Intelligent determination of signals in beyond 5G wireless communication systems
5G ötesi kablosuz iletişim sistemlerinde sinyallerin akıllıca belirlenmesi
- Tez No: 926325
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK ALMOHAMAD
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yirmi birinci yüzyılın başından bu yana kablosuz iletişim sistemlerinde önemli gelişmeler kaydedilmiştir. Son dönemde geliştirilen 5G kablosuz iletişim sistemiyle birlikte güvenlik sorunları, güvenilirlik, verimlilik artışı, maliyet etkinliği gibi temel zorluklar, hem akademide hem de endüstride kablosuz telekomünikasyon sektörünün araştırmacıları ve tasarımcıları tarafından ele alınmaktadır. Küresel ölçekte uygulamaya konacak 5G ve sonrasını temsil eden yeni nesil kablosuz sistemler, yüksek veri hızları, Hizmet Kalitesi (QoS) ve mobiliteye olan hızla artan talep nedeniyle hâlâ çeşitli sorunlarla karşı karşıyadır. Kablosuz şemaların QoS iyileştirmesinden, uygulama karmaşıklığının azaltılmasına ve doğru kanal durumu kestirimine kadar uzanan bu yeni nesil kablosuz iletişim sistemlerine yönelik zorlukların üstesinden gelmek için sinyal parametrelerinin otomatik belirlenmesine yönelik teknikler potansiyel bir çözüm platformu sunmaktadır. Otomatik Modülasyon Tanıma (AMR) teknikleri ile SNR tahmin yaklaşımlarını içeren bu otomatik tanıma şemaları, modern kablosuz iletişim sistemlerinde daha yüksek güvenilirlik, geliştirilmiş spektrum kullanım verimliliği ve artan güvenlik sağlamaktadır. Bu çalışma, yeni nesil kablosuz iletişim sistemlerindeki sinyallerin akıllı biçimde belirlenmesini incelemek üzere öznitelik tabanlı bir yaklaşım kullanmaktadır. Bu amaçla, sağlam bir derin öğrenme tabanlı sinyal sınıflandırıcısı geliştirilecektir.
Özet (Çeviri)
Wireless communications systems have recorded significant developments since the beginning of the twenty-first century. With the recent development of the 5G wireless communication system, crucial challenges such as security issues, reliability, increased efficiency, cost-effectiveness, and a few more are tackled by researchers and designers of the wireless telecommunication industry in both academia and industry. With 5G and beyond representing the next generation of wireless systems for implementation globally, several challenges still have to be addressed due to the rapid growth and increased demand for high data rates, QoS, and mobility. To meet these challenges to the next-generation wireless communication system that range from QoS enhancement of the wireless schemes, reduction in implementation complexity, and the provision of accurate channel state estimation, a potential platform that provides viable solutions is the automatic determination techniques of signal parameters. These automatic recognition schemes, which include automatic modulation recognition (AMR) techniques and SNR estimation approaches, are able to provide increased reliability, improved spectrum utilization efficiency, and higher security to modern wireless communication systems. This study uses a feature-based approach to examine the intelligent determination of signals in next-generation wireless communication systems. A robust deep-learning signal classifier will be developed for this task.
Benzer Tezler
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
<the use of neural networks in determination of the manufacturing systems design and dispatching rules
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- RIS-röle donanımlı İHA ağları: Yeni tasarımlar ve performans analizleri
RIS-relay equipped UAV networks: New designs and performance analyses
AHMET MUAZ AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ
- Biyomedikal sinyaller ile yapay zeka tabanlı zihinsel iş yükünün belirlenmesi
Detection of mental workload using biomedical signals and artificial intelligence
OĞUZHAN HASAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Design, development, and control of an active transfemoral prosthesis
Aktif transfemoral protezin tasarımı, geliştirilmesi ve kontrolü
OMID ARFAIE KHOSROWSHAHI
Doktora
İngilizce
2026
BiyomühendislikÖzyeğin ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN UNAL
- İnsansız sualtı aracının matematiksel modelinin durum ölçümlerine dayalı olarak tanılanması ve hata toleranslı kontrol
Identification of the mathematical model of an unmanned underwater vehicle based on state measurements and fault tolerant control
EMRE ÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİNGİZ HACIYEV