Geri Dön

Yinelemeli en küçük kareler kafes algoritması kullanarak kanal dengeleme

Channel equalization using recursive least squares lattice algorithm

  1. Tez No: 85007
  2. Yazar: ÖZGÜR GÖKGÜL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SONER ÖZGÜNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: En küçük kareler yöntemi, Filtreler, Kafes algoritması, Least squares method, Filters, Lattice algorithm
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Kanal dengelemenin amacı, kanalın bozucu etkilerini gidererek iletilen işareti alınan işaretten yeniden elde etmektir. Bir kanal dengeleyici, iletilen işaretin olabildiğince doğru kestirimini elde etmeye çalıştığı için, optimum bir filtredir. Uyarlamalı kanal dengeleme ile ilgili olarak, Wiener filtre teorisine dayalı çeşitli metotlar vardır. Bu çalışmada, doğrusal kanalları dengelemek üzere yinelemeli en küçük kareler, kafes (RLSL) algoritması kullanılmaktadır. RLSL algoritmasının avantajı: modüler bir yapıya, düşük hesaplama karmaşıklığına ve hızlı yakınsama özelliklerine sahip olmasıdır. İlk bölümde, algoritmanın başarımı öğrenme eğrileri bazında incelenmektedir. Bu başarım analizinde, farklı kanal modelleri seçilmekte ve gürültü değişintisinin, kafes filtre modül sayısının ve kanal parametresinin etkileri incelenmektedir. Bilgisayar deneylerine ait sonuçların literatürdeki teorik sonuçlar ile uyum gösterdiği görülmektedir. Bilindiği gibi, dengeleyicinin transfer fonksiyonu kanalın transfer fonksiyonunun tersi olmaktadır. İkinci bölümde, bu özelliği göstermek için bilgisayar deneyleri gerçekleştirilmekte ve dengeleyicinin transfer fonksiyonu ile kanalın transfer fonksiyonunun tersinin birbirine uyduğu gösterilmektedir. vı

Özet (Çeviri)

ABSTRACT The purpose of channel equalization is to undo the distorting effects of the channel and recover the transmitted signal from the received signal. A channel equalizer is an optimal filter since it tries to produce as good estimate of the transmitted signal as possible. For adaptive channel equalization, there are several methods based on Wiener filter theory. In this study, the recursive least squares lattice (RLSL) algorithm is used in the equalization of linear channels. The advantage of the RLSL algorithm is that it has a modular structure, less computational complexity and rapid convergence properties. In the first part, the performance of the algorithm is investigated in the base of learning curves. In this performance analysis, different channel models are chosen and the effects of the noise variance, the number of lattice filter modules and the channel parameter are investigated. It is seen that the results of the computer experiments are in accordance with the theoretical results in literature. It is known that the transfer function of the equalizer is the inverse of the transfer function of the channel. In the second part, some computer experiments are performed to show this property and, it is shown that the equalizer's transfer function coincides with the reciprocal of the channel's transfer function. VII

Benzer Tezler

  1. Tez No

    581887

    Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models

    Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma

    NEŞE GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

  2. Tez No

    743995

    Upper mantle structure of fennoscandia by finite-frequency body-wave tomography: Analysis and geodynamic implications

    Sonlu-frekans cisim dalgası tomografi yöntemiyle fenno-iskandinavya'nın üst manto yapısı: Analiz ve jeodinamik çıkarımlar

    NEVRA BULUT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Katı Yer Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANS THYBO

  3. Tez No

    200817

    Yüksek çözünürlüklü radar ile hedef tanıma

    Target identification with high resolution radar

    KORAY SERBEST

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDeniz Harp Okulu Komutanlığı

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. MEHMET TAHİR ÖZDEN

  4. Tez No

    633368

    Fast and robust solution techniques for large scale linear least squares problems

    Büyük ölçekli doğrusal en küçük kareler problemleri için hızlı ve gürbüz çözüm yöntemleri

    İBRAHİM KURBAN ÖZASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN ARIKAN

  5. Tez No

    363675

    Total least squares matching of 3D surfaces

    3 boyutlu yüzeylerin toplam en küçük kareler yöntemi ile eşleştirilmesi

    UMUT AYDAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ORHAN ALTAN

Geri Dön