FBE- Elektronik Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Bu koleksiyon için kalıcı URI

http://hdl.handle.net/11527/28

Gözat

Konu "Adaptive Antenna Array" ile FBE- Elektronik Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans'a göz atma
  • Öge
    Gpu Üzerinde Yazılım Tabanlı Anten Gerçeklenmesi
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015-06-18) Bakırtaş, Abdullah ; Paker, Selçuk ; 10076792 ; Elektronik ve Haberleşme Mühendisligi ; Electronic and Communication Engineering
    Bu tezde, kablosuz haberleşme, uydu haberleşmesi, mobil iletişim, RADAR uygulamaları ve yeni nesil haberleşme sistemleri için genel amaçlı, programlanabilir, yazılım tabanlı anten (YTA) sistemi önerilmektedir. YTA siteminin bileşenleri, resiprok ve yönsüz antenler, alçaltıcı veya yükseltici RF elemanları, sayısallaştırıcı ve yazılım ile kontrol edilebilir demet katsayıları üreten ve işaretleri biçimlendiren GPU'dan oluşur. Bu tezde, anten elemanları, RF bloğu ve sayısallaştırıcı birimlerinin ideal olduğu kabul edilmiş ve bu bileşenlerin üzerinde herhangi bir çalışma yapılmamıştır. Tez kapsamında sunulan YTA sisteminin yazılım modülü, GPU donanımı üzerinde koşmakta ve CPU'lu YTA sistemi ile karşılaştırmalı olarak değerlendirilmektedir. Simülasyonlar ise MATLAB ile üretilen temel bant sentetik işaretler yardımıyla yapılmaktadır. YTA sistemi, ayrık demet biçimlendirme metodunun farklı katsayı dizileri ile çok defa kombine edilmesiyle tasarlanmıştır. Kombinasyon tamamen yazılımsal olarak yapılmaktadır. YTA’nın programlanabilir olma özelliği, uyarlamalı ve akıllı algoritmaları gerçeklemeye imkan verdiği gibi esnek ve başarılı sistemlerin inşa edilmesine de olanak sağlamaktadır. YTA sistemi, aynı anda birden çok ışıma yönüne kanalize olabilme özelliği ile bütün kanalların verilerini gerçek zamanlı işleme yeteneğine sahiptir. YTA’nın işlem yükünün ve gerçek-zamanda çalışma zorunluluğu olan uygulamaların gereksinimlerinin karşılanması için GPU ve CPU kullanan çözümler bu tezde incelenmektedir. CPU için seri bir YTA algoritması, GPU için ise paralelleştirilmiş YTA algoritması tasarlanmıştır.  YTA algoritmasının GPU üzerindeki işlem süresi hesaplanırken üç farklı süre tanımlanmıştır. Birincisi CPU tarafından verilerin GPU'ya yüklenme süresi (tu), ikincisi GPU'nun verileri işleme süresi (te), üçüncüsü ise GPU tarafından işlenen verilerin CPU'ya geri gönderilme süresidir (td). Toplam süre, seri olarak yapılan veri yükleme, veri işleme ve veri indirme sürelerinin toplamı olarak tanımlanmaktadır. CPU için ise toplam süre sadece veri işleme süresini içermektedir.  GPU üzerindeki YTA algoritması, hızlı veri işlemesine rağmen verileri yükleme ve verileri geri indirme noktasında, yüksek hacimli transferler yapıldığından ve donanımlar arasında iletim bant genişliğinin sınırlamalarından dolayı yavaş kalmıştır. Buna rağmen, simülasyon sonuçları toplam sürenin çoğunlukla gerçek zaman eşiğinin altında kaldığını göstermektedir. Toplam harcanan sürede iyileştirme yapmak için çözüm olarak asenkron senaryo önerilmiş; fakat bu tez kapsamında asenkron senaryo simüle edilmemiştir. GPU üzerinde koşan algoritma daha hızlı performans gösterdiği ve bu sayede geniş bantlı verileri bile gerçek zaman eşiğinin altında işleyebildiği gözlemlenmiştir. CPU algoritması ise yavaş kalmış ve fazla kaynak harcamasına rağmen verileri gerçek zamanda işleyememiştir.  GPU'lar yüksek hacimdeki verilerin hızlı bir şekilde işlenmesine olanak sağlarmaktadır. Veri hacminin büyüklüğü, GPU'da koşan YTA algoritmasının performansını da etkileyen bir unsurdur. Bu nedenle, YTA algoritmasının işleyeceği verinin büyüklüğü bir çerçeve boyutu olarak tanımlanmıştır. Çerçeve boyutunun mertebesi önce kaba bir yaklaşımla belirlenmiş, belirlenen değer yakınında çerçeve boyutunun hassas değişimlere tepkisi ölçülmüştür. GPU algoritmasının performansı, çerçeve boyutunun artması ile bir noktaya kadar artmış sonrasında ise fazlaca değişiklik göstermemiştir. Performansının kötü olduğu çoğu durumda bile verileri gerçek-zamanda işleyebilmiştir. Bu durum GPU ile gerçeklenen YTA sisteminin başka sistemlere entegrasyonun ve adaptasyonun hızlı ve başarılı olacağının göstergesidir. Sonuç olarak; GPU üzerinde koşan YTA algoritmasının CPU üzerinde koşan algoritmaya göre önemli derecede toplam işlem süresini azalttığı gözlemlenmiştir. GPU üzerindeki YTA sisteminin ölçeklenebilir olması nedeniyle, GPU'nun gelişme hızı ve maliyet etkin bir çözüm olması da göz önüne alındığında, yeni nesil haberleşme sistemlerinde ve radar uygulamalarında yaygın bir kullanım alanına sahip olacağı düşünülmektedir.