesin rahatlama (SDR) tabanlı bir algılayıcı önermektedir. Benzetim sonuçları, bu algılayıcının, polinom hesaplama karmaşıklığına sahip ve daha yüksek kipleme şemalarına uyum sağlayabilen bir yapısı ile 4-PAM için kodlu BCJR performansına 0.8 dB'ye kadar yaklaştığını göstermektedir. Bununla beraber, SNR tabanlı arabul çizelgeleri kullanıldığında performansta 0.3 dB'lik bir iyileşme elde edilmektedir. Düşük karmaşıklık doğası göz önüne alındığında, bu, yumuşak çıkışlı SDR algılayıcının, üretilen log-olabilirlik oranları (LLR'ler) açısından yüksek kipleme için iyi bir performans sağlayabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
A promising avenue to achieve higher data rates is through the adoption of a non-orthogonal physical layer transmission approach known as Faster-than-Nyquist (FTN) signaling, which holds the potential to transmit more data with identical bit energy and bandwidth utilization compared to Nyquist signaling. However, FTN signaling introduces complexity to the system due to interference. This thesis initiates an exploration into the impact of channel coding, including non-binary and binary low-density parity-check codes, as well as polar codes, on a low-complexity FTN detector. The simulation results reveal that channel coding effectively narrows the performance gap between the FTN detector and the optimal BCJR detector. Consequently, there is no imperative need for a high-complexity FTN detector, particularly when dealing with high values of τ, referred to as the acceleration or packaging parameter. Additionally, the thesis introduces a coordinate interleaved FTN signaling technique, upon which a low-complexity FTN detector is formulated and compared with existing literature. This innovative approach yields a 10% increase in spectral efficiency (SE) at a relatively modest cost of 0.6 dB. In essence, this detector strikes a favorable balance between performance and complexity. Furthermore, the thesis addresses FTN signaling detection as a semidefinite problem and proposes a low-complexity soft-output semidefinite relaxation (SDR) based detector for M-PAM, supported by lookup tables (LUTs). Simulation results demonstrate that this detector, with polynomial computational complexity and adaptability to higher modulation schemes, closely approximates the coded BCJR performance within 0.8 dB for 4-PAM. Moreover, it achieves a 0.3 dB improvement in performance when SNR-based LUTs are employed. Given its low complexity nature, this suggests that the soft-output SDR detector can provide good performance for high modulation in terms of the produced log-likelihood ratios (LLRs).
Benzer Tezler
- Computational aesthetics using machine learning for video game camera direction
Video oyunu kamera yönetimi için makine ögrenmesi ile hesaplamalı estetik
ALİ NACİ ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiModelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI
- Tailored indirect algorithms for efficient on-line optimization of batch and semi-batch processes
Kesikli ve yari kesikli süreçlerin çevrimiçi optimizasyonuna yönelik özel yapimli dolayli algoritmalar
ERDAL AYDIN
Doktora
İngilizce
2018
Kimya MühendisliğiOtto Von Guerıcke UnıversıtyKimya ve Süreç Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAI SUNDMACHER
- Character-level dilated deep neural networks for web attack detection
Ağ yöresi saldırılarının belirlenmesi için karakter düzeyinde seyreltilmiş derin sinir ağları
NAZANIN MOARREF
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- A comparative study of nonlinear model predictive control and reinforcement learning for path tracking
Yol izleme için doğrusal olmayan model öngörülü kontrol ve pekiştirmeli öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması
GAMZE TÜRKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Yüksek çözünürlüklü görüntülerde derin öğrenme tabanlı nesne tespiti için yeni bir önişleme yöntemi geliştirilmesi
Development of a new preprocessing method for deep learning based object detection in high resolution images
MUHAMMED TELÇEKEN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
PROF. DR. SEZGİN KAÇAR