Geri Dön

Machine learning applications in multiple ınput multiple output ındex modulation systems

Çok girişli çok çikişli indis modülasyonu sistemlerinde makine öğrenmesi uygulamalari

  1. Tez No: 974694
  2. Yazar: ATALAY AYDİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
  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: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Pratik uygulamalardaki zorluklara rağmen, çoklu giriş çoklu çıkış (multiple-input multiple-output, MIMO) sistemleri, uzamsal alanın kullanımının sağladığı geniş avantaj yelpazesi nedeniyle modern iletişim sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. MIMO sistemlerinin performansını daha da iyileştirmek için, uzamsal alan indisleri kullanılarak indis modülasyonu (index modulation ,IM) uygulanır. IM, bilgiyi hem sembollerle hem de iletim anten indisleriyle ileterek MIMO sistemlerinde önemli iyileştirmeler sunabilir. Bu nedenle, kablosuz iletişimde son yıllarda öne çıkan bir araştırma konusudur. Ancak, MIMO-IM sistemlerinde yeni zorluklar ortaya çıkmaktadır. Örneğin, iletim şemasındaki artan karmaşıklık nedeniyle, alıcı karmaşıklığı ciddi bir pratik endişe kaynağıdır. Buna ek olarak, kötü kanal koşulları MIMO-IM sistemlerinde önemli performans düşüşüne neden olabilir. Son olarak, IM literatürü son yıllarda genişlemesine rağmen, pratik uygulamalar ve kullanım alanları aynı hızda ilerlememektedir. Bu tezde, bu zorluklara makine öğrenmesi tabanlı çözümler sunan sistem modelleri önerilmektedir. İlk olarak, alıcı karmaşıklığı ve algılama performansı arasında bir denge sağlamak için sinir ağı (neural network, NN) çıktılarını analitik algoritmalarla birleştiren, karesel permütasyon matris modülasyon (quadrature permutation matrix modulation, QPMM) sistemine hibrit bir alıcı öneriyoruz. Önerilen NN tabanlı dedektör, iyi bilinen maksimum olabilirlik (maximum likelihood, ML) dedektörü ve onun düşük karmaşıklıklı alternatifiyle karşılaştırılmaktadır. İkinci olarak, hareketli antenler (movable antennas, MAs) kullanan bir MIMO-IM sistem modeli sunulmaktadır. Bildiğimiz kadarıyla, bu çalışma, iletişim kalitesini iyileştirmek için MA'ları MIMO-IM sistemlerine entegre etme fikrini ilk kez ortaya koymaktadır. En iyi MA konumlarını seçmek için Öklid mesafesi tabanlı bir algoritma önerilmektedir. Ardından, pratik uygulamalara daha uygun olan düşük karmaşıklıkta bir algoritma sunulmaktadır. Son olarak, MA konumlarını optimize etmek için bir genetik algoritma (genetic algorithm, GA) modeli tartışılmaktadır. Son olarak, bir MIMO-IM sisteminin daha az hata oranına sahip indis bitleri aracılığıyla anlamsal olarak daha yoğun bitler ileterek anlamsal bilgi iletimini geliştiren bir anlamsal iletişim sistemi sunuyoruz. İletilen dizinin farklı bitlerindeki hatalara göre anlamsal bilgi kaybını karşılaştırıyoruz. Ayrıca, sunulan sistemin giriş veri türü görüntü olduğundan, literatürde yaygın olarak kullanılan tepe sinyal-gürültü oranı (peak signal-to-noise ratio, PSNR) ve yapısal benzerlik indeksi ölçüsü (structural similarity index measure, SSIM) gibi görüntü yeniden yapılandırma ölçütlerini de karşılaştırıyoruz.

Özet (Çeviri)

Despite the practical challenges, multiple-input multiple-output (MIMO) systems are broadly utilized in modern communication systems due to the wide range of advantages provided by the use of spatial domain. To further improve the performance of MIMO systems, index modulation (IM) is applied using the spatial domain indices. IM can offer significant improvements in MIMO systems by transmitting information both with symbols and transmit antenna indices. Therefore, it is an emerging research topic in wireless communication. However, new challenges are introduced in MIMO-IM systems. For instance, due to the increased complexity in the transmission scheme, the receiver complexity is a serious practical concern. Moreover, poor channel conditions can cause significant performance degradation in MIMO-IM systems. Finally, although the IM literature is expanded in the recent years, the practical applications and use cases are not advancing in the same pace. In this thesis, we propose system models that present machine learning-based solutions to these challenges. Firstly, we propose a hybrid receiver to the quadrature permutation matrix modulation (QPMM) system that combines neural network (NN) outputs with analytical algorithms to provide a trade-off between receiver complexity and detection performance. The proposed NN-based detector is compared with the well known maximum likelihood detector and its low-complexity alternative. Secondly, a MIMO-IM system model that utilizes movabel antennas (MAs) is presented. To the best of our knowledge, this is the study that introduces the idea of integrating MAs to the MIMO-IM systems to improve communication quality. An Euclidean distance-based algorithm is proposed to select the best MA positions. Then, a low-complexity greedy algorithm is presented for better practical implementations. Finally, a genetic algorithm (GA) model is discussed for optimizing the MA positions. Finally, we present a semantic communication system that enhances semantic information transmission by transmitting semantically more information-dense bits through robust index bits of a MIMO-IM system. We compare semantic information loss with respect to errors in different bits of the transmitted sequence. Moreover, since the input data type to the presented system is image, we compared the image reconstruction metrics that are broadly utilized in the literature as well, such as peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM).

Benzer Tezler

  1. Kam yapma aparatı

    Cam milling attachment

    ORHAN UZUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN

  2. Örnekle-tut ve analogtan dijitale çevirme devrelerinin analiz ve sentezi

    Başlık çevirisi yok

    ERTUĞRUL İPEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Elektronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU

  3. Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması

    Başlık çevirisi yok

    MÜRŞİDE KESEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İşletmeEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN

  4. Adana ili Ceyhan ilçesi Tatlıkuyu köyünün mekanizasyon varlığı ve işletme maliyetlerinin saptanması üzerinde bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET KABASAKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Tarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KURTULUŞ TUNCER