En küçük karesel ortalama algoritması yardımıyla doğrusal kanalların dengelenmesi
Linear channel equalization using least mean square algorithm
- Tez No: 85064
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SONER ÖZGÜNEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 199
Özet
ÖZET Uyarlamalı filtreler, kanal dengeleme, kanal özdeşleme, doğrusal öngörü gibi birçok problemin çözümünde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, kanal dengeleme problemi incelenmektedir. Kanal dengelemenin amacı, kanalın bozucu etkilerini gidererek, iletilen işareti alınan işaretten çeşitli algoritmalarla yeniden elde etmektir. Uyarlamalı kanal dengeleme ile ilgili olarak, Wiener filtre teorisini temel alan çeşitli algoritmalar vardır. Bu çalışmada doğrusal kanalları dengelemek üzere en küçük karesel ortalama (LMS) algoritması kullanılmaktadır. Bu algoritmanın avantajı, basit hesaplama gerektirmesi, özilişki fonksiyonları ve özilişki matrisinin tersinin hesaplanmasına gerek duyulmaması ve seçilen adım uzunluğuna göre hızlı yakınsama özelliğine sahip olmasıdır. Bu çalışmada, en küçük karesel ortalama algoritması kullanılarak, doğrusal kanalların dengelenmesi problemi incelenmektedir. Farklı kanal kontrol parametresi, adım uzunluğu, gürültü varyansı ve dengeleyici parametre sayısı için, bilgisayar simulasyonuyla elde edilen öğrenme eğrileri yardımıyla, en küçük karesel ortalama algoritmasının başarımı incelenmektedir. Adım uzunluğu büyük seçildiği zaman, yakınsama hızının artmakta olduğu, fakat karesel ortalama hatanın durağan durum değerinin büyük olduğu görülmektedir. Kanal kontrol parametresi büyük seçildiğinde, hatanın durağan durum değerinin büyük olduğu ve ayrıca öğrenme eğrilerindeki dalgalanmaların fazla olduğu gözlenmektedir. Gürültü varyansı arttıkça, karesel ortalama hatanın da arttığı ve yakınsamanın yavaşladığı görülmektedir. Dengeleyicinin parametre sayısının çok büyük seçilmesi, öğrenme eğrilerinde dalgalanmalara ve hatanın durağan durum değerinin büyümesine neden olmaktadır. Ayrıca bu çalışmada, sistemin farklı noktalarındaki işaretler arasındaki ilişkiler (korelasyon) incelenmektedir. Kanal giriş dizisinin istatistiksel bağımsız olduğu, dengeleyicinin girişi ile çıkışı arasında bir ilişkinin olmadığı gözlenmektedir. Ancak dengeleyicinin çıkışı ile istenen yanıt arasında ve kanal girişi ile gürültülü çıkışı arasında bir çapraz ilişkinin olduğu görülmektedir. vı
Özet (Çeviri)
ABSTRACT The purpose of all kind of equalization (adaptive or not) 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 transmited signal as possible. For adaptive equalization, there are several methods based on Wiener filter theory. In this study least mean square (LMS) algorithm is used. Its advantages are; being simple, no need to calculate and to take the inverse of the autocorrelation matrix. The performance analysis of this algorithm is investigated based on the learning curves. In this performance analysis, different channel models are chosen and the effect of noise variance, step size and channel control parameters are searched. It is seen that the resuls obtained are in accordance with the results in literature. In addition, the correlations between the signals on some nodes of the system are calculated. By comparing the results obtained here with the results of the previous section, it is shown that there is an accordance. vn
Benzer Tezler
- Özyineli en küçük kare kafes algoritması kullanarak kanal dengeleme
Başlık çevirisi yok
RECEP TÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. SONER ÖZGÜNEL
- En küçük karesel ortalama (LMS) algoritması yardımıyla doğrusal kanalların denkleştirilmesi
Başlık çevirisi yok
SERDAR CANKURTARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SONER ÖZGÜNEL
- Equalization identification of volterra type of nonlinear channels using multichannel adaptive lattice algoritms
Çok kanallı uyarlamalı kafes algoritmaları kullanarak volterra biçiminde doğrusal olmayan kanalların denkleştirilmesi ve özdeşlenmesi
SONES ÖZGÜNEL
Doktora
İngilizce
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERDAL PANAYIRCI
- Uzaysal modülasyon sistemleri için fiziksel katman tasarımı
Physical layer desing for spatial modulation systems
YUSUF ACAR
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN DOĞAN
- Görüntü işleme teknikleri kullanılarak, 2-boyutlu mamografik verilerde kanserli bölge tanısı
Cancer region diagnosis of 2-dimensional mammographic data using image processing techniques
PELİN GÖRGEL
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN