Sayısal iletişim kanallarının yapay sinir ağları kullanarak dengelenmesi
Equalization of digital communication channels by using artificial neural networks
- Tez No: 97492
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NECMİ TAŞPINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
ÖZET İletişim kanalları üzerinden yüksek hızda veri iletimi isteği sürekli artmaktadır. İletişim kanalları genelde band sınırlamak frekans cevabına sahip lineer filtreler olarak modellenmiştir. Bandı sınırlanmış sembollerin enerjisi zamana yayılır ve semboller arası girişim ortaya çıkar. Bu lineer distorsiyonun bir sonucu olarak gönderilen semboller zaman aralıklarında üst üste çakışır. Bu lineer distorsiyona ilave olarak gönderilen semboller çoğu kez termal gürültü, modülasyon/demodülasyon işlemlerinden meydana gelen lineer olmayan distorsiyon, kanallar arası girişim ve kanalın kendi doğası gibi başka bozulmalara da uğrar. Alıcıda, kanalın neden olduğu distorsiyonla mücadele ve gönderilen sembolleri geri almak için kullanılan tüm işaret işleme planlarına dengeleme denir. Lineer dengelemede FIR yapılı bir lineer adaptif filtre kullanılır. Filtrenin katsayılarının adaptasyonu için genellikle yinelemeli en küçük kare veya en küçük karesel ortalama hata algoritması kullanılmıştır. Kanal, band genişliği içinde derin spektral sıfıra sahip olduğunda lineer dengeleme yetersiz iş görebilir. Bu sınırlamanın üstesinden gelmek için karar geri beslemeli dengeleyiciler kullanılabilir. Eğer lineer olmayan kanal distorsiy onları ihmal edilemeyecek kadar şiddetli ise yukarıda adı geçen algoritmalar önemli performans zayıflamasından zarar görürler. Son yıllarda araştırmacılar lineer ve lineer olmayan kanalların dengelenmesinde ileri beslemeli yapay sinir ağı (YSA) kullanmaya başlamışlardır. Bu araştırmalarda, YSA dengeleyiciler önemli performans iyileşimi göstermiştir. Bu iyileşme YSA'lann çok katlı yapısı ve lineer olmayan aktivasyon fonksiyonlarına sahip olmaları ile başarılmıştır. Bununla birlikte çok katlı algılayıcı mimarisi kullanan YSA dengeleyiciler- genelde çok miktarda hesaplama gerektirir. Üstelik onlar genelde yavaş yakınsama ile karakterize edilmiştir. Bu fazla hesaplama yükünden kurtulmak için geri beslemeli sinir ağlan kullanılmıştır. Geri besleme özelliği derin spektral sıfırlı lineer olmayan kanalların dengelenmesinde YSA'lann kullanılmasını mümkün kılmıştır. Küçük boyutlu geri beslemeli ağlar, iletişim kanallanmn tersini tamamen modellemede diğer dengeleme tekniklerinden daha üstün kabiliyete sahiptir. Bu tezde, kanal dengelemede kullanılan geleneksel metodlar ile YSA' lar araştınlmış ve karşılaştırma yapılmıştır.'
Özet (Çeviri)
VI ABSTRACT The demand for high speed data transmission over communication channels continual increasing. Communication channels are usually modeled as linear filters, having a band limiting frequency response. Energy of band limited symbols spreads at time and intersymbol interference occurs. As a result of linear distortion, the transmitted symbols are overlapped over successive time intervals. In addition to the linear distortion, transmitted symbols are subject to other impairments, such as thermal noise, nonlinear distortion arising from the modulation /demodulation process, co-channel interference and nature of the channel itself. All the signal processing techniques used at the receiver to combat the introduced channel distortion.and recover the transmitted symbols, are called equalization schemes. Linear equalization employs a linear adaptive filter with a finite impulse response structure. Usually a recursive least square algorithm or a least mean square algorithm is used for adaptation of the coefficients of filter. When the channels have a deep spectral null in its bandwidth, linear equalization can performs poorly. Decision feedback equalization can be employed to overcome this limitation. If nonlinear channel distortion is too severe to ignore, the aforementioned algorithms suffer from severe performance degradation. In recent years, researches started to use a feedforward artificial neural network (ANN) for equalization of linear and nonlinear channels. In these searching ANN equalizers shown significant performance improvements. This improvement have been achieved through its multilayer perceptrons and nonlinear activation function. However, ANN equalizers using multilayer perceptron structure usually require a large amount of computation. Furthermore, they are usually characterized with the slow convergence. To get away from large amount of computation load, recurrent neural networks are used at the equalization. Its feedback property makes possible them use for the equalization of nonlinear channels. Recurrent neural networks with small size, they have the ability to accurately model the inverse of communication channel with superior than that of the other equalization schemes. In this thesis, the traditional methods and ANNs be used to the channel equalization have been introduced and compared.
Benzer Tezler
- Adaptive symbol glossary for pattern based cognitive communication system
Örüntü tabanlı bilişsel haberleşme sistemi için uyarlamalı sembol sözlüğü
HUSAM Y. I ALZAQ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Compressed sensing based 3D image reconstruction in digital breast tomosynthesis and micro-bioimaging
Sayısal meme tomosentezinde ve mikro biyogörüntülemede sıkıştırılmış algılama tabanlı 3B görüntü geri çatma
ADEM POLAT
Doktora
İngilizce
2018
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Secure multi-antenna transmission with finite-alphabet signaling
Sonlu girdi setine sahip sinyallerle çok antenli güvenli iletim
SINA REZAEI AGHDAM
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOLGA METE DUMAN
- Başlangıcından günümüze belgeselcilik ve özgün bir tarz olarak TRT belgeselciliği
Documentaries from the beginning to the today and TRT documentaryism as an unique style
İSRAFİL KURALAY
Doktora
Türkçe
2020
Radyo-Televizyonİstanbul Ticaret ÜniversitesiMedya Ve İletişim Çalışmaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELALETTİN AKTAŞ
- Televizyon haberciliğinin farklılaşan anlatı yapısı bağlamında çocuğun özne olduğu haberlerin sunumu
Presentation of the news in which the child is the subject in the context of the varying narrative structures of television news
ASLI KÖSEOĞLU