User activity detection in cell-free massive MIMO systems with sparse Bayesian learning
Hücresiz çoklu MIMO sistemlerinde seyrek Bayes öğrenmesi kullanılarak kullanıcı aktiflik tespiti
- Tez No: 846921
- Danışmanlar: PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Modern kablosuz haberleşme dünyasında, düşük gecikmeli makine tipi haberleşme için rastgele erişim ve kullanıcı aktiflik tespiti büyük önem taşımaktadır. Bu tezde, hücresiz MIMO sistemleri için kullanıcı aktiflik tespiti problemi çalışılmıştır. Bu sistemler, hücresel mimarilere göre belirgin avantajlara sahiptir ve kullanıcı etkinlik tespiti için artan performans sağladığı kanıtlanmıştır. Hücresiz sistemlerde kullanıcı aktiflik tespiti, her erişim noktasında alınan sinyalleri kablolu bağlantı yardımıyla merkezi işlem birimine toplayarak gerçekleştirilebilir. Fakat, erişim noktası sayısı arttıkça, merkezi birimde hesaplama karmaşıklığı da artmaktadır. Artan hesap karmaşıklığı ile başa çıkabilmek için, hesaplamanın erişim noktaları üzerinde dağınık yapıldığı ve sonuçların merkezi işlem biriminde birleştirildiği dağıtılmış hesaplama kökenli bir çözüm önerilmiştir. Makine tipi haberleşme sistemlerinde gözlenen seyrek kullanıcı aktifliği nedeniyle, kullanıcı aktiflik tespit problemi seyrek sinyal kurtarma problemi olarak ifade edilebilir. Yaklaşımımız, bu problem için güçlü bir araç olan SBL algoritmasının dağıtılmış uygulamasına dayanır. Bu yöntemin dikkate değer bir özelliği, her erişim noktasının çoklu antenleri tarafından yakalanan sinyaller arasındaki olası korelasyona karşı direncidir. Bu sayede hücresiz MIMO sistemlerinde aktiflik tespitinin etkinliğini artırarak verimli ve düşük gecikmeli makine tipi haberleşmenin gerçekleştirilmesi için bir çözüm sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
In the realm of modern wireless communications, the pursuit of low-latency machine-type communications has underscored the critical importance of grant-free random access and user activity detection. In this thesis, this problem is studied in the context of cell-free massive MIMO systems which has certain advantages over the co-located architecture and proves to provide increased performance for user activity detection. Activity detection in cell-free systems can be achieved by collecting the received signals by each Access Point (AP) at the central processing unit with the help of fronthaul links. As the AP count escalates, so does the computational complexity at the central unit. Addressing this challenge, we propose a solution rooted in distributed computation across the APs and coalescing at the central processing unit. Due to the sporadic user activity in machine type communication systems, the problem of user activity detection can be expressed as a sparse signal recovery problem. Our approach leverages a distributed implementation of Sparse Bayesian Learning, a powerful tool for sparse signal recovery in this setting. A noteworthy attribute of this method is its resilience against the potential spatial correlation among the signals captured by the multiple antennas of each AP. This intrinsic adaptability improves the efficacy of user activity detection, contributing to the realization of efficient and low latency machine type communications in cell-free massive MIMO systems.
Benzer Tezler
- Kentsel su döngüsünde mikrobiyal kontaminantların sürveyanı: Fırsatçı patojenlerin moleküler karakterizasyonu ve antimikrobiyal direnç profilinin araştırılması
Microbial contaminants surveillence in the urban water cycle: Molecular characterization of oppurtunistic pathogens and antimicrobial resistance profile
BİNNUR KIRATLI
- Malicious user input detection on web-based attacks with the negative selection algorithm
Web tabanlı saldırılarda zararlı kullanıcı girdilerinin negatif seçilim algoritması ile tespiti
MUSTAFA MERT KARATAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYBAR CAN ACAR
- Tek hücre jel elektroforezi için görüntü analizi
Image analysis for single cell gel electrophoresis
ALEV KAKAÇ MEŞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYKUT ERDAMAR
DOÇ. DR. ÖZLEM DARCANSOY İŞERİ
- GSM transmisyon donanımları gözetim ve denetim arayüzü
Supervision of the base station subsystem transmission equipments on the GSM
NEVİN BASIM
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. EMRE HARMANCI
- Application of artificial intelligence to paper based colorimetric sensors
Yapay zekanın kağıt tabanlı kolorimetrik sensörlere uygulanması
ELİF YÜZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Biyomühendislikİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ŞEN