Geri Dön

Intelligent determination of signals in beyond 5G wireless communication systems

5G ötesi kablosuz iletişim sistemlerinde sinyallerin akıllıca belirlenmesi

  1. Tez No: 926325
  2. Yazar: OLUWAPONMILE DAVID ALAO
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK ALMOHAMAD
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 101

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

  1. 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

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ

  2. İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  3. Çok makineli güç sisteminde açısal kararlılık analizi ve kontrolör parametre optimizasyonu

    Angular stability analysis and controller parameter optimization in multi-machine power system

    SERDAR EKİNCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEN DEMİRÖREN

  4. 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

    Türkçe

    2012

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİNGİZ HACIYEV

  5. Parametrik yöntemler ile akıllı sistemler kullanarak uyku apnesinin teşhisi ve sınıflandırılması

    Detection and classification of sleep apnea using modern parametric method with intelligent systems

    ALİ ÖTER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT KEMAL KIYMIK