Geri Dön

User activity detection in cell-free massive MIMO systems with sparse Bayesian learning

Hücresiz çoklu MIMO sistemlerinde seyrek Bayes öğrenmesi kullanılarak kullanıcı aktiflik tespiti

  1. Tez No: 846921
  2. Yazar: MUSA SELMAN ERGUN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER
  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: Belirtilmemiş.

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

  1. Hücresiz yoğun çok girişli çok çıkışlı sistemlerde çoklu kullanıcı sezimi

    Active user detection in cell-free mimo systems

    SEYDİ DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzurum Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET HAKAN DURAK

  2. Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği

    The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning

    NEVİN TURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ

  3. Üniversite ile ilgili kanun ve yönetmeliğin bilgisayara aktarılması

    Başlık çevirisi yok

    NAFİYE MESTANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ MANAS

  4. Konut tasarımında modüler koordinasyon

    Modular coordination in the housing design

    GÖKTÜRK GÜLTEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    MimarlıkGazi Üniversitesi

    Yapı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ERDEMİR