Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Öğrenci: UĞUR YEŞİLYURT
Danışman: ÖZGÜR ERTUĞ
Özet:Dikgen Frekans Bölmeli Çoğullama, frekans seçici sönümleme kanalları için etkin yüksek hızlı iletimi ve sağlamlığı ile tanınan paralel iletim şemasıdır. Öte yandan, çok girişli çoklu çıkışlı sistemlerinin bir alt sınıfı olan Uzay Bölmeli Çoklu Erişim tabanlı teknikler, bir kablosuz iletişim sisteminin kapasitesini ve güvenilirliğini artırmaktadır. Bu nedenle, iki teknolojinin birleşimi, gelecekteki kablosuz iletişim sistemi için en rekabetçi teknoloji olarak ortaya çıkmıştır. SDMA-OFDM sistemlerinin alıcı ucunda, veriyi tutarlı bir şekilde demodüle etmek için kanal tahmini ve çok kullanıcılı algılama çok önemlidir. Verilen alıcı yapısı için, çeşitli çok kullanıcılı algılama şemaları önerilmiştir. Ayrıntılı arama mekanizması nedeniyle, Optimum Maksimum Olabilirlik dedektörü yüksek hesaplama karmaşıklığı ile sınırlıdır. Öte yandan, düşük karmaşıklığı olan Minimum Ortalama Karesel Hata dedektörü, çoklu erişim girişimleri nedeniyle sınırlı bir performansa sahiptir. Çok kullanıcılı dedektörlerin farklı kombinasyonları, alıcı yapılandırmaları için karmaşıklık ve performans dengelemesi üzerine odaklanmaktadır. Bu tezde, ortak kanal tahminine dayalı hibrit ML-MMSE-SIC uyarlamalı çok kullanıcılı algılama önerilmiş ve yukarıda belirtilen klasik algoritmaların dezavantajları ortadan kaldırılmıştır. Önerilen yöntem, yüksek SNR değerlerinde klasik Minimum Ortalama Karesel Hata üzerinde önemli bir performans artışı ve düşük SNR değerlerinde Maksimum olabilirlik üzerinde karmaşıklık kazancı sağlamıştır.