LEE- Telekomünikasyon Mühendisliği Lisansüstü Programı
Bu topluluk için Kalıcı Uri
Gözat
Başlık ile LEE- Telekomünikasyon Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
Öge4.5G frekanslarında çok bantlı geniş geliş açısı aralığında etkili yeni bir frekans seçici yüzey tasarımı(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-07-18) Balta, Şakir ; Kartal, Mesut ; 504132311 ; Telekomünikasyon MühendisliğiDünyada artan nüfüs ve gelişen teknolojiyle birlikte hücresel kablosuz sistemlerinin kullanımı artmakta, kısıtlı miktardaki frekans bantlarının yoğun bir şekilde kullanımı dolayısıyla artan işaretler arası girişimler, birçok hassas elektronik aygıtın çalışmasını etkileyebilmektedir. Bunun yanında, bu frekansları önlemeye yönelik herhangi bir sistem olmaması nedeniyle insanlar, günlük hayatlarında, evde, ofiste, her an her yerde bu frekanslara maruz kalmakta, bunun neticesinde sağlıklarını kaybederek yaşam kaliteleri düşebilmektedir. Bu nedenlerle böylesi sorunlara bir çözüm olabilmesi açısından bu tezde yer verilen çalışmalarla imalatı kolay, maliyeti düşük ve geniş bir kullanım alanına sahip olabilecek frekans seçici yüzey (FSY) kaplama ürünlerinin geliştirilmesi, teknolojinin insan sağlığına verebileceği zararların önlenerek insan yaşam kalitesinin artırılması açısından önemlidir. Günümüzde dünyada mobil haberleşme alanında IMT Advanced, ülkemizde de kısaca 4.5G olarak bilinen ve 800, 900, 1800, 2100 ve 2600 MHz frekans bantları içeren mobil haberleşme sistemi kullanılmaktadır. Tezin ana amacı bu frekans bantlarını engellemektir. Bu frekansların engellenmesi ile radyo dalgalarının insan sağlığına olan etkileri azaltılacak, mobil haberleşmenin olmasının istenmediği yerlerde bir engelleyici olarak kullanılabilecek, bunun yanında farklı frekanslardan gelecek işaretler arası girişimler de engellenebilecektir. Diğer bir amacımız da bir yandan bu frekansları engellerken, bir yandan da belirttiğimiz frekanslar aralığında kalan, ancak günlük hayatta oldukça yoğun kullanım alanı olan, örneğin 2.4 GHz kablosuz ağlar gibi serbest frekans bantlarını da engellememektir. Yakın gelecekte nesnelerin interneti kullanımı ile birlikte kablosuz ağların çok daha yoğun olarak kullanılacağı düşünüldüğünde, sadece ilgili frekansları engelleyen ama kablosuz ağları engellemeyen bu çalışmanın önemi giderek artacaktır. Bu nedenle yürüttüğümüz tez kapsamında, 4.5G frekans bantlarında oluşan radyo dalgalarını engelleyen aynı zamanda diğer frekans bantlarında herhangi bir engelleme yapmayan, bant durduran filtre görevi görecek yapısal yüzey malzemesi tasarlamak, bunun yanında bu frekans bantlarında ortaya çıkan işaret girişim etkilerini en aza indirmek hedeflenmiştir. Bunlara ek olarak çalışmayı yaparken tasarlanan FSY'lerin mümkün olduğunca farklı geliş açılarında etkinliğini koruması amaçlanmıştır. Bu malzemenin, durdurma bandında iletim katsayısının (S_21) minimum -10dB, iletim bandında iletim katsayısının (S_11) 0dB'e yakın bir değerde olması ve ayrıca elektromagnetik dalganın farklı geliş açılarında, ve farklı polarizasyonlarında da amaçlanan frekans karakteristiklerini sağlaması hedeflenmiştir. FSY'lerin frekans karakteristiği yüzeyi oluşturan periyodik eleman geometrilerine bağlı olduğundan çok çeşitli eleman geometrileri literatürde incelenmiştir. Benzer biçimde periyodik eleman geometrilerinin üzerine baskısının gerçekleştirildiği dielektrik tabakaların da yüzeyin frekans karakteristiği üzerine etkileri bulunmaktadır ve bu etkiler literatürde ayrıntılı olarak incelenmiştir. Tez çalışmasında FSY'lerin analiz yöntemleri de incelenmiştir. Dalga denkleminin analitik çözümü sadece bazı basit FSY geometrileri için görülmüştür. Dalga denkleminin diğer bütün FSY geometrileri için çözümü sadece sayısal çözüm yöntemleri ile elde edilebildiği görülmüştür. Bilgisayar teknolojisindeki hızlı gelişmeyle beraber sayısal analiz yöntemleri bu konuda uygulama alanı bulmaya başlamıştır. FSY geometrilerinin analizlerinde Sonlu Farklar Metodu (Finite Difference Time Method), Sonlu Eleman Metodu (Finite Element Method), Momentler Metodu (Method of Moments) gibi sayısal çözüm yöntemlerinin kullanıldığı, bunun yanında Eşdeğer Devre Modeli'nin de FSY yüzey analizlerinde kullanıldıkları literatürde görülmüştür. Yukarıda belirtilen sayısal analiz yöntemleri içinde tasarım aşamasında belirlenen FSY'lerin analizleri "Sonlu Elemanlar Metodu" ile gerçekleştirilmiş ve ilgilenilen frekans aralığında iletim ve yansıma katsayıları hesaplanmıştır. Ansoft HFSS programı "Sonlu Eleman Metodu" ile bu tür yapıların analizlerini yapabilmektedir. FSY'lerin eniyilemesi HFSS programında eşdeğer devre yönteminin yansıması ile, programın parametrik analiz özelliği kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Tez aşamasında bu programdan aktif olarak faydalanılmıştır. Tasarımlarda mümkün olan en az sayıda rezonans ile frekans bantları arasındaki girişimler azaltılmaya çalışılarak, birden fazla frekans karakteristiğine sahip olan üç farklı tasarım geliştirilmiştir. Bunun yanında da durdurmak istenilen frekansların haricinde kalan çalışma frekanslarını engellememek amacıyla mümkün olan en dar durdurma bantlarını sağlayan, oldukça keskin kenarlı bant durduran filtreler oluşturulması için çaba harcanmıştır. Tüm bunları yaparken tasarlanan FSY'lerin mümkün olduğunca farklı geliş açılarında ve farklı polarizasyonlarda etkinliğini koruması hedeflenmiş, bu amaçla simetrik ve dalga boyuna göre çok küçük boyutlardaki geometriler kullanılmıştır. Birden fazla bandı durduran FSY tasarımlarında karşılaşılan en büyük problemlerden biri herbir frekans bandı için tasarlanan farklı geometrilerin birbirlerine olan girişim etkileri olmuştur. O nedenle birçok geometri üzerinde araştırmalar yapılmış ve problemin çözümü için farklı yaklaşımlar getirilmiştir. Tasarımlarda düşük maliyetli ürün geliştirmek amacıyla, 1mm kalınlığında, dielektrik sabiti 4.54 ve kayıp tanjant değeri 0.02 olan tek katlı FR4 tabaka üzerinde gerçeklenmiş, radyo frekanslarına FR4 tabakanın tepkisi kötü olmasına rağmen istenilen hedefler gerçekleştirilebilmiştir. Tasarımların analizleri ve eniyileştirme çalışmaları Ansoft HFSS programında yapılmış, yüzey akım yoğunluk grafikleri çıkarılarak herbir frekans bandı için geometrilerin etkinlikleri gösterilmiştir. FR4 tabakalar üzerine gerçeklenen tasarımların ölçümleri alınmış ve benzetim sonuçlarıyla karşılaştırılarak tasarımlar doğrulanmıştır. Geniş bir literatür taraması yapılmış ve 4.5G frekansları üzerinde etkin olan, çoklu rezonans gösteren böyle bir çalışmaya literatürde rastlanmamıştır. Bu çalışma bu alanda yapılmış ilk ve tek başarılı çalışma olması nedeniyle litaratüre katkı sağlamıştır.
-
ÖgeA novel antenna configuration for microwave hyperthermia(Graduate School, 2022-11-28) Altıntaş Yıldız, Gülşah ; Akduman, İbrahim ; Abdulsabeh Yılmaz, Tuğba ; 504182309 ; Telecommunications EngineeringBreast cancer affects approximately 2.5 million women each year and the consequences can be fatal. When treated correctly, however, the survival rates are very high. Surgical operation such as lumpectomy or mastectomy are invasive techniques that remove the partial or the whole breast. With early diagnosed cancers and the post-surgical patients, the most used therapy techniques are the radiotherapy, chemotherapy and the use of other anti-cancer agents. The economic and the psychological repercussions may be minimized by the increase efficiency of the treatments. It has been shown that with the artificial hyperthermia, elevated temperature levels at the cancer regions, the effectiveness of these modalities increase. Microwave breast hyperthermia (MH) aims to increase the temperature at the tumor location over its normal levels. During the procedure, the unwanted heated regions called hotspots can occur. The main aim of the MH is to prevent the hotspots while obtaining the necessary temperature at the tumor. Absorbed heat energy per kilogram at the breast, specific absorption rate (SAR), needs to be adjusted for a controlled MH. The choice of the MH applicator design is important for a superior energy focus on the target. Although hyperthermia treatment planning (HTP) changes for every patient, the MH applicator is required to be effective for different breast models and tumor types. In the first part of the thesis, the linear antenna arrays are implemented as MH applicators. We presented the focusing maps as an application guide for MH focusing by adjusting the antenna phase values. Furthermore, these focusing maps put forward the basic principle of focusing the energy at the breast. Sub-grouping the antenna, we obtained two phase main parameters that control the horizontal and vertical focus change. By adjusting these two phase values, we could focus the energy onto the target locations and we showed that with this simple structure, there is no need for optimization methods. However, the linear applicator performance was not successful for some target points, especially when the target is far away from both of the arrays. In the second part of the thesis, we improved the linear MH applicator. We concluded that the reason for the low performance of the linear applicator is mainly due to non-symmetrical geometry of the applicator and the resulting poor coverage. we proposed to radially re-adjust the position of the linear applicator for a better focusing ability while fixing the breast phantom. This generates multiple different applicator scheme without actually changing the applicator design. Particle swarm optimization (PSO) method is used for antenna excitation parameter selection. For the examined two targets, 135° rotated linear applicator gave 35-84% higher T BRS and 21-28% higher T BRT values than the fixed linear applicator, where T BRS stands for the target-to-breast SAR ratio and T BRT stands for the target-to-breast temperature ratio. Not only the rotated linear applicator gave higher performance, but also the circular array is rotated and the results were improved for one target. One of the main results of this study is that, for one target, the rotated linear applicator gave better results than the circular array, which is the state of the art. For the deep-seated target, 135° rotated linear applicator has 80% higher T BRS and 59% higher T BRT than the circular applicator with the same number of antennas. For the other target, the results of the linear and circular were comparable. However, the results obtained with the PSO were not robust. With different initial values (random in our study), the results were very different from each other, and we did 10 repetitions and took the best performing results. In the third part of the thesis, we presented deep-learning based antenna excitation parameter selection method. This method utilizes the learning ability of convolutional neural networks (CNN), rather than searching the solution space from random initial values as PSO does. The data set for CNN training was collected by superposing the electric fields obtained from individual antenna elements. We implemented a realistic breast phantom with and without a tumor inclusion. We used linear and circular applicators to validate the method. CNNs were trained offline with the data sets created first for the phase and then for the amplitude of the antennas. A mask of 1s and 0s is used to define the target region to be focused. This mask was given as the input to CNN models, and the corresponding phase and the amplitude values are calculated within seconds from the CNN models. The proposed approach outperforms the look-up table results, as the phase-only optimization and phase–power-combined optimization show a 27% and 4% lower hotspot-to-target energy ratio, respectively, than the look-up table results for the linear MH applicator
-
ÖgeAnalytical models and cross-layer delay optimization for resource allocation of noma downlink systems( 2020) Gemici, Ömer Faruk ; Çırpan, Hakan Ali ; Hökelek, İbrahim ; 648904 ; Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı5G is introduced by 3rd Generation Partnership Project (3GPP) to satisfy the stringent delay and reliability requirements of 5G services such as industrial automation, augmented and virtual reality, and intelligent transportation. Non-orthogonal multiple access (NOMA) is one of the promising technologies for low latency services of 5G, where the system capacity can be increased by allowing simultaneous transmission of multiple users at the same radio resource. The resource allocation in NOMA systems including user scheduling and power allocation determine the mapping of users to radio resource blocks and the transmission power levels of users at each resource block, respectively. In this thesis, we first propose a genetic algorithm (GA) based multi-user radio resource allocation scheme for NOMA downlink systems. In our set-up, GA is used to determine the user groups to simultaneously transmit their signals at the same time and frequency resource while the optimal transmission power level is assigned to each user to maximize the geometric mean of user throughputs. The simulation results show that the GA based approach is a powerful heuristic to quickly converge to the target solution which balances the trade-off between total system throughput and fairness among users. The most of the resource allocation studies for NOMA systems including our GA based approach assumes full buffer traffic model where the incoming traffic of each user is infinite while the traffic in real life scenarios is generally non-full buffer. As the second contribution, we propose User Demand Based Proportional Fairness (UDB-PF) and Proportional User Satisfaction Fairness (PUSF) algorithms for resource allocation in NOMA downlink systems when traffic demands of the users are rate limited and time-varying. UDB-PF extends the PF based scheduling by allocating optimum power levels towards satisfying the traffic demand constraints of user pair in each resource block. The objective of PUSF is to maximize the network-wide user satisfaction by allocating sufficient frequency and power resources according to traffic demands of the users. In both cases, user groups are selected first to simultaneously transmit their signals at the same frequency resource while the optimal transmission power level is assigned to each user to optimize the underlying objective function. In addition, the GA is employed for user group selection to reduce the computational complexity. When the user traffic rate requirements change rapidly over time, UDB-PF yields better sum-rate (throughput) while PUSF provides better network-wide user satisfaction results compared to the PF based user scheduling. We also observed that the GA based user group selection significantly reduced the computational load while achieving the comparable results of the exhaustive search. The low latency objectives of URLLC services such as industrial control and automation, augmented and virtual reality, tactile Internet and intelligent transportation requires delay analysis which cannot be possible using the rate limited traffic demands. The packet based traffic model with random inter-arrival times and packet sizes have to be utilized. New analytical models using packet based traffic model with random inter-arrival times and packet sizes are of paramount importance to develop high performance resource allocation strategies satisfying the challenging latency requirements of 5G services. As the third contribution, we propose an analytical model to characterize the average queuing delay for NOMA downlink systems by utilizing a discrete time M/G/1 queuing model under a Rayleigh fading channel. The packet arrival process is assumed to be Poisson distributed while the departure process depends on network settings and resource allocation. The average queuing delay results of the analytical model are validated through Monte Carlo simulation experiments. One of the main results is that the ergodic capacity region of NOMA is a superset of OMA indicating that the NOMA can support higher service rate and lower latency using the same resources such as transmission power and bandwidth. Furthermore, the proposed analytical model is applied for the performance evaluation of the 5G NR concept when the NOMA is utilized. The model accurately predicts that the average queuing delay decreases when wider bandwidth and shorter time slot duration are employed in 5G NR. The outage probability becomes an important metric that should be minimized to address the reliability aspect of the URLLC services. We utilize the common outage condition such that the user fails either decoding its own signal or performing SIC for the signals of other users at the receiver when the SINR is lower than a predefined outage threshold. As the fourth contribution, the optimum power allocation for a single resource block that minimizes the system outage probability under Rayleigh fading channel, where a common signal to interference plus noise ratio (SINR) level is utilized as an outage condition, is provided as a closed form expression. The accuracy of the proposed optimum power allocation model is validated by the Monte Carlo simulations. The numerical results show that the outage probability of OMA with the fractional power allocation is lower than NOMA with the optimum power allocation. The results indicate that the trade-off between the outage and spectral efficiency in NOMA should be carefully controlled to meet higher throughput and lower latency objectives of 5G. The last contribution considers the reliability and latency aspects jointly such that the discrete time M/G/1 queuing model of a NOMA downlink system is extended by taking the outage condition into account. The departure process of the queuing model is characterized by obtaining the first and second moment statistics of the service time that depends on the resource allocation strategy and the packet size distribution. The proposed model is utilized to obtain the optimum power allocation that minimizes the maximum of the average queuing delay (MAQD) for a two-user network scenario. The Monte Carlo simulation experiments are performed to numerically validate the model by providing MAQD results for both NOMA and orthogonal multiple access (OMA) schemes. The results demonstrate that the NOMA achieves lower latency for low SINR outage thresholds while its performance is degraded faster than OMA as the SINR outage threshold increases such that OMA outperforms NOMA beyond a certain threshold. Another important result is that the latency performance of NOMA is significantly degraded when the 5G NR frame types having wider bandwidth are utilized. The results provide powerful insights for 5G ultra-reliable low-latency communication (URLLC) services.
-
ÖgeClinical assessment of the microwave imaging system forbreast cancer screening and early detection(Graduate School, 2023-04-26) Janjic, Aleksandar ; Çayören, Mehmet ; Akduman, İbrahim ; 504182310 ; Telecommunication EngineeringFemale breast cancer has surpased lung cancer, as the most diagnosed cancer in women population, with around 2.3 million cases arising each year. If diagnosed in late stages, it can be highly lethal, with the survival rate of only 25%. Thus, detecting the cancer in an early stage can have a major impact on decreasing the death rate of the patients. Nowadays, mammography is considered as a gold standard for breast cancer screening and diagnostics. Beside mammography, ultrasound, and magnetic resonance imaging can be used to detect the cancer. However, there are several risk factors that are limiting mentioned imaging modalities, such as: ionizing radiation exposure, pain induced by breast compression, overdiagnosis, false-positive examinations, falsenegativity in dense breasts, operator dependancy, prolonged procedures, high hospital costs, and special facility requirements. Microwave breast imaging emerged as a promising novel imaging technology that can, potentially, contribute to the field of breast cancer early screening and diagnostics, mostly because of its non-ionizing and non-invasive nature. Harmless radiation offers the opportunity of frequent scanning, even for the women of an early age, such as 18. Early-age and routine tests are crucial, especially for women with hereditary genetic mutations, where there is a considerable risk of breast cancer appearance. Beside its non-ionizing, and non-invasive nature, microwave imaging offers fast and painless scans, which can significantly increase the number of breast check-up tests, consequently increasing the number of detected early-stage cancers. Consequently, microwave breast imaging can have can substantially impact on the long-term breast cancer survival rate. The technology itself utilizes the difference in electromagnetic properties of healthy and cancerous tissue, as well as the dielectric difference between different type of cancerous tissues (benign or malignant), to detect the presence of anomalies inside the patient's breast and provide their pathology. In the first part of the thesis, we integrated inverse scattering algorithm to acquire the microwave images, and provide information about breast cancer location (detect the breast cancer), from the data collected with the microwave breast imaging device, namely SAFE, developed by the joint work of Mitos Medikal Technologies A.S. and the Medical Device Research, Development, and Application Laboratory of Istanbul Technical University. Dataset used in the study (scans from 115 patients), was acquired through the clinical trials performed by the Marmara University School of Medicine. In addition to the breast lesion detection, we analyzed the effect of the factors of interest, such as: breast density and size, tumor size, as well as patient's age, on the SAFE clinical capabilities. Results show, that we were able to detect 63% of breast lesions, where the breast size had a high impact on the overall score. Significantly lower number of lesions were detected in smaller breasts (51%), compared to the large ones (74%). Density also influenced our inverse scattering approach, as the overal rate of 76%, we achieved in fatty breasts, decreased to 56% in dense breasts. Second part of the thesis is reserved for the machine learning approach, namely adaptive boosting, we implemented on the SAFE dataset, to classify breast lesions, based on their pathology. We used the same dataset as in the first part of the thesis. As in the previous study, we analyze the effect of breast density and size, tumor size, and patient's age, on the used data. In addition, we perform statistical analysis (two-sample t-test) to determine if the difference between the benign and malignant dataset exists. In the existing dataset, 70 benign, and 43 malignant lesions were present. We exclude two cases, due to the unknown pathology. Our machine learning approach achieved the accuracy of 78%, sensitivity of 79% and specificity of 77%. The results indicate that we were able to classify both, benign and malignant lesions, at similar rate. Participant's age was the only factor that highly affected our approach outcome, where the overall rate (accuracy) of the device in young patient group was 84%, compared to the 76% achieved in older patient group. In the third part of the thesis, we implement another machine learning approach, namely Gradient Boosting, to distinguish benign from malignant lesions, considering new dataset, acquired from latest SAFE clinical trials. Additionally, compared to the previous studies, we changed the measurement unit component of the device. Fiftyfour patients were analyzed, where 29 of them had benign, and 25 malignat findings. As in the previous study, we apply statistical analysis (two-sample t-test), to determine if the difference between the benign and malignant dataset exists. Sensitivity, specificity and accuracy we achieved were 80%, 83% and 81%, showing that, in this study as well, we were able to classify both benign and malignant lesions at similar rate, despite of the hardware and software changes implemented. Contrary to the previous studies, multiple factors (breast size, density and age) affected our approach outcome. We achieved significantly higher accuracy in larger breasts (86%), compared to the smaller ones (78%). Additionally, accuracy acquired in dense breast (67%) was significantly lower than in fatty ones (93%). At the end, our method accuracy was 88% in older patient group, compared to the 71% in younger group.
-
ÖgeCompressive sensing of cyclostationary propeller noise(Graduate School, 2023-09-12) Fırat, Umut ; Akgül, Tayfun ; 504122303 ; Telecommunication EngineeringThis dissertation is the combination of three manuscripts -either published in or submitted to journals- on compressive sensing of propeller noise for detection, identification and localization of water crafts. Propeller noise, as a result of rotating blades, is broadband and radiates through water dominating underwater acoustic noise spectrum especially when cavitation develops. Propeller cavitation yields cyclostationary noise which can be modeled by amplitude modulation, i.e., the envelope-carrier product. The envelope consists of the so-called propeller tonals representing propeller characteristics which is used to identify water crafts whereas the carrier is a stationary broadband process. Sampling for propeller noise processing yields large data sizes due to Nyquist rate and multiple sensor deployment. A compressive sensing scheme is proposed for efficient sampling of second-order cyclostationary propeller noise since the spectral correlation function of the amplitude modulation model is sparse as shown in this thesis. A linear relationship between the compressive and Nyquist-rate cyclic modulation spectra is derived to utilize matrix representations for the proposed method. Cyclic modulation coherence is employed to demonstrate the effect of compressive sensing in terms of statistical detection. Recovery and detection performances of sparse approximation algorithms based on greedy pursuits are compared. Results obtained with synthetic and real data show that compression is achievable without lowering the detection performance. Main challenges are weak modulation, low signal-to-noise ratio and nonstationarity of the additive ambient noise, all of which reduce the sparsity level causing degraded recovery and detection performance. Higher-order cyclostationary statistics is introduced to characterize propeller noise due to its non-Gaussian nature. The third-order cyclic cumulant spectrum, also known as the cyclic bispectrum, is derived and its sparsity is demonstrated for the amplitude modulated propeller noise model. Cyclic modulation bispectrum is proposed for feasible approximation of the cyclic bispectrum based solely on the discrete Fourier transform. Additionally, compressive sensing of the cyclic modulation bispectrum is suggested. Numerical results are presented for acquisition of the propeller tonals using real-world underwater acoustic data. Tonals estimated by third-order cyclic modulation bicoherence are more notable than the ones obtained by second-order cyclic modulation coherence due to latter's higher noise floor. Sparse recovery results show that frequencies of the prominent tonals can be obtained with sampling significantly below the Nyquist rate. The accurate estimation of tonal magnitudes, on the other hand, is challenging even with large number of compressive samples. Compressive sensing can be extended to solve underdetermined system of equations which appears in direction-of-arrival estimation with uniform linear arrays. An estimator is proposed based on the compressive beamformer for cyclostationary propeller noise. Its asymptotic bias is derived, which is inherited from the conventional beamformer when there are multiple sources. Squared asymptotic bias and the finite-sample variance, also derived explicitly, constitute the mean-squared error. Spectral averaging is suggested to mitigate this error by decreasing the adverse effect of the spatial Dirichlet kernel. For low signal-to-noise ratios, averaging enables the proposed estimator to outperform the methods that assume stationarity. This is achieved even under weak cyclostationarity, numerous closely-spaced sources and few sensors. The proposed methods are not only suitable for compressive sensing of propeller cavitation noise but also for general class of cyclostationary signals. Relevant research areas include but are not limited to communication, radar, acoustics and mechanical systems with applications such as spectrum sensing, modulation recognition, time difference of arrival estimation, time-frequency distributions, compressive detection and rolling element bearing fault diagnosis.
-
ÖgeDeep image prior based high resolution isar imaging for missing data case(Graduate School, 2023-06-06) Bayar, Necmettin ; Erer, Işın ; 504201334 ; Telecommunication EngineeringRadio detection and ranging or Radar as an abbreviation form, is a system that aims to detect the location, shape, and speed of objects that are named as targets. Earlier Radar systems were used for high level applications such as defence systems, airplanes, air surveillance and traffic control, etc. Later, it took place in daily life applications like smart cars, smart home devices, vital sign detection and a lot more to satisfy the needs of human life. Basically, radar sends electromagnetic waves from its transmitter and these waves reflect from the surface of objects, then the receiver of the radar collects these backscattered signals to process. Such a basic way, target speed and range can be extracted by applying 1-D signal processing on backscattered waves. Apart from the 1-D application, 2-D radar signal processing can extract the target shape on cross-range domain. In order to generate a radar image, electromagnetic waves, which are in different frequencies are sent to target and target is observed from different angles. Frequency sweeping can be done by some well known methods like stepped frequency or linear frequency modulation, thus the signals that have variable frequency can be generated by the same antenna. For moving targets, inverse synthetic aperture is used, which uses the relative motion of the target to use it as an observation angle. Synthetic Aperture Radar (SAR) is the case when radar is moving and the target is stationary whereas in Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR), radar is stationary and target is moving. As previously noted, such a manipulation on relative speed is used to generate ISAR/SAR data and polar format algorithm is used for Polar to Cartesian Coordinates conversion. Later 2D inverse Fourier transform can be applied to raw data to extract a radar image, which is also named as the Range Doppler (RD) image of the target. Besides good imaging performance capability, various challenges have to be handled in ISAR imaging. Some serious problems may arise during measurements that are challenging and this phenomenon affects the quality of the ISAR image. One of the well known problems is missing data case. Undesirable interference, an external jamming signal, beam blockage, or some other technical problem may lead to the missing data when receiving backscattered electromagnetic waves that are reflected from the target. There is also Compressive Sensing (CS) method that aims to generate radar images with less samples. For both cases, the conventional RD imaging method will perform poor imaging result. Missing data is a common problem for many radar related fields. In order to overcome missing data problem 1-D signal reconstruction algorithms are proposed such as Matching Pursuit (MP) and Basis Pursuit (BP). These approaches represent signals with dictionaries instead of conventional Fourier based superpositioned sinusoids. Although they are useful, 1-D reconstruction algorithms can not be applied directly to the 2-D signals, thus, Kronocker product based solutions are proposed to reconstruct 2-D signals with 1-D reconstruction algorithms. Such a process has a high computational cost in addition to the excessive memory requirement, so that 2-D sparse signal reconstruction algorithms are proposed. 2-D Smoothed L0 norm (2-D SL0) is the 2-D form of the 1-D Smoothed L0 norm sparse signal reconstruction algorithm and it proposed to reconstruct 2-D signal with low computational cost and low memory requirement by comparing to the 1-D signal reconstruction methods. Many successful studies have been done with the proposed 2-D SL0. There are also other methods available which are proposed to recover missing entries by exploiting the low rank feature of the matrix. Go Decomposition (GoDec), Low Rank Matrix Fitting (LMAFIT) and Nuclear Norm Minimization (NNM) are used to recover missing data on many applications that are focused on real data, so these are also not directly applicable to the ISAR raw data. There is also the Augmented Lagrangian Multiplier (ALM) for constrained optimization problems. ALM can also be applied to matrix completion problems, but primal variables of the algorithm can only be solved inexactly; thus, Inexact Augmented Lagrangian Multiplier (IALM) is proposed for matrix completion. Apart from the well known matrix completion methods, it can be directly applied to the complex data. Recently, deep learning based approaches are quite famous to recover missing parts of real images. Deep learning based approaches usually require a high amount of training data that contains corrupted images as input and original images as target to train deep convolutional neural networks to achieve tasks such as denoising, inpainting, and super-resolution. Previously, some studies trained deep networks to do such tasks on ISAR images. As it was mentioned before, the ISAR image is generated by the traditional RD algorithm. Deep learning based approaches use the amplitude of the 2-D IFFT result so that they neglect the imaginary part of 2-D IFFT result. In this study, a novel deep learning based ISAR data reconstruction method is proposed. Unlike existing studies, the proposed model uses complex data instead of the conventional RD image. Deep Image Prior (DIP) is used as a deep learning model that does not require a pre-training process to complete missing cases on input data. DIP directly can perform iteratively on single occluded data thanks to its hand crafted prior feature. In order to reconstruct ISAR raw data, the occluded matrix is separated into its real and imaginary parts, and missing entries in the backscattered field matrix are completed sequentially and separately. Thus, ISAR raw data construction is done by a deep learning model that does not need pre-training. In order to check the validity and robustness of the proposed model, three different comparison methods are used, such as IALM, 2-D SL0 and NNM. NNM performs on real data normally so that same separation process applied to raw ISAR data for NNM. In the experimental results, two simulated and one real ISAR data are tested under four different missing scenarios such as pixel-wise, equal random missing in each column, column-wise and compression cases. For all four missing scenarios, three different missing ratios are applied to the test data, like %30, %50 and %70, respectively. The results show that the proposed method outperforms existing ones both visually and quantitatively.
-
ÖgeDerin öğrenme tabanlı görüntü gürültü giderme için yoğun bağlantı kullanan yeni yaklaşımlar(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-29) Acar, Vedat ; Ekşioğlu, Ender Mete ; 504191342 ; Telekomünikasyon MühendisliğiÇeşitli kayıt cihazlarının doğasında olan fiziksel sınırlamalar nedeniyle görüntüler, görüntü edinimi sırasında bazı rastgele gürültülerin tezahürüne eğilimli hale gelir. Gürültü, temel bir sinyal bozulması olarak anlaşılabilir. Görüntü gözlem ve bilgi çıkarma sürecini engeller. Gürültü, görüntülerde kaliteyi zedeleyen ve istenmeyen bir süreçtir. Gürültü, görüntüden ayrılarak görüntü yorumlanabilirliği ve görüntüden bilgiyi elde etme işlemi kolaylaştırılmaktadır. Görüntü gürültü giderme problemi, uzun yıllardır süregelen görüntü işlemenin temel sorunlarından biridir. Gürültüsü giderilmiş görüntüyle çalışmak, görüntü işleme uygulamalarında sonraki adımlardaki işlemlerin daha yüksek başarımlı ve verimli olmasını sağlamaktadır. Gürültü, birçok farklı dağılıma sahip olabilen karmaşık bir süreçtir. Gürültünün modeli, kamera çipinde imge ayrıklaştırılıyorken bilinebilse gürültünün tamamen temizlenmesi mümkün olabilirdi. Görüntülerde gürültü genelde yüksek frekanslı kenar bölgeleri ve görüntünün doku ve ayrıntı içeren bölgelerinde ortaya çıkmaktadır. Görüntü gürültü giderme metotları, gürültüyü elimine ediyorken bazı ayrıntıları da istenmedik biçimde yok edebilmektedir. Bu durum görüntülerdeki kaliteyi düşürebilmektedir. İyi bir görüntü giderme algoritması gürültüyü giderirken imgenin doğasına ve ayrıntılarına mümkün olduğunca az zarar verendir. Günümüzde yeni nesil yüksek performanslı metotlar bu özelliğe çok özen göstermektedir. Yapılan çalışmalarda niteliksel sonuçların yanı sıra niceliksel olarakta görüntülerin zarara uğrayıp uğramadıkları görsel olarak paylaşılmaktadır. Bu bağlamda yapısal benzerlik indeksi literatürde oldukça fazla işlenmiş ve görüntülerdeki ayrıntıların onarımı bu indekse bakılarak ölçülmüştür. Görüntü gürültü giderme kötü pozlanmış ve tersine bir problemdir. Giriş sinyali genellikle yetersiz bilgiye sahipken, çıktının sonsuz sayıda çözümü vardır. Görüntülere rastgele olarak eklenmiş gürültü değerlerinin ayıklanması, gürültülü görüntülerden gürültü değerlerinin çıkarılması tersine işlemiyle mümkün olacaktır. İşlem esnasında görüntüdeki detayların korunulması gerektiği unutulmamalıdır. Gürültünün rastgeleliği ve çeşitliliği bu işlemin önündeki en büyük engeldir ve modeli bilinmeyen gerçek dünya gürültüleri problemi iyice zorlaştırmaktadır. Görüntülerde gürültü giderme işlemi, pek çok uygulama alanı bulmaktadır. Tıbbi görüntüleme, uzaktan algılama, askeri ve gözetleme, robotik ve yapay zeka gibi çeşitli uygulama alanlarında değerli bilgiler sağlayan çeşitli sayısal görüntüler mevcuttur. Bu görüntülerin kirlenmesi, görüntünün yorumlanabilirliğini geri dönülemez biçimde yok eder. Görüntü gürültü giderme işleminden genellikle ilk adım olarak görüntülerin daha temiz ve yorumlanabilirliği yüksek hale getirilmesinde yararlanılır. Burada yapılan işlemler gelecek adımları da etkileyeceği için görüntü gürültü gidermenin doğruluğu ve kalitesi büyük önem arz etmektedir. Görüntü gürültü giderme uzun yıllardır işlenen ve klasik bir yöntem olmasına karşın halen aktif olarak çalışılan bir problemdir. Problemin benzersiz çözümünün olmayışı ve farklı görüntü restorasyonu ve derin öğrenme problemlerinden direkt olarak etkileniyor oluşu bunu sağlamaktadır. Tez çalışmasında görüntü gürültü giderme problemi derinlemesine incelenmiş olup bu alanda yapılmış çalışmalar detaylıca gösterilmiştir. Klasik yöntemlerden günümüzde sıkça kullanılan ve işlenen derin öğrenme metotlarına kadar geniş bir perspektif göz önüne alınmıştır. Derin öğrenmeye dayalı görüntü gürültü giderme tarafında görüntü sınıflandırma ve görüntü bölütleme gibi farklı derin öğrenme alanlarında kullanılıp iyi sonuç gösteren derin öğrenme blok yapıları incelenip, çeşitli görüntü gürültü giderme ağları önerilmiştir. Uygulama kısmında, derin öğrenme yaklaşımlı yöntemler olan görüntü gürültü giderme ağı DnCNN, hızlı ve esnek görüntü gürültü giderici ağ FFDNet, kalıcı hafıza ağı MemNet, yoğun bağlı hiyerarşik görüntü giderme ağı DHDN, literatüre yeni kattığımız yenilikçi bir derin öğrenme yaklaşımı olan SADE Net ve yine kendi ürünümüz yoğun bağlı genişleme ağı DDR-Net gerçeklenmiştir. Sonuçları karşılaştırmalı olarak sergilenmiştir. Klasik yöntemlerden olan blok uyumlamalı 3-boyutlu filtreleme görüntü içindeki blokları kayan bir şekilde işler ve referans bloklara benzer blokları arayarak blok eşleştirme konseptini kullanır. Uyum kriterini gerçekleştiren bloklar üç boyutlu olarak gruplandırılır. Üç boyutlu dönüşüm tekniği bu blokları dönüşüm uzayına aktarır. Ardından dönüşüm bölgesi filtreleme işlemi sert eşikleme kullanılarak yapıldıktan sonra yeniden üç boyutlu ters dönüşüm bloklara uygulanır ve bloklar dönüşüm uzayından görüntü uzayına aktarılır. Wiener filtreleme işlemin ikinci adımını oluşturur bu adımdan sonra blokların uygun şekilde birleştirilmesi ile işlem tamamlanmış olur. Tez kapsamında karşılaştırılan tüm yöntemler yöntemler derin evrişimsel sinir ağlarını kullanır. Bu ağlar öznitelik çıkarımı yapar ve bu öznitelikleri kullanarak temiz görüntüyü oluşturmaya çalışır. Öznitelik çıkarımının kalitesi ve bu özniteliklerin ağın sonuna kadar kayıpsız taşınması işlemleri çok kritiktir. Bu ağlar öznitelikleri filtre çekirdekleri kullanarak çıkartır. Bir evrişimsel sinir ağında her bir çekirdek, imge üzerinden farklı öznitelikler çıkartır. Evrişim işlemi her ayrı filtre için gerçekleşir ve öznitelik haritaları oluşturulur. Bu haritalar her bir katmanda değiştirilerek gürültü her bir katmanda azaltılır. Evrişim işlemi giriş öznitelik haritası ya da imge ile filtre çekirdeklerinin çarpımı olarak algılanabilir. Burada çekirdeklerin boyutları büyük önem taşımaktadır. Literatürde en çok kullanılan çekirdek boyutu 3x3'tür. Filtreleme sonrası giriş imgesinin boyutunun azalmaması için imgenin köşelerine piksel ekleme işlemi sıklıkla yapılır. Bu sayede imgenin katmanlar boyunca küçülmesinin ve piksel kaybı yaşanmasının önüne geçilir. Bu işlem genellikle sıfır değerli piksellerin eklenmesiyle gerçekleşir. Aynı piksel değerlerinin kopyalanması ya da ortalama piksel değerlerinin eklenmesi gibi çeşitli yollar da mevcuttur. Bu noktada filtre kaydırma katsayısı da boyutun değişimini etkilemektedir. Çekirdek, imge üzerinde birer piksel kayarak tarama yaparsa ve yeterli piksel ekleme sağlanırsa katmanın çıkışında boyut değişimi olmaz fakat 3x3 ya da daha büyük bir çekirdek kullanılıp piksel ekleme yapılmamışsa ya da çekirdeğin imge üzerinde kayması bir pikselden fazla ise katman çıkışında küçülme gözlenir. Çekirdeğin öznitelik haritası üzerinde birden fazla atlamayla kaymasına adımlı evrişim denir ve oto kodlayıcı tipi bazı yapılar alt örneklem esnasında bu işlemi kullanır. Açılmış filtre yöntemi ise çekirdeğin arasına sıfırlar eklenmesi ve böylece filtrenin imge üzerinde daha geniş bir alanı taraması işlemi olarak düşünülebilir. Ağ boyunca uygulanan bu evrişimsel işlemlerin yanı sıra derin öğrenmeden uyarlanan ve bu derin ağlar içerisinde kullanılınca iyi sonuçlar alınmış yığın normalizasyonu, artık öğrenme, doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonları gibi teknikler olmazsa olmazdır. Yığın normalizasyonu eğitim işleminin ivmelenmesini sağlarken, aktivasyon fonksiyonları ise ağın belli değerler aralığında kısıtlanmasını ve doğrusal olmamasını sağlar. Artık öğrenme tekniği direkt olarak temiz görüntü yerine gürültünün öğrenilmesi yöntemidir. Temiz görüntü girişteki gürültülü görüntüden ağın çıkışında elde edilmiş gürültünün çıkarılmasıyla sağlanır. Bu yöntemin aşırı büyük ağların eğitiminde doğruluğu arttırdığı gözlemlenmiştir. Ağların eğitiminde çeşitli veri setlerinden yararlanılır. Bu veri setlerinden elde edilen görüntülerden yama çıkarılır ve bu yamalar ağa beslenir. Kayıp fonksiyonu bu temiz yama ile ağın çıkışındaki yamaları girdi olarak alıp bir kayıp değeri hesaplar. Bu değer, optimize edici tarafından ağa yayılır ve çekirdeklerin yeni değerleri hesaplanır. İstenilen noktada ağın eğitimi kesilebilir. Epok değeri verisetinin ağ üzerinde kaç kez bir tam tur attığını gösterir. Veri setinin büyük olması ağın daha farklı imgeleri tanıyıp daha geniş bir kümeyi öğrenmesini sağlar. Fakat eğitim süresini de uzatabilmektedir. Çeşitli varyanslardaki gürültülü görüntülerle eğitilmiş ağ, sonrasında test veri setine tabi tutularak ağın gürültüyü ne kadar temizlediği ve görüntüyü ne kadar onardığı saptanmaktadır. Bu sonuçlardan hareketle, derin öğrenme tabanlı yaklaşımların klasik yöntemlere göre daha iyi sonuçlar sergilediği gözlenmiştir.
-
ÖgeFrom media-based modulation to reconfigurable intelligent surfaces: Novel index modulation solutions(Graduate School, 2022-11-11) Yiğit, Zehra ; Altunbaş, İbrahim ; Başar, Ertuğrul ; 504172313 ; Telecommunication Engineering. In these studies, we adapt the classical Hurwitz-Radon family of matrices and the new circular matrix-based STBC design to MBM in order to achieve various orders of transmission diversity gains over a single RF chain. Moreover, through extensive analyses, we obtain the theoretical bit error rate (BER) and capacity performance of the proposed schemes, which are supported via comprehensive computer simulations. In the subsequent study, we deploy an RIS with passive reflecting elements, which are capable of inducing plain phase shifts to assist the classical multiple-input multiple-output (MIMO) and IM-based MIMO transmission systems. In this study, in order to maximize the signal-to-noise (SNR) of the overall cascaded system, without applying computationally complex beamforming techniques, we propose a cosine similarity theorem-based low-complexity algorithm for adapting the phase shifts of the RIS reflecting elements. Moreover, a semi-analytical probabilistic approach is developed to derive the theoretical average bit error probability (ABEP) of the system. Furthermore, the validity of the theoretical analysis is supported through extensive computer simulations. Although a massive literature has grown up around passive RIS-aided studies, most recently, the potential of active RISs that are capable of achieving ultimate capacity gains at the expense of additional power constraints stimulates novel research domains. In that sense, we develop a novel IM scheme in which a hybrid RIS with both active and passive reflecting elements acts as a transmit information unit. In this study, according to incoming information bits, the corresponding RIS is divided into sub-groups which consist of either passive elements with simple phase shifts or active elements with adjustable amplitudes and phases in a way that each RIS realization creates a signal with clearly distinguishable magnitude. In other words, the proposed scheme constitutes a virtual amplitude shift keying (ASK) modulation. Moreover, through comprehensive theoretical analyses and computer simulations, the BER, achievable rate and energy efficiency performance of the proposed scheme are compared with existing fully passive RIS, fully active RIS and reflection modulation (RM) systems. In the last study of this thesis, in order to simplify transceiver complexity of classical multi-user transmission schemes, we propose a new over-the-air beamforming concept that completely transfers the inter-user interference cancellation duties of the transmitter to an active RIS. In the proposed concept without resorting to any hardware-complex pre/post signal processing techniques at the transmitter and the receiver, the amplitudes and phases of the active reflecting elements at the RIS are optimized to maximize sum-rate gains of a multi-user downlink transmission system. Moreover, taking inspiration from this over-the-air beamforming concept, a new receive IM scheme that transmits additional information bits to specify the index of the effective received antenna is also proposed. Contrary to the existing receive IM system designs that conduct transmit beamforming to steer the overall information to the specified received antenna, in the proposed receive IM scheme, without applying any transmit beamforming techniques, the reflection coefficients of the active RIS are adjusted to orient the overall reflected signal in direction of the effective received antenna. In these proposed over-the-air beamforming concepts, to optimize the reflection coefficients of the active RISs, two distinct semidefinite relaxation (SDR)-based optimization problems are formulated, which can be effectively solved through the CVX convex optimization toolbox. Moreover, through comprehensive simulation results, the sum-rate and BER performance of the proposed designs are investigated. In summary, this thesis presents novel IM-based physical layer solutions for future generation networks in various facets starting from the classical MBM to the emerging RIS-aided systems. Through this process, we resort to different approaches including STBC techniques, low-complexity algorithms, convex optimization, physical channel models, etc. Moreover, in order to demonstrate the performance of the systems, through comprehensive computer simulations, we compare our all system designs with the classical systems and their state-of-the-art competitors. Then, in order to support these results, we attempt to derive theoretical performance analyses.
-
ÖgeGenetic algorithm based ARINC-664 worst case delay optimization using network calculus(Graduate School, 2022-01-17) Akpolat, Eyüp Can ; Çırpan, Hakan Ali ; 504181313 ; Telecommunication EngineeringThe Integrated Modular Avionics (IMA) concept, which enables dynamic resource sharing to provide challenging requirements of next-generation aircraft, has been gained significant attention. Deterministic network (DTN) is a key technology of the IMA platform to provide communication among sub-systems with bounded latency and jitter. The quantity of data transferred across IMA systems becomes more essential as the number of integrated functions within an aircraft grows. Because some of the existing avionics communication protocols cannot keep up with the increase in the number of communicating nodes, Ethernet-based DTN solutions have been proposed. Ethernet-based solutions such as ARINC-664, IEEE Time-triggered Ethernet (TTEthernet), and Time Sensitive Network (TSN) are commonly used for DTN. ARINC-664 is the most widely used solution since it does not require a complex synchronization mechanism, and hence, its certification is relatively easier. Ethernet-based deterministic network solution requires offline network planning to make sure that strict timing requirements are met. Network Calculus (NC) is heavily used tool to calculate the worst-case delay bounds for each ARINC-664 network configuration. This thesis presents a Genetic Algorithm (GA) based ARINC-664 network delay optimization using the NC, where the GA is used to effectively search the mapping of ARINC-664 Virtual Links (VLs) to priority levels using the extended priority scheme. While there are only two priority levels in the ARINC-664 standard, the extended priority concept increases the number of priority levels to improve the schedulability of VLs. For each possible assignment of the VLs to the priority levels, the NC analysis provides the worst-case delay results for all VLs. We define three different fitness functions aiming to minimize the maximum, the average, and the standard deviation of the worst-case VL delays, respectively. The results demonstrate that the extended priority concept improves the schedulability of VLs and the GA optimization approach can successfully achieve the desired objectives for the VL delays if the appropriate cost function is selected. In this thesis, we also implement the ARINC-664 End System (ES) and Switch (SW) simulation model in OMNeT++ which is used to simulate and analyze computer networks to verify the NC results of the extended priority concept. The simulation results are always lower than the NC bounds, indicating that the proposed concept successfully provides delay optimization.
-
ÖgeHierarchical dirichlet process based gamma mixture modelling for terahertz band wireless communication channels and statistical modelling of 240 GHz - 300 GHz band(Graduate School, 2022) Karakoca, Erhan ; Kurt Karabulut, Güneş ; 771326 ; Telecommunication EngineeringTerahertz (THz) frequencies span from 0.1 THz to 10 THz, and because of their large bandwidth opportunity, they appear to be one of the strong candidates to satisfy future wireless communication standards and data rate requirements. Another advantage of the THz band is that it has not yet been standardized and is not allocated to any wireless communication application. THz frequencies enable the use of nano-sized antennas due to their short wavelengths. This particular feature is predicted to result in new communication application areas at the micro-scale over short distances. Furthermore, because these antenna sizes will also allow the deployment of large antenna arrays in a limited space, it is predicted to provide numerous new communication application areas at the macro-scale for long distances. The successful utilization of THz frequencies and the implementation of communication at these frequencies are also dependent on the design of efficient, cutting-edge hardware and antennas. To properly build this equipment, the channel structure of the THz band must be thoroughly researched. This can only be accomplished by collecting extensive measurements and analyzing those measurements. Unfortunately, in addition to their benefits, THz frequencies have a downside in the form of substantial propagation losses. These losses constrain the communication link and make channel characterization difficult. Molecular absorption is a major contributor to propagation loss at THz frequencies. When a radio frequency (RF) signal of a certain wavelength interacts with gaseous substances while propagating in the atmosphere, part of their energy is absorbed by these gas molecules, leading the molecule to move to a higher energy level. As a result, when THz waves interact with molecules, various power losses occur in different windows of the THz spectrum. Furthermore, the effect of molecular absorption is proportional to communication distance. Due to the unique channel characteristics of the THz band, extended measurement campaigns and comprehensive propagation channel modeling are essential to understand the spectrum and to develop reliable communication systems in these bands. These measurements and channel modeling should be performed in a variety of scenarios based on various macro and micro-scale communication applications. When the channel modeling approaches are considered, the most commonly utilized channel modeling techniques can be categorized into two, deterministic and statistical. Ray tracing and traditional statistical modeling are insufficient to construct a suitable channel model due to the wide bandwidth and rapid changes in the characteristics of THz channels. Statistical channel models can represent a wide range of settings and can adopt the variable structure of the THz channel. In contrast, deterministic models, such as ray tracing can only represent a single environment in a specific condition. A
-
ÖgeHomojen olmayan ortamlara ilişkin green fonksiyonları ve çeşitli uygulamaları(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-09-14) Arıcı Konakyeri, Eda ; Yapar, Ali ; 504102300 ; Telekomünikasyon MühendisliğiElektromanyetik teoride homojen olmayan ortamlara veya homojen olmayan ortamların içerisinde yer alan saçıcı cisimlere ilişkin düz ve ters saçılma problemleri üzerine yapılan araştırmalar literatürde çok önemli bir yer tutmaktadır. Gerçekte pratik hayattaki tüm elektromanyetik uygulamalarda karşılaşılan ortamlar doğrudan bu türden homojen olmayan yapılardır. Bu kapsamda gerek düz saçılma gerekse ters saçılma olsun herhangi bir elektromanyetik probleminde ortam ve saçıcıların herhangi bir yaklaşıklık yapılmadan olduğu gibi gerçek profillerinin göz önüne alınması yüksek doğruluk ve hassas analizler için oldukça önemlidir. Saçılma problemleri genel olarak diferansiyel denklemler içerir. Bilindiği üzere bu denklemlerin çözümünde Green fonksiyonları hayati öneme sahiptir. Temel olarak Green fonksiyonları, saçılma problemlerinde karşılaşılan diferansiyel denklemleri veya denklem sistemlerini yüzey veya hacim integral denklemlerine dönüştürmek için kullanılır. Green fonksiyonu, verilmiş bir diferansiyel denklem için sağ tarafın normalize edilmiş noktasal kaynak (iki boyutta çizgisel kaynak), başka bir deyişle Dirac delta genelleştirilmiş fonksiyonu olması halindeki çözüm olup sistemin birim dürtü (impuls responce) cevabı olarak düşünülebilir. Klasik saçılma problemlerinde saçıcının içerisinde yer aldığı arka plan uzayı çoğu zaman homojen basit bir ortam, bazı özel problemlerde de tabakalı ortamlar olarak düşünülür. İlk halde Green fonksiyonlarının doğrudan analitik ifadeleri mevcuttur. İkinci durumda (tabakalı ortamlar) ise Fourier teorisine dayanan integral gösterimler veya sonsuz seri ifadeler yardımıyla Green fonksiyonları kolaylıkla hesap edilebilir. Oysa saçıcıyı barındıran arka plan uzayı homojen değilse ya da doğrudan saçıcının kendisi ve arka plan uzayının bir arada homojen olmayan bir ortam olarak modellenmesi durumunda Green fonksiyonu doğrudan analitik olarak ifade edilemez. Gerçekte böyle bir problemin kendisi de normalize bir noktasal (iki boyutta çizgisel) kaynakla aydınlatılmış homojen olmayan bir cisme ilişkin bir düz elektromanyetik saçılma problemine karşı düşer. Böyle genel bir konfigürasyona diğer bir deyişle homojen olmayan ortamlara ilişkin Green fonksiyonlarının hesabı ancak sayısal yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Sözü edilen bu problemin bilinmeyeni Green fonksiyonu olduğundan kaynak noktası uzayın herhangi keyfi bir noktası olabilmelidir. Tüm uzay, arka planı homojen bir ortamın içerisindeki homojen olmayan bir yapı olarak düşünüldüğünde, kaynağın homojen olmayan bölge dışarısında olduğu durum için Green fonksiyonu bilinen yöntemlerle elde edilebilir. Burada klasik düz saçılma problemi noktasal kaynak halinde sayısal olarak çözülür ve doğrudan sonuca gidilebilir. Ancak kaynak noktası (Dirac delta kaynağın yerleştirildiği nokta) homojen olmayan bölgenin içinde kaldığında kaynak ve gözlem noktalarının üst üste gelmesi halinden (çakışmasından) dolayı yüksek dereceden tekillikler meydana gelir ve problem klasik yaklaşımlarla çözülemez. Bu tez çalışmasında bu tekilliğin çözümüne ilişkin momentler yöntemine dayanan orijinal bir sayısal yöntem önerilmiştir. Böylelikle kaynak noktasının konumuna bağımlı olmaksızın herhangi bir kaynak-gözlem konfigürasyonu için herhangi bir homojen olmayan ortama ilişkin Green fonksiyonunun sayısal olarak hesaplanabileceği gösterilmiştir. Uygulanan yöntemin ana yaklaşımı ilgili Green fonksiyonunu tekil ve tekil olmayan iki ayrı fonksiyonun toplamı olarak ifade etmeye dayanmaktadır. Bu dekompozisyon öncelikle ilgili noktadaki tekilliği başarılı bir şekilde yansıtmakta daha sonra da tekil olmayan kısmın uygun bir integral denklem yardımıyla sayısal olarak çözülmesini sağlamaktadır. Önerilen bu yeni yaklaşımda ilgili homojen olmayan bölge dikdörtgen formda küçük alt bölgelere (hücrelere) ayrılarak her bir hücre için analitik hesaplar yapmaya elverişli eşdeğer dairesel hücre yaklaşımı kullanılmıştır. Bu hücrelerin boyutlarının yeteri kadar küçük seçilmesi halinde, hücre içerisinde ortama ilişkin ilgili parametrelerin yaklaşık olarak sabit olduğu kabul edilerek çözüme gidilmiştir. Bu nedenle yeteri kadar hücre sayısı olması önemlidir. Green fonksiyonunun tekil olmayan bu parçası ile ilgili sayısal çözümü elde etmek için kurulan integral denklem, yüksek dereceden tekillikler içerir. Bu aşırı-tekil (hyper-singular) integral denklemde eşdeğer hücreler üzerindeki integraller analitik olarak hesaplanarak oldukça basit ve güvenilir bir çözüm elde edilmiştir. Hücre integralleri analitik olarak hesaplanabildiğinden eşdeğer hücre ve hücre içinde elektromanyetik parametrelerin sabit kabul edilmesi dışında fazladan bir yaklaşıklık yapılmamıştır. Bu nedenle oldukça yüksek doğrulukta sonuçlara erişilmiştir. Sonuç olarak homojen olmayan ortamlara ilişkin Green fonksiyonu kaynağın konumundan bağımsız olarak önerilen yöntem ile elde edilmiştir. Bu sonuç düz ve ters saçılma problemi araştırmaları için oldukça önemlidir. Daha önce belirtildiği üzere, yukarıda özetlenen yöntem ile bulunan homojen olmayan ortam Green fonksiyonlarının doğrudan uygulama alanı bulabileceği temel alan elektromanyetik saçılma problemleridir. Bu kapsamda bu tez çalışmasında öncelikle düz saçılma problemlerine ilişkin uygulamalar yapılmış ve elde edilen sonuçlar analitik sonuçlarla kıyaslanarak yöntem ve yaklaşımların doğruluğu ispatlanmıştır. Ayrıca literatürde yer alan bir çalışma ile kıyaslama yapılarak yöntemin etkinliği ve doğruluğu bağımsız bir örnekle de desteklenmiştir. Devamında gerçek homojen olmayan ortamlarda yöntemin işlerliğini görmek adına insan beynine ilişkin bir kesit ele alınmış ve kaynak hem kesit içerisine hem de kesit dışarısına ayrı ayrı yerleştirilerek Green fonksiyonu ve alan dağılımı incelenmiştir. Bu tip yüksek kontrasta sahip ortamlarda yapılan analizlerde gelen dalganın ortam içerisine yeteri kadar nüfuz etmesi için uygun bir arka plan uzayı gereksinimine dikkat çekilmiş ve bununla ilgili sonuçlar paylaşılmıştır. Ayrıca önerilen yöntemle elde edilen Green fonksiyonu kullanılarak bir saçılan alan ifadesi verilmiştir. Bu saçılan alan hesabının, klasik olarak bilinen ve toplam alanı içeren saçılan alan ifadesine göre hesaplama yükü açısından daha verimli olduğu söylenebilir. Bu durum, literatürde yer alan birçok yinelemeli yöntem açısından önemlidir. Düz saçılma problemi analizinde elde edilen etkili sonuçlar ve yapılan analizler bu yöntemin etkinliğini açık bir şekilde ortaya koymaktadır. Homojen olmayan ortamlara ilişkin Green fonksiyonlarının bir diğer uygulama alanı olan ters saçılma problemlerinde öncelikle düz saçılma problemi çözümünden sağlanacak verinin yüksek derecede doğru olması kritiktir. Bu tez çalışmasında düz saçılma problemleri için yapılan kıyaslamalı uygulamalar yöntemin ters saçılma problemlerinde güvenilir bir şekilde kullanılabileceğine bir kanıttır. Yöntemin ters saçılma problemlerinde etkinliğini görmek adına ise iki farklı ters saçılma problemi analizi yapılmıştır. Bunlardan ilki mikrodalga beyin görüntüleme uygulaması olup kanamalı bir beyindeki kanamanın yer tespiti çalışmasıdır. Sağlıklı ve sağlıksız beyinlerden saçılan alanların farkından yola çıkarak elde edilen kontrast fonksiyonunun hesaplanması ile sağlıksız beyinde yer alan kanamalı bölgenin yer tespiti yapılmıştır. Burada sağlıklı ve sağlıksız beyin Green fonksiyonlarının birbirlerine çok benzer olması sebebiyle fark saçılan alan ifadesinde sağlıklı beynin Green fonksiyonu kullanılmıştır. Problem kötü oluşturulmuş bir sistem olduğundan Tikhonov regülarizasyon yöntemine başvurulmuştur. Bu özel görüntüleme probleminde daha iyi sonuç elde etmek amacıyla çoklu aydınlatma kullanılmıştır. Ayrıca özellikle dalgaların beyin içine nüfuz edebilmesi için uygun arka plan uzayı seçimi bu problemin çözümü için önemlidir. Önerilen yöntem ile farklı büyüklük, adet ve elektromanyetik özelliklerdeki kanamalı bölgelerin tespiti yapılmıştır. Kanamalı bölge ile beynin elektromanyetik özellikleri arasındaki fark arttıkça görüntülemede netlik bir miktar azalmaktadır. Bu durumda kanamalı bölge için arka plan uzayı beynin kendisi olduğundan bu beklenen bir sonuçtur. Bu yöntemin kullanılabilmesi açısından en kritik konu, görüntülenecek beynin kanama olmadan önceki saçılan alan analizinin biliniyor olmasıdır. Bir diğer ters saçılma problemi uygulaması olarak mevcutta uygulamaları olan Ters Zaman Göçü yöntemi incelenmiştir. Homojen olmayan ortamlara ilişkin Green fonksiyonu bu yöntemde kullanılmış ve klasik Green fonksiyonu ile elde edilen sonuçlarla kıyaslama yapılmıştır. Yapılan incelemeler sonucunda önerilen yöntemin bu ters saçılma problemi uygulamasında da etkili olduğu görülmüştür. Klasik Green fonksiyonu ile elde edilen sonuçlar kıyaslandığında önerilen yöntemin birçok uygulamada görece daha net sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu yöntemde uygulamalar basit kanonik yapılar üzerinde yapılmış, daha yüksek kontrasta sahip yapılara ilişkin yapılan analizler sonraki çalışmalarda incelenmek üzere plana alınmıştır. Sonuç olarak önerilen yöntemle elde edilen homojen olmayan ortamlara ilişkin Green fonksiyonu hem düz hem de ters saçılma problemlerinde etkin sonuçlar vermektedir. Özellikle düz saçılma problemleri için yapılan kıyaslamalı uygulamalar yöntemin doğruluğunu net bir şekilde ortaya koymaktadır. İlgili yöntem saçılan alanın hesaplama verimliliği açısından mevcuttaki yinelemeli yöntemlere göre avantajlıdır. Yöntem uygulanırken ilgili ortamın hücre sayısının yeteri düzeyde belirlenmesi önemlidir. Mikrodalga beyin görüntüleme alanında önerilen ters saçılma problemi yaklaşımı bu tip problemlere basit ve etkili bir yöntem sunmaktadır. Bu problemde uygun arka plan uzayı seçimi son derece önemlidir. Ayrıca mevcutta kullanılan bir ters saçılma problemi ile yapılan kıyaslama sonucunda da önerilen yöntemin etkinliği incelenmiş ve basit kanonik yapılarda uygulanabilir olduğu görülmüştür. Bu yönteme ilişkin daha geniş incelemeler yapılabilir. Homojen olmayan ortamlara ilişkin Green fonksiyonunun moment tabanlı sayısal bir yöntem ile elde edilmesi sonucunda literatüre özgün bir çalışma kazandırılmış, bu alandaki düz ve ters saçılma problemlerine katkılar sağlanmıştır.
-
ÖgeImaging in layered media(Graduate School, 2023-05-18) Yarar, M. Lütfi ; Yapar, Ali ; 504132303 ; Telecommunication EngineeringDetection and imaging of obstacles embedded in a stratified medium find a wide application area including underground imaging and through-wall imaging (TWI) as two-layered and three-layered medium applications, respectively. Despite the fact that both subsurface imaging and TWI have been a widespread area of research, in-wall imaging has remained a relatively untouched area. The literature on this topic is very limited indicating the difficulty level of the problem, that is, the main concern of this thesis. In addition to radar techniques and inversion algorithms, direct methods to probe a structure stand out as a field of study that many applications are clustered around. Direct methods include the multiple signal classification (MUSIC) method, the linear sampling method (LSM), the factorization method, the point source method, and several others. Also, it is proven that the reverse time migration (RTM) method is of use in imaging applications. In this thesis, the RTM method is applied to the single-frequency reconstruction of embedded obstacles in a wall to perform an introductory study for in-wall imaging. The aim is to determine the geometrical properties of an object embedded in a wall by the use of an information function provided via the RTM method. The method is based on the computation of that information function separately at each point on a reconstruction domain. It is defined as the correlation levels between the incident fields emitted from the sources and the back-propagation of the scattered field. Reporting the level of achievement of the RTM method in in-wall imaging based on a single test would be misleading. It should be tested under different circumstances. For this purpose, the problem is taken from a broader perspective in order to show and confirm the effectiveness of the method. Numerical experiments within a fundamental scenario are determined in a particular order to perform an essential Monte Carlo simulation. The method is tested for different material types, locations, and structural properties of the embedded object. Both dielectric and perfect electric conductor (PEC) scatterers are taken into consideration. In other words, both weak and strong scatterers are studied. Also, different acquisition lines, operating frequencies, and noise levels are used. A comparative study should be conducted to make an objective evaluation of the achievement level of the method. In line with this, the performance level in in-wall imaging is shown in comparison with free space imaging to make a proper evaluation of the feasibility level of the method. A mathematical model is proposed to make an overall quantitative evaluation. Thus, it will be possible to make a general conclusion. Inverse crime is a challenge to be avoided which may occur in inverse scattering applications. It can be briefly described by the philosophical norm as "two wrongs do not make a right" that implies trivial solutions and meaningless achievements. It could be a sneaky trap while acquiring the data synthetically. In order to avoid inverse crime, the problem must be modeled properly. It is verily known that one usual suspect in inverse crime is the computation of mathematical expressions. Those are mostly the integral representations of field quantities and the Green's functions. Precision and accuracy must always be guaranteed at an acceptable level since the computation step is the weakest link that may lead to occur an inverse crime.
-
ÖgeKablosuz haberleşme için uçtan uca otokodlayıcı tasarımı(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-10-03) Ayaz, Mustafa Bayram ; Çelebi, Mehmet Ertuğrul ; 504201333 ; Telekomünikasyon MühendisliğiBu çalışma, derin öğrenme ve kablosuz iletişim alanları arasındaki ilişkiyi inceleyen kapsamlı bir çalışmayı ele almaktadır. Çalışma, kablosuz haberleşme sistemlerinin verimliliğini ve güvenilirliğini artırmak amacıyla otokodlayıcıların nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır. Çalışmanın ana katkısı otokodlayıcılar ile tasarlanan bir haberleşme sisteminin farklı otokodlayıcı sistem konfigürasyonları ile performansını açıklamaktır. Tezin ilk bölümü, derin öğrenme kavramlarına odaklanmaktadır. Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki farklar açıklanmakta ve ileri yönlü derin ağlar incelenmektedir. Ayrıca, derin öğrenmede kullanılan temel kavramlar ve algoritmalar ele alınmaktadır. Öğrenme parametreleri, aktivasyon fonksiyonları, optimizasyon algoritmaları ve geri yayılım (back propagation) gibi konular detaylı bir şekilde açıklanmaktadır. Kayıp fonksiyonları ve öğrenme algoritmaları da örneklerle birlikte incelenmektedir. Tasarlanan modelde sıklıkla kullanılan kategorik çapraz entropi (categorical cross entropy) kayıp fonksiyonu araştırılmıştır. Kablosuz haberleşme temelleri ele alınarak otokodlayıcı ile ilişkisi incelenmiştir. Otokodlayıcıların mimarisi ve farklı türleri detaylı bir şekilde incelenmektedir. Evrişimli otokodlayıcılar, değişken otokodlayıcılar ve gürültü çözen otokodlayıcılar gibi farklı türlerin özellikleri vurgulanmaktadır. Çalışmanın devamında uçtan uca otokodlayıcı tasarımı ele alınmaktadır. Sistem modelleri ve otokodlayıcı konfigürasyonları üzerinde durularak, farklı senaryolarda otokodlayıcı hata analizleri yapılmaktadır. QPSK, 8PSK gibi modülasyon türleri ile bunların otokodlayıcı yapılarıyla olan karşılaştırmalı hata analizleri yapılmıştır. Farklı işaret gürültü oranlarında (signal to noise ratio, SNR) otokodlayıcı model eğitilmiş ve hangi değerlerde otokodlayıcının yüksek hata performansı verdiği bilgileri çıkarılmıştır. Alamouti sistemine alternatif olarak sunulan otokodlayıcı modeli tasarlanırken kanalda distorsiyon etkisi olarak Rayleigh sönümlemesi kullanılmıştır. MMSE tahmini Minimum Ortalama Karesel Hata ile elde edilir ve giriş sinyalinin kod çözücüdeki temsili elde edilir. Bu çalışma sonucunda geleneksel 2 x 1 Alamouti sistemi ile bu sistemin otokodlayıcılarla tasarlanan modelinin bit hata oranı performansı açısından benzer sonuçlar verdiği görülmektedir. Uzaysal çeşitlilik için bir otokodlayıcı modeli tanıtılmış ve bu model 2x1 iletişim sistemlerinin verici ve alıcı işlemlerini tek bir uçtan uca kodlama yöntemi ile optimize etmektedir. Rayleigh sönümleme kanalı kullanılarak yapılan simülasyon sonuçları, otokodlayıcı tabanlı sistemin BER performansını göstermektedir. Bu sonuçlar, mevcut geleneksel gönderici anten çeşitleme uygulamalarının performansıyla karşılaştırılmıştır. Bu çalışma kapsamında derin öğrenme ile kablosuz iletişim arasındaki önemli bağlantılar vurgulanır ve kablosuz iletişim sistemlerindeki otokodlayıcıların potansiyeli incelenir. Bu tez, derin öğrenme ve kablosuz iletişim arasındaki ilişkinin daha iyi anlaşılmasını sağlar ve kablosuz iletişim sistemlerinin performansını artırmak için otokodlayıcıların kullanımını vurgular. Son bölümde araştırmanın sonuçları özetlenmektedir.
-
ÖgeKanal tümleştirme mekanizmalı dinamik konvolüsyon ile derin öğrenme(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-01-18) Akbaba, Elif Ecem ; Günsel, Bilge ; 504191315 ; Telekomünikasyon MühendisligiDerin öğrenme ağlarında yüksek performans elde edebilmek açısından en önemli işlem, verileri iyi temsil eden özniteliklerin çıkarılabilmesidir. Tez kapsamında, kişi tanılama uygulamasında daha ayırt edici öznitelikler çıkararak performansı arttırmak amacıyla, iki farklı kişi tanılama ağında dinamik konvolüsyonlu omurga ağ mimarisi kullanımı önerilmiş ve dinamik omurga ağ mimarisinin performansa etkileri incelenmiştir. Dinamik omurga mimarisinin gerçeklenmesinde, literatürde bulunan kanal tümleştirme mekanizmalı dinamik konvolüsyon kullanılmıştır. Dinamik omurga mimarisi, literatürde bulunan iki farklı kişi tanılama ağında kullanılarak statik ve dinamik omurga mimarileriyle elde edilen performanslar karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, dinamik omurga ağ mimarisi kullanımının, ayırt ediciliği sınırlı öznitelikler kullanan basit kişi tanılama ağ mimarilerinde performansı önemli ölçüde arttırabileceği raporlanmıştır. Ayırt ediciliği yüksek özniteliklerle detaylı karşılaştırmalar sonucunda eşleme yapan kişi tanılama ağlarında ise dinamik omurga ağ mimarisi kullanımının katkısının sınırlı olduğu görülmüştür.
-
ÖgeKutupsal kodlar ve uydu iletişimindeki başarımı(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-02-02) Aydoğan, Oğuzhan ; Altunbaş, İbrahim ; Pusane, Ali Emre ; 504181327 ; Telekomünikasyon Mühendisli˘giGünden güne yaygınlaşan telsiz iletişim uygulamaları yüksek kapasiteye, yüksek veri hızlarına, daha iyi hata başarımına ve kısıtlı olan frekans bandının verimli kullanımına ihtiyaç duymaktadır. Bu ihtiyaca yanıt verebilmek adına telsiz iletişim teknolojileri de sürekli bir yenilenme ve gelişim sürecine girmektedir. Hata başarımlarının iyileştirilebilmesi için literatürde var olan tekniklerin birlikte kullanımına ek olarak yeni kodlama ve kod çözücü teknikleri de önerilmektedir. 5G teknolojisinde kullanımının ardından, kutupsal (polar) kodlara duyulan ilginin arttığı ve bu alanda yapılan çalışmaların hız kazandığı gözlemlenmektedir. Kutupsal kodlar, ilk olarak katlamalı kodların dış kod olduğu durumda iç kod olarak kullanılması amacıyla tasarlanmasına rağmen tek başına da oldukça iyi hata başarımına sahiptir. İlerleyen süreçte kutupsal kodların ikili ayrık belleksiz kanallarda kanal kapasitesini gerçekleyebileceğinin kuramsal olarak ispatlanmasıyla beraber kutupsal kodlar üzerine yapılan çalışmalar hız kazanmıştır. Kutupsal kodların çözülmesi için kanaat yayılımı (belief propagation, BP), ardışık giderme (successive cancellation, SC) ve listeli ardışık giderme (successive cancellation list, SCL) gibi farklı kod çözücü yapılarından faydalanılmaktadır. Benzer şekilde kutupsal kodların tasarımı için Bhattacharyya parametresi, Monte-Carlo, Gauss yaklaşıklığı (Gaussian approximation), yoğunluk evrimi (density evolution) gibi farklı kod tasarım teknikleri kullanılabilmektedir. Kutupsal kodlar, kanala özgü kodlar olarak tasarlandığı için kutupsal kod tasarımı hata başarımında önemli rol oynamaktadır. Bu tez çalışması kapsamında Monte-Carlo benzetim tabanlı kod tasarımı ve Bhattacharyya parametresi ile kutupsal kod tasarım yöntemleri gerçeklenmiştir. Farklı işaret gürültü oranları için kod tasarımları gerçeklenerek, işaret-gürültü oranı değişiminin kod tasarımına olan etkisi gözlemlenmiştir. Ayrıca literatürde yer alan kanaat yayılımı, ardışık giderme ve listeli ardışık giderme kod çözücü yapıları da detaylı biçimde incelenmiş olup bilgisayar benzetimleri yardımıyla literatürdeki hata başarımları elde edilerek kod çözücü algoritmalarının doğruluğu kanıtlanmıştır. Kanaat yayılımı kod çözücüsüne farklı erken sonlandırma teknikleri eklenerek, erken sonlandırma yöntemlerinin hata başarımı ve yineleme sayısına etkileri gözlemlenmiştir. Gerçeklenen diğer bir kod çözücü olan ardışık giderme kod çözücüsünün kodlayıcı yapısı göz önünde bulundurularak nasıl gerçeklenmesi gerektiği detaylı şekilde incelenmiştir. Ek olarak listeli ardışık giderme kod çözücü yapısı, kod çözme yolları ve örnek ağaç yapıları yardımıyla analiz edilmiştir. Listeli ardışık giderme kod çözücüye ait liste uzunluğunun artışına paralel olarak hata başarımının iyileştiği gözlemlenmiştir. Listeli ardışık giderme kod çözücü yapısı döngüsel artık denetimi (cyclic redundancy check, CRC) desteğiyle gerçeklenmiş ve CRC eklenmesinin hata başarımını iyileştirdiği gözlemlenmiştir. Ayrıca farklı CRC polinomlarının hata başarımı üzerindeki etkisi analiz edilmiş ve aynı dereceye sahip CRC polinomları kullanılması durumunda hata başarımında önemli bir değişikliğe neden olmadığı görülmüştür. Ardından kutupsal kodlarn bir uygulaması olarak uydu iletişiminde kutupsal kod tasarımı ve kullanımı ele alınmıştır. Gölgelemeli Rician kanal modeli yardımıyla farklı gölgeleme seviyeleri için uydu kanalları modellenmiş ve bu kanal modelleri için Monte-Carlo benzetim tabanlı kod tasarımı gerçeklenmiştir. Farklı gölgeleme seviyeleri için uydu kanallarında, uydu kanallarına özgü tasarlanan kodların toplamsal beyaz Gauss gürültülü kanal için tasarlanan kutupsal kodlardan daha iyi hata başarımı sergilediği görülmüştür. Uydu kanallarındaki hata başarımında, kod tasarımı için kullanılan gölgeleme seviyesinin etkisinin sınırlı olduğu görülmüştür. İletişim sisteminde doğrusal olmayan yüksek güçlü kuvvetlendirici kullanılmasının hata başarımına etkilerini incelemek için doğrusal olmayan yüksek güçlü kuvvetlendiricili sisteme özel kod tasarımları gerçeklenmiştir. Yapılan benzetimler sonucunda kutupsal kodların hata başarımlarının uydu kanallarında doğrusal olmayan kuvvetlendirici varlığından etkilenmediği görülmüştür. Kutupsal kodların doğrusal olmayan kuvvetlendiricilerin bozucu etkisine karşı dayanıklı olduğu çıkarımında bulunulmuştur.
-
ÖgeMachine learning based design of gap waveguides(Graduate School, 2022-06-02) Alkaşı, Uğur ; Çayören, Mehmet ; 504181336 ; Telecommunication EngineeringThe development of wireless network technologies and the increasing demand for these technologies encourage engineers to design at higher frequencies. As industry 4.0, autonomous vehicles, space applications such as 5G and starlink require instantaneous high data transfer, there is a popularity towards gigabit and terabit transmission systems. The increasing demand for data transfer has caused the frequency spectrum currently used to be insufficient and a design and research trend towards higher frequencies has emerged. There are different design difficulties at high frequencies. Hardware costs of high frequency systems seem to be a big problem for companies. Low cost and low loss structures should be used for RF components in data transmission. Waveguide and microstrip lines cannot meet the requirements of these systems at high frequencies. According to the researchers, gap waveguide structures will meet these requirements. Gap waveguide-style artificial magnetic conductor structures are difficult to analyze and design, and maxwell solutions in EM Simulators take a lot of time. In general, maxwell solutions take a lot of time, regardless of EM structure. Therefore, researchers benefit from different fields of study such as machine learning for a quick solution. This study has been prepared for this purpose and presents a machine learning-based study for gap waveguide structures. In the first stage of the thesis, existing studies about gap waveguide structures are examined and the history of gap waveguide and its status in the literature are explained. Then, the effects of changes in pin radius, pin height, period and gap height parameters on Mod-1 and Mod-2 frequencies in the dispersion diagram of the unit cell that make up the gap waveguide were analyzed. In order to use the data set in Python Orange program, parametric sweep was made in the CST Studio Suite program. The resulting data has been adapted to the machine learning program. Machine learning algorithms were researched and trial studies were conducted on the Python Orange program. In the second stage of the thesis, firstly, in the Python Orange program, the information of the unit cell's pin radius, pin height, period and gap height parameters are set as the input of the system with this data set machine learning algorithms, Mode-1 and Mode-2 frequencies are taken as the output of the system. In other words, a regression study was conducted between the size parameters of the system and the information of the output parameters. Thus, the stop band frequencies of a unit cell that provides these dimensions of the algorithms in which random size information is entered have been found. In this study, predictions were made with Random Forest, Tree, Gradient Boosting, AdaBoost, kNN, Neural Network and SVM algorithms and regression studies. It was seen that Gradient Boost algorithm for Mode-1 frequency and AdaBoost algorithm for Mode-2 frequency gave the best results. Then, Mod-1 and Mod-2 frequency information was determined as the input of the system, and the pin radius, pin height, period and gap height parameters that make up the unit cell were configured as the output of the system. Thus, a regression study was carried out between the stopband frequency information (Mode-1 and Mode-2 frequencies), which is the input of the system, and the dimension parameters, which are the output. In this way, the size parameters of the unit cell that can best provide the Mode-1 and Mode-2 frequencies randomly entered into the system have been found. In this study, regression studies were performed with Random Forest, Tree, Gradient Boosting, AdaBoost, kNN, Neural Network, SVM, Stochastic Gradient Descent and Linear Regression algorithms. At the end of this study, Gradient Boost gave the best results for pin height and gap height, and Random Forest algorithm gave the best results for pin radius and pin period. In both studies, \%75 of the data set produced by parametric sweep was used to train the algorithms and the remaining \%25 was used to test the algorithms. Then, the algorithm optimization process was carried out by changing the learning rate, method and tree values of the algorithms. First, the kNN algorithm was started by changing the metric system, and then the optimization was made by changing the neighborhood numbers. The effects of these changes were observed by changing the number of trees, learning rate values and method in the Gradient Boosting algorithm. Optimization was made by changing the learning rate and tree values in the Adaboost algorithm, and the number of nodes and layers in the neural network algorithm. Regarding the validation of these studies, firstly, it started with working with dimension parameters as input and Mode-1 and Mode-2 frequencies as output. Then, gap height, pin radius, height and period parameters were obtained as the output of Mod-1 and Mod-2 frequencies as random inputs to the machine learning system. The results obtained in both studies were analyzed in CST Studio Suite and it was observed that the results obtained were similar to the results obtained from machine learning algorithms. In the last stage of Thesis, analysis was made with the full model in the CST Studio Suite program. The data obtained as a result of the analysis supports the study.
-
ÖgeMetamalzeme tabanlı sensörler ve bu sensörlerin mikrodalga algılamada kullanılması(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-01-14) Sili, Güliz ; Yapar Akleman, Funda ; 504181344 ; Telekomünikasyon Mühendisliği ; Telecommunication EngineeringMetamalzemeler doğada bulunmayan ve yapay olarak elde edilen malzemelerdir ve negatif kırılma indeksi, negatif faz hızı gibi özellikleri ile doğadaki malzemelerden ayrılmaktadırlar. Metamalzemelerin elektromanyetik dalga ile etkileşimi incelenmiş ve elektromanyetik dalga yayınımı üzerine çalışmalar yapılmıştır. Bu incelemeler ışığında Ayrık Halka Rezonatörleri (Split Ring Rezonators (SRRs)) ve Tamamlayıcı Ayrık Halka Rezonatörleri (Complimentary Split Ring Rezonator (CSRRs)) keşfedilmiştir. CSRR ve SRR yapılarının yakınlarına yerleştirilen dielektrik malzemelere duyarlı olduğu bilinmektedir. Bu yapılar rezonans frekansında ve elektrik alanının Q faktöründe değişiklikler üreten iyi kurulmuş bir elektrik alanı sergiler ve böylelikle algılama alanında kullanılabilirler. CSRR yapının olumlu taraflarının olması sebebiyle hem SRR hem de CSRR yapılarının iyi bir kararlı frekans yanıtı sağlamasına rağmen tasarımlarda genellikle CSSR tercih edilir. Diyabet günümüzde oldukça sık görülen bir hastalık haline gelmiştir ve diyabet hastası olan kişiler için kan şekeri seviyesinin izlenmesi oldukça önemlidir. Kan şekeri seviyesini ölçmek için kullanılan yöntemlerden biri parmak delmedir ve bu yöntemin ağrılı, invaziv ve enfeksiyon açısından riskli olduğu bilinmektedir. Minimal invaziv olarak bilinen Sürekli Glikoz İzleme (Continuous Glucose Monitoring (CGM)) ise kan şekerini ölçmek için deri altına yerleştirilen sensörleri kullanarak sürekli bir ölçüm sağlar. Ancak bu yöntemin de doğruluk be maliyet gibi bir çok olumsuz tarafı bulunmaktadır. Bu nedenle kan şekerinin takibi için İnvaziv Olmayan (Non- Invazive (NI)) yeni nesil mikrodalga algılama yöntemleri önem kazanmıştır. Bu çalışmada SRR ve CSRR yapıları kullanılarak elde edilen sensörler ile algılama yapılabileceği gösterilmiştir. Öncelikle bir çözeltideki su miktarını algılayan sensör ve kullanılan yöntem incelenmiş ve bu yöntemden yola çıkarak farklı sensörler üzerinde incelemeler yapılmıştır. Kompleks dielektrik geçirgenlikleri farklı olan glikoz karışımları kullanılan CSRR sensörü sayısal olarak modellenmiş ve S11 ve Q faktörü gibi rezonans parametrelerinin değişimi analiz edilmiştir. karmaşık dielektrik geçirgenlikteki değişikliği hesaplamak için MLS (En Küçük Kareler Yöntemi) algoritmasında kullanılmıştır. ayrıca MLS algoritmasında Q faktörlerini dahil etmek yerine iki farklı rezonans frekansında S11 büyüklükleri kullanılmıştır. Son olarak, diyabet durumuyla ilgili kan şekeri düzeylerini tespit etmek için karmaşık dielektrik geçirgenliği ve glikoz konsantrasyonları arasındaki ilişki kullanılır. Son olarak, daha düşük hata başarımı elde etmek için yeni bir sensör önerilmiştir. Benzer bir tasarım prosedürü kullanılmış ancak CSRR yapıları hem şekil hem de boyut olarak yenilenmiştir. Sonuçların gerçeğe yakın olması için sensörler incelenirken deri katmanı da kullanılmıştır.
-
ÖgeMicrowave imaging of breast cancer with contrast agents(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Yıldırım, Sema ; Çayören, Mehmet ; 648935 ; Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim DalıThe prevalence of breast cancer is seen in both sexes worldwide, however, it is the second type of cancer, which is diagnosed especially in women and results with a fatal outcome among cancer types. Breast cancer like other types of cancer manifests itself by changing breast cells for various reasons, firstly spreading to the surrounding cells and then to the tissues in the body. The spread of other cells under the influence of changing breast cells causes malignant tumors to appear. Hence, it is great of importance to control or stop the spread of from breast cells to other cells in the body. For this purpose, early-stage diagnosis studies for breast cancer have been a working area in which researchers showed great interest. In other words, early diagnosis techniques play a key role in determining the course of the disease. In this point, mammography technologies containing ionizing x-ray radiation are most frequently used for the early-stage breast cancer detection. The usage of x-ray radiation can damage to the body tissues. These technologies, which contain x-rays that can ionize tissues, bring along various limitations during measurement due to the prevalence of the disease especially in elderly people. The disadvantages of mammography techniques exhibit the need for new and alternative imaging methods. In recent years, many researchers have worked on breast imaging systems to handle the particular disadvantages of mammography technologies. In this context, the non-ionizing microwave imaging (MWI) method, reducing the risk of patient health, is seen as a more reliable and alternative imaging technology for the early-stage breast cancer detection. The breast imaging with MWI methods is based on the reconstruction of the dielectric permittivity profile of cancerous and healthy breast tissues. After completed the breast reconstruction, the cancerous tissues are diagnosed due to illustrate a higher dielectric permittivity profile than other healthy tissues in the breast. The purpose of these methods is to diagnose and display any cases other than normal that occur in the body. The most important feature of MWI methods is to carry a low-level risk of harm to the patient because of using non-ionizing electromagnetic waves. In addition to this, it can be used in ambulances and many other emergency points for early diagnosis. Notwithstanding all these advantages, the clinical acceptance of MWI methods for breast cancer has not been realized yet. Hence, MWI methods need to improve with new approaches to receive clinical acceptance. The process of imaging or reconstructing the electromagnetic properties of tissues is based on the inverse scattering theory, and there are several quantitative and qualitative imaging methods developed in this area. Benefit from these methods, the positions, shapes, and electromagnetic properties of diseased tissues in the body are obtained in two or three dimensions. The qualitative imaging methods generally give information about the positions and shapes of diseased tissues. The scattered fields from tumors are higher than other normal tissues allows the qualitative imaging methods to be easily applied. While the quantitative imaging methods provide information about the geometric shapes and positions of tumors, as well as numerical information about the dielectric properties. The most widely used the quantitative imaging methods available in the literature are contrast source inversion (CSI) and Newton-based methods. Within the scope of this thesis, all studies have been realized mainly on the solution methods of the inverse scattering problems. In other words, the alternative methods based on enhanced contrast agents are recommended for scatterer objects with different relative dielectric permittivity and magnetic permeability constants, especially for the microwave imaging methods used in breast cancer. The main purpose of these studies is to eliminate the resolution limitation of microwave imaging methods by using dielectric and magnetic contrast agents and to enable the proposed method to be used more efficiently for the diagnose of early-stage breast cancer. All studies can be categorized under three main headings: i) the reconstruction of dielectric permittivity profile based on quasi-Newton method ii) the enhanced-dielectric contrast agents based on the quasi-Newton method for microwave imaging, ii) the enhanced-magnetic contrast agents based on factorization method for microwave imaging. are higher than other normal tissues allows the qualitative imaging methods to be easily applied. While the quantitative imaging methods provide information about the geometric shapes and positions of tumors, as well as numerical information about the dielectric properties. The most widely used the quantitative imaging methods available in the literature are contrast source inversion (CSI) and Newton-based methods. Within the scope of this thesis, all studies have been realized mainly on the solution methods of the inverse scattering problems. In other words, the alternative methods based on enhanced contrast agents are recommended for scatterer objects with different relative dielectric permittivity and magnetic permeability constants, especially for the microwave imaging methods used in breast cancer. The main purpose of these studies is to eliminate the resolution limitation of microwave imaging methods by using dielectric and magnetic contrast agents and to enable the proposed method to be used more efficiently for the diagnose of early-stage breast cancer. All studies can be categorized under three main headings: i) the reconstruction of dielectric permittivity profile based on quasi-Newton method ii) the enhanced-dielectric contrast agents based on the quasi-Newton method for microwave imaging, ii) the enhanced-magnetic contrast agents based on factorization method for microwave imaging. In the second part of the thesis, all studies on the use of dielectric contrast agents for breast cancer have been conducted. Unlike the first part here, the QN-CSI method by using the dielectric contrast agents is explored in more different and realistic cases. Firstly, a canonical breast model is designed using the HFSS electromagnetic 3-D simulation program. The designed breast model consists of structures had different dielectric permittivity and conductivity values, which are lined up from the outermost muscle, skin, glandular breast tissue, and tumor respectively. Firstly, the breast model is simulated to generate the forward scattering solution for two different cases, which are the presence and absence of dielectric contrast agents. After that, the scattered fields from the breast model are collected from different illumination angles and the field difference is calculated by using these two simulation results. The proposed QN-CSI method realizes the inverse scattering solution with this difference dataset and in this manner, the tumorous tissues placed in the breast model are imaged. Within the scope of this section, the image acquisition skill of the proposed method for different status parameters is examined. In this context, all simulations are operated at f = 2GHz, and two spherical tumors with radius of 1cm are located at (x1, y1,z1) = (3cm,4cm,−2cm) and (x2, y2,z2) = (3cm,4cm,2cm). The dielectric permittivity and conductivity constants of the placed tumors are selected as εr = 43 and σ = 1S/m. Later, the values of these dielectric constants are increased up to 37% under the assumption of using contrast agents at the second simulation. After completed these two simulations, the difference dataset is calculated and the tumors are imaged by the QN-CSI method. The fact notwithstanding that this image is not an anatomical breast model, it contains the expected tumorous tissues. At the end of this section, several simulations according to different status parameters are performed by changing the number of plane waves, the radiuses of tumors, and the conductivities of tumors In this chapter, all numerical results are given by comparison with the CSI method. In the third and last part of the thesis, the magnetic contrast agents are carried out instead of the dielectric contrast agents. Similar to the second part, but here, the changing of magnetic permeability constant (µr) depended on the frequency and the effect of an externally applied magnetic field are taken into account. Namely, magnetic nanoparticles(MNPs) are employed for the magnetic contrast enhancement. The different types of MNPs such as superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPIONs), which are most often preferred, are used to detect abnormality in several medical imaging methods. Since the biocompatible SPIONs are functionalized by the effect of the polarized magnetic field externally applied from the outside. While normal tissue cells do not react to the external magnetic fields, the magnetic nanoparticles nonlinearly behave depending on the value of the applied magnetic field. As a result of this, the changing of magnetic contrast is displayed. In this thesis, UWCEM numerical breast phantom repository, which includes several realistic experimental breast models, is used as a database to investigate the enhanced magnetic contrast agents. The phantom repository consists of numerical breast phantoms produced from anatomically realistic magnetic resonance imaging (MRI) for breast cancer detection and treatment applications. Here, the third phantom in ACR class 3, which contains heterogeneously dense fibroglandular breast phantom is selected and embedded into a 3D electromagnetic simulation program adding two tumors with a diameter of 0.5cm located into the model. The relative dielectric permittivity εr = 4 is chosen for the background medium. In the following step, the simulations are performed for two different cases over the 1.91GHz − 2.04GHz frequency band with N = 18 dipole antennas. After both simulations are completed for the given frequency range, the difference between the multi-static response matrices included reflection coefficients are calculated and the inverse problem solution is realized. In this part of the thesis, the factorization method is chosen to reconstruct the breast model. Eventually, the locations and shapes of the tumors are easily determined by the factorization method based on SPIONs contrast agents.
-
ÖgeMoleküler haberleşme sistemlerinde alıcı kestirim yöntemleri(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-03-22) Aslan, Ergin ; Çelebi, M. Ertuğrul ; 504152307 ; Telekomünikasyon MühendisligiNanoteknoloji atomik, moleküler veya makromoleküler seviyelerdeki teknolojilerin incelenmesi, geliştirilmesi ve uygulanması olarak tanımlanır. Nanoteknolojinin temel fonksiyonel birimi nanomakinelerdir. Nanomakineler birkaç nanometreden birkaç mikrometreye kadar değişen boyutlarda olabilen otonom makinelerdir. Nanomakineler algılama, hesaplama, haberleşme ve çalıştırma gibi basit görevleri yapabilen nano ölçekte bileşenlerden oluşmaktadır. Tek bir nanomakine, boyutu ve basit yapısından dolayı sadece sınırlı görevleri yerine getirebilmektedir. Öte yandan, bir kaç nanomakine daha karmaşık görevleri yerine getirebilmek için bir ağ üzerinden iş birliği yapabilir. Bu ağlar nano ağlar olarak adlandırılmaktadır. Nano ağ, nanomakinelerin birbirleri ile haberleşerek iş birliği yaptığı ve bu sayede sağlık ölçümü, akıllı ilaç gönderimi, nano ölçekteki çevrelerde biyolojik ve kimyasal saldırıların tespiti gibi daha karmaşık görevlerin yerine getirilebildiği bir sistemdir. Enerji, sağlık, çevre, gıda ve tekstil gibi birçok kullanım alanına sahip olan nanomakineler, karmaşık görevleri yerine getirebilmek için birbirleri ile haberleşmeye ihtiyaç duymaktadırlar. Nanomakineler için literatürde mekanik, akustik, elektromanyetik ve moleküler haberleşme sistemleri gibi birçok haberleşme sistemi önerilmiştir. Bu sistemlerden çoğu nano ölçekli rejim ile ilgili güç, boyut ve karmaşıklık kısıtlamaları sebebiyle uygulanamaz olarak tanımlanmıştır. Öte yandan moleküler haberleşme nanomakineler için en uygun çözüm olarak öngörülmüştür. Moleküler haberleşme, nanomakinelerin akışkan bir ortamda kimyasal işaretler veya moleküller kullanarak haberleşebildiği bir sistemdir. Moleküler haberleşmede gönderici nanomakine, bilgiyi moleküllere kodlayarak akışkan ortama gönderir. Ortamda yayılan bilgi molekülleri alıcı nanomakine ile etkileşime girer. Alıcı nanomakine bilgi moleküllerini sezerek bilgiyi çözer ve uygulamaya yönelik görevleri yerine getirir. Nanomakineler için iyon işaretleşmesi, aktif taşıma, bakteri tabanlı haberleşme ve difüzyon tabanlı haberleşme gibi çeşitli moleküler haberleşme sistemleri araştırılmıştır. Bu haberleşme sistemlerinden difüzyon tabanlı moleküler haberleşme enerji-verimli bir haberleşme sistemidir. Difüzyon tabanlı moleküler haberleşme, moleküllerin akışkan ortamda difüzyon ile pasif bir şekilde yayıldığı moleküler haberleşme sistemlerinden biridir. Difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemlerinde, moleküllerin rastgele difüzyon yayılımından dolayı, klasik radyo frekansı (RF) tabanlı haberleşmeye göre semboller arası girişim daha fazladır. Bu da haberleşme sisteminin güvenirliğini azaltmaktadır. Bunun yanı sıra, nanomakineler nano ölçekli otonom makineler olduğundan, enerji, boyut, hesaplama kabiliyeti açısından belirli kısıtlamalara sahiptirler. Nanomakinelerin sahip olduğu bu kısıtlamalar ve difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemlerindeki yüksek semboller arası girişimden dolayı, difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemlerinde, güvenilir ve uygulanabilir bir haberleşme için düşük hesaplama karmaşıklığına ve yüksek bit hata oranı performansına sahip alıcı kestirim yöntemleri gerekmektedir. Bu tezde, difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemlerinde model tabanlı ve yapay zeka tabanlı alıcı kestirim yöntemleri araştırılmaktadır. Bu kapsamda, difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemi için literatürde önerilen alıcı kestirim yöntemleri verilmiş, model ve yapay zeka tabanlı alıcı kestirim yöntemleri önerilmiştir. Literatürde önerilen en büyük olabilirlik dizi kestirim yöntemi, göz ardı edilen ISI terimlerinin oluşturduğu DC yanlılık hesaba katılarak değiştirilmiş ve bit hata performansı açısından daha iyi olan Viterbi dal metrikleri elde edilmiştir. Değiştirilmiş Viterbi algoritmasının, literatürde önerilen klasik Viterbi algoritması ile aynı hesaplama karmaşıklığına sahip olduğu gösterilmiştir. Öte yandan, değiştirilmiş Viterbi algoritması, klasik Viterbi algoritmasına göre daha iyi bit hata oranı performansı göstermektedir. Değiştirilmiş Viterbi algoritması önerilen alıcı kestirim yöntemlerinin bit hata oranı performansları için temel ölçüt olarak kullanılmıştır. İşarete bağımlı gözlem gürültüsünün varyansı yerine bu varyansın istatistiksel ortalaması kullanılarak durağan kanallarda geçerli olan Wiener filtre difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemi için bir alıcı kestirim yöntemi olarak önerilmiştir. Durağan ve doğrusal olmayan kanallarda kullanılabilen genişletilmiş Kalman filtre, difüzyon tabanlı moleküler haberleşme için ilk kez bir alıcı kestirim yöntemi olarak önerilmiştir. Literatürde önerilen en az ortalama kareler hatası (MMSE) alıcı kestirim yöntemi, Wiener ve Kalman filtrelerinin bit hata oranı (BER) performansları için temel ölçüt olarak kullanılmıştır. Önerilen alıcı kestirim yöntemlerinin BER performansları ayrıca literatürde önerilen uyarlamalı eşik ve sabit eşik kestirim yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Diğer yandan, hesaplama karmaşıklığı Viterbi algoritmasına göre daha düşük olan genişletilmiş Kalman filtrenin, alıcı ve verici arasındaki uzaklık azalırken yada vericiden gönderilen molekül sayısı yüksekken Viterbi algoritmasından daha iyi BER performansı gösterdiği gözlemlenmiştir. Dahası, genişletilmiş Kalman filtre, Viterbi algoritmasından daha az durum sayısına sahipken bile, Viterbi algoritmasından daha iyi BER performansı göstermiştir. Wiener filtre, uyarlamalı eşik değeri kestirim yönteminden daha iyi BER performansı gösterirken, belirli koşullar altında sabit eşik değeri kestirim yöntemi ile benzer BER performansına sahip olduğu görülmüştür. Wiener filtrenin daha düşük hesaplama karmaşıklığı ile MMSE kestirim yönteminden daha iyi bir BER performansına sahip olduğu gösterilmiştir. Dahası, belirli bir bit süresi için sadece iki uzunluklu sonlu dürtü yanıtlı (finit impulse response, FIR) Wiener filtre yeterli bir BER performansı göstermiştir. Öte yandan, genişletilmiş Kalman filtre, ortalama kare hatasını minimize eden diğer alıcı kestirim yöntemleri MMSE ve Wiener filtreden daha iyi BER performansı göstermiştir. Sonuç olarak, lineer hesaplama karmaşıklığına sahip Wiener filtre ve karesel hesaplama karmaşıklığa sahip Kalman filtre moleküler haberleşme için yüksek BER performansı gösteren alıcı kestirim yöntemleri olarak önerilmiştir. Model tabanlı alıcı kestirim yöntemlerinin bir çoğu alıcıda kanal durum bilgisine (channel state information, CSI) ihtiyaç duymaktadır. Moleküler haberleşme kanalında gözlem gürültüsü vericiden gönderilen işarete istatistiksel olarak bağımlıdır. Bundan dolayı moleküler haberleşme kanalının durumu zamanla değişmektedir ve kanal durum bilgisinin alıcıda kestirimi zordur. Ayrıca, kanal durum bilgisinin alıcıdaki kestiriminin hassasiyeti, model tabanlı alıcı kestirim yöntemlerinin performansını etkileyebilmektedir. Öte yandan, yapay zeka tabanlı alıcı kestirim yöntemleri, alıcıda kanal durum bilgisine (CSI) ihtiyaç duymamakta, sadece alıcıya gelen işareti kullanarak kestirim yapmaktadır. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri alıcıda kanal durum bilgisine ihtiyaç duymadan difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemi için yapay zeka tabanlı alıcı kestirim yöntemi olarak kullanılabilir. Bu tezde, karar ağacı, çok modelli rastgele örnekleme, karar ağacı ormanı ve uyarlamalı takviyeli sınıflandırma makine öğrenmesi algoritmaları difüzyon tabanlı moleküler haberleşme sistemi için önerilmiş ve BER performansları literatürde önerilen sabit eşik kestirim yöntemi ve ileri beslemeli tam bağlantılı yapay sinir ağı alıcı kestirim yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Tek bir karar ağacı kullanıldığı zaman, yapay sinir ağı ve sabit eşik değeri kestirim yöntemlerinin karar ağacı algoritmasından daha iyi BER performansına sahip olduğu görülmüştür. Öte yandan, çok modelli rastgele örnekleme, karar ağacı ormanı ve uyarlamalı takviyeli sınıflandırma gruplama yöntemlerinin yapay sinir ağı ve sabit eşik değeri kestirim yöntemlerinden daha iyi BER performansına sahip olduğu görülmüştür.
-
ÖgeNew combined non-orthogonal multiple access techniques for wireless networks(Graduate School, 2023-03-23) Gavas Üstünbaş, Seda ; Aygölü, Hasan Ümit ; 504172309 ; Telecommunication EngineeringThanks to orthogonal multiple access (OMA) schemes, connectivity is provided to multiple users, different services, or diverse applications by allocating non-overlapping hence orthogonal resource blocks (time, frequency, and code) in today's networks. The orthogonal resource allocation urges the exploitation of higher frequency bands toward visible light to provide wider bandwidths that accommodate the massive connectivity and the tremendous data traffic volume offered by the next-generation mobile networks. As 5G technology becomes available worldwide and 6G technology appears on the horizon, the only characteristic remaining unchanged is the need for the wider bandwidths. However, spectrum as an inherently scarce resource is already inefficiently used and the use of higher frequency bands causes coverage problems even if sensitive coverage planning is accomplished. Hence new techniques enhancing spectral efficiency and enabling hyper-connectivity are required for future networks. Non-orthogonal multiple access (NOMA) constitutes a promising solution for spectral efficiency and hyper-connectivity by allowing multiple users simultaneously to share the same resource block. NOMA benefits from multiplexing the signals from different sources by the nature of the wireless medium, where superposition coding is performed at the transmitter side leading to inter-user interference on purpose. To distinguish the different users at the receiver, successive interference cancellation (SIC) is applied. NOMA can be implemented in both downlink (DL) and uplink (UL). In downlink NOMA (DL-NOMA), a base station (BS) transmits the superposition coded signal to the users, contrary to the uplink NOMA (UL-NOMA), where the information flow is from the users to the BS. Hence, DL-NOMA differs from UL-NOMA in terms of the received superposition coded signal. The received signal is only affected by the respective channel fading coefficient in DL-NOMA. On the other hand, in the UL-NOMA where the signals of users are multiplexed over the air, the received superposition coded signal is not only the weighted sum of users' signals but also includes the respective channel fading coefficients of all users. Therefore adaptive SIC techniques are required to avoid error floor characteristics in the performance curves of UL-NOMA. In this thesis, NOMA has been studied in combination with other emerging technologies such as cooperative communication, full-duplex (FD) technology, cognitive radio (CR), energy harvesting (EH), and transmit diversity to further enhance spectral and energy efficiencies as well as to provide massive connectivity in a fair manner. Cooperative communication provides diversity by creating a virtual antenna array with the help of an intermediate relaying node in the lack of multiple antennas. Higher data rates and diversity gains are obtained, furthermore, coverage can be extended to unserved or underserved areas. CR is another promising solution to the inefficient use of spectrum, where unlicensed (secondary) users (SUs) can access the licensed (primary) users (PUs) band via dynamic spectrum access techniques. In the thesis, a cooperative NOMA (C-NOMA) scheme adopting a cognitive butterfly network design is considered, where far user's transmitter-receiver pair is assumed as PU and the near user's transmitter-receiver pair along with a relay is considered as SU. Butterfly network design involves both UL-NOMA and DL-NOMA transmission steps. Transmission from transmitter to the relay is according to the UL-NOMA principles while relay conveys the superposition coded signal to the receivers according to the DL-NOMA principles. Since the transmitter of each user is close to the receiver of other user while its receiver is near the other user's transmitter, the information from the side short links is also exploited to improve SIC performance. Although UL-NOMA has rarely found a place in the NOMA literature, it is a part of the end-to-end connection between transmitter-receiver pairs in this study and to the best of our knowledge, this is the first study combining UL-NOMA and DL-NOMA in one system configuration to investigate bit error probability (BEP) performance. Since the power allocation is of most importance and has a direct impact on performance, power allocation for both UL-NOMA and DL-NOMA steps of the end-to-end connection is investigated and the end-to-end BEP analyses are provided. A similar C-NOMA scheme adopting cognitive butterfly network design is examined by assuming that the relay has the ability to harvest energy from the radio frequency (RF) signals in the environment as a difference. It is assumed that energy harvesting can be applied by relay according to two energy harvesting architectures namely power splitting and ideal receiver. BEP analyses for both users in each energy harvesting architecture are performed. This study fills another gap in the NOMA literature, since a combination of C-NOMA, EH, and CR has not been investigated in terms of BEP performance yet. For both architectures, the comparisons between reference OMA schemes are also provided for the same energy and spectral efficiency to show their superiority. Although C-NOMA has advantages, cooperation degrades the spectral efficiency, which is the most significant advantage of NOMA, due to the need for an extra time slot. The potential of NOMA can be fulfilled thanks to FD technology providing the ability of simultaneous transmission and reception to relaying node. In the thesis, an UL C-NOMA network adopting FD technology is considered in the presence of a direct link between BS and the far user. It is assumed that there are multiple uniformly distributed near users within a disc seeking the opportunity to access the frequency band and the distance between BS and the far user determines the diameter of the disc. Since NOMA is not effective for more than 2 users, a user pairing strategy is performed to select a near user, which has the ability to work in FD mode. To eliminate the error floor in the performance curves, adaptive decoding order, namely hybrid SIC, is applied and compared to two SIC schemes, namely, channel state information (CSI)-based and quality-of-service (QoS)-based SIC, to show its superiority. CSI-based SIC has been widely studied in the NOMA literature, where decoding order is defined according to the CSIs of the users. In QoS-based SIC, the near user can access the band if the QoS requirement of the far user is ensured, otherwise, OMA is adopted. It is shown by the outage performance curves that hybrid SIC as a combination of CSI-based and QoS-based SIC eliminates the error floor characteristic in UL-NOMA networks and is robust to the self-interference caused by FD mode contrary to the other two SIC schemes. The computational complexity is also investigated and compared to that of the half-duplex NOMA scheme. Instead of the virtual antenna array, multiple antennas can be located at the transmitter to improve capacity and reliability. In this thesis, a transmit diversity scheme, coordinate interleaved orthogonal design (CIOD), is applied to DL-NOMA. CIOD performs an interleaving procedure where coordinates of the modulated signals experience independent channel fading coefficients resulting in modulation diversity. Two cell-edge users are served by two BSs from adjacent cells, hence multiple antenna technique is implemented in a distributed manner. BSs simultaneously transmit desired signals to both users according to the CIOD transmission principle, a $2\times2$ CIOD-NOMA matrix is emerged where the desired signals of users are located at reverse diagonals. BEP analyses are provided for both users. It is shown that full diversity is obtained at full rate for both users and significant coding gains are achieved. Power allocation is also investigated in terms of the tradeoff between fairness and BEP performance. Satisfactory fairness performance is achieved in return for an acceptable BEP degradation. Furthermore, another transmit diversity scheme is studied in the scope of this thesis. A two-stage transmit antenna selection (TAS) scheme where one among multiple antennas is chosen at BS, is investigated for DL-NOMA. The selection is based on the adopted performance criteria, which is chosen as the sum rate maximization in this study. In the first stage, an antenna subset maximizing sum rate is selected. In the second stage, Jain's fairness indices are obtained according to the individual achievable rates of the users and the antenna maximizing the fairness index is selected. With this scheme, the sum rate is maximized while fairness is ensured. Although the sum rate maximization by considering user fairness is significant, a working system requires an acceptable error performance. In NOMA, the users' signals can be distinguished at the receiver side thanks to the differences in their received signal powers. As the power difference between the signals increases, it becomes easier to distinguish them, which improves the SIC performance. Therefore, in this study a power allocation scheme is also considered to fix the difference between power allocation parameters which otherwise tend to be equal with the increasing signal-to-noise ratio (SNR). The power allocation scheme involves the maximization of the sum rate under the constraint of a target data rate for the far user. NOMA is recognized as an enabler for the next generation of mobile networks thanks to allowing massive connectivity and enhancing spectral efficiency and fairness between users. In the scope of this thesis, NOMA has been combined with above-mentioned emerging technologies, and the proposed protocols have been investigated in terms of BEPs and/or outage probabilities to fill the gaps in the NOMA literature.