Dikgen frekans bölmeli çoğullama-serpiştirme bölmeli çoklu erişim (OFDM-IDMA) sistemlerinde yapay zeka teknikleri ile kanal kestirimi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Şakir Şimşir
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Necmi TAŞPINAR
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son yıllarda, hem Semboller Arası Girişim (ISI) hem de Çoklu Erişim Girişimi (MAI) problemini çözebilen Dikgen Frekans Bölmeli Çoğullama-Serpiştirme Bölmeli Çoklu Erişim (OFDM-IDMA) sistemi, kablosuz haberleşme sistemlerindeki yüksek veri iletim oranı talebini karşılamaya aday umut vadeden bir sistem olarak görülmektedir. Bu teknikte, çok yollu kanalların sebep olduğu ISI problemini gidermek için OFDM işlemleri kullanılırken, farklı kullanıcılara ait sinyaller, IDMA ilkesine dayalı olarak, kullanıcıya özgü serpiştiriciler yardımıyla ayırt edilir. Diğer taraftan OFDM-IDMA tekniğinde, çok düşük maliyetli IDMA tipi Çok Kullanıcılı Sezme (MUD) yardımıyla MAI bastırılabilmektedir. Sonuç olarak OFDM ve IDMA sistemlerine has avantajlar, OFDM-IDMA tekniğinde birleştirilmektedir. OFDM-IDMA sistemi birçok avantaja sahip olmasına karşın, yüksek hızlı ve geniş bantlı radyo kanallarının frekans seçimli ve zamana bağımlı olması nedeniyle, alıcıya gelen sinyallerin demodüle edilmesinden önce Kanal Durum Bilgisinin (CSI) elde edilmesi gerekmektedir. Bu işlem, kanal kestirimi olarak ifade edilir. Kanal kestirimi sayesinde, sönümlü kanalın sinyal üzerindeki etkisi ortadan kaldırılabilmektedir. Eğer kanal kestirimi yapılmazsa, verilerin doğru bir şekilde alınması mümkün olmaz. En Küçük Kareler (LS) ve Minimum Ortalama Karesel Hata (MMSE) algoritmalarını da içeren çeşitli pilot tabanlı kanal kestirim yöntemleri vardır. LS algoritmasının basit ve kullanımının kolay olmasına karşın, sönümlü ve zamana göre değişken kanallardaki performansı oldukça kötüdür. Diğer taraftan, MMSE algoritması LS algoritması ile karşılaştırıldığında çok daha iyi bir performans sergiler, fakat çok fazla karmaşık yapıya sahip olması nedeniyle kullanışlı değildir. Bu tezde, OFDM-IDMA sistemlerinde kanal kestirimi başarımları, Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP), Radyal Tabanlı Sinir Ağı (RBFNN) ve Uyarlanabilir Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) gibi yapay zeka teknikleri yardımıyla bilgisayar ortamında simülasyon çalışmaları yapılarak gerçekleştirilmiştir. Bunun sonucunda, LS ve MMSE gibi klasik kanal kestirim algoritmalarının sahip olduğu dezavantajlar ortadan kaldırılmıştır.