Geri Dön

OFDM için öngörülü kanal kestirimi

Predictive channel estimation for OFDM

  1. Tez No: 295973
  2. Yazar: ZEYNEP YILDIRIR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CENK TOKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kanal kestirimi, OFDM, Channel estimation, Orthogonal frequency division multiplexing
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda gelişen telsiz haberleşme sistemlerinde yüksek haberleşme hızı ihtiyacının giderek artacağı aşikardır. Bu ihtiyaç göz önüne alındığında, değişen kullanıcı ihtiyaçlarıyla şekillenen iletişim hizmetlerini karşılayabilmek için yeni stratejiler gerekecektir. Sahip olunan büyük gelişmelere karşın istenilen en üst seviye veri hızları bazı nedenlerden dolayı sınırlandırılmaktadır.Modern yüksek performanslı OFDM verici stratejileri vericideki kanal durum bilgisine ihtiyaç duyarlar. Mevcut alıcıdan kanal kestiriminin dönütü alınarak kanal durum bilgisi elde edilebildiği gibi verici kanalda kendi kestirimini de yapabilir. Doppler frekansının yüksek olduğu, kanalın hızlı değiştiği yüksek değişkenliğe sahip çevrelerde, verici tarafından kullanılan kanal durum bilgisi işlemler ve geri beslemelerin doğurduğu gecikmelerden dolayı güncelliğini yitirir.Kanal öngörüsü için sıklıkla başvurulan iki ana yöntemden birisi sinüzoidal model ile pilot tabanlı kanal öngörü yöntemi, diğeri ise uyarlamalı kanal öngörü yöntemidir. Bu tezde öncelikle kanal öngörü yöntemlerinin benzetimi için kullanılan kanal, 3G sisteminden 4G haberleşme sistemine geçiş için ortaya konulmuş LTE sisteminin parametreleri kullanılarak tasarlanmış ve gerçek zamanlı pratik kanallarda olduğu gibi modellenmiştir.Daha sonra bu model kullanılarak tüm kanal öngörü yöntemleri incelenmiştir. Yöntemlerin başarım çalışmaları ve karşılaştırmaları yapılarak mevcut senaryoda en iyi kanal öngörüsü yapan yöntem elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

It is clear that the need for high-speed communication in recently improving wireless communication systems will rise to the highest level. Given this need, new strategies will be needed to be able to meet the communication services which are shaped by the needs of changing users. Despite major improvements which are owned, the highest level of the desired data rates is limited due to some reasons.Modern high-performance OFDM transmitter strategies need the transmitter to have channel state information. Channel state information can be obtained by taking the feedback of channel estimation from the available receiver and it may also perform its own estimation in the transmitter channel. In high mobility environments, where the Doppler frequency is high and the channel changes rapidly, the channel state information used by the transmitter would be outdated due to the processing and feedback delays, causing significant performance degradation. An effective means of overcoming the feedback delay is channel prediction.One of the two main methods that are often referred to for channel prediction is sinusoidal method with the pilot-based model and the other one is adaptive channel prediction method. In this thesis, firstly the channel which is used to simulate the channel prediction methods have been designed by using the parameters of LTE introduced for switching from 3G to 4G communication system and it has been modeled just like practical real-time channels. Then, using this model, all the channel prediction methods have been investigated. Through the performance studies and comparisons with similar studies of the methods, the best method for channel prediction in current scenario has been obtained.

Benzer Tezler

  1. Framingham risk skorlama sistemine göre düşük ve yüksek riskli dislipidemik hastalarda lipoprotein(a)' nın risk faktörü olarak değeri ve majör risk faktörleriyle ilişkisi

    The value of lipoprotein(a) as a risk factor and its association with major risk factors in high and low-risk dyslipidemic patients according to framingham risk scoring

    BETÜL EKİZ BİLİR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıSağlık Bakanlığı

    Dahiliye Ana Bilim Dalı

    UZMAN DURMUŞ ŞENDAĞ

  2. Erektil disfonksiyon tanılı hastalarda serum stweak düzeylerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of serum stweak levels in patients diagnosed with erectile dysfunction

    AYBERK İPLİKÇİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ürolojiİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ASIF YILDIRIM

  3. Metabolik sendrom ve tip 2 diyabet hastalığı ile irisin ve asprosin düzeyleri arasındaki ilişkinin araştırılması

    Investigation of the relationship between metabolic syndrome and TYPE 2 diabetes disease and irisin and asprosin levels

    SELAY DURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyokimyaTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİYE ÇELİKKOL

  4. Acil servise koah akut alevlenmesi ile başvuran hastalarda entegre pulmoner index (IPI) değerlerinin şiddet skorlamaları ile karşılaştırılması

    Comparison of integrated pulmonary index (IPI) values with severity scores in patients admitted to the emergency department with acute copd exacerbations

    MELİKE NUR UÇAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Acil TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZİM ONUR CAN

  5. Pandemi servisinde takip edilen COVİD-19 hastalarının hemogram parametrelerinin prognoz tayinindeki prediktif rolü

    The predictive role of hemogram parameters in the determination of prognosis of COVID-19 patients followed in the pandemic service

    MİZGİN İREM RIZAOĞULLARI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ALTUNTAŞ