Telekomünikasyon Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Bu koleksiyon için kalıcı URI

Gözat

Son Başvurular

Şimdi gösteriliyor 1 - 5 / 168
  • Öge
    Neural network based multi-carrier receiver design and doppler estimation
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Yıldırım, Yasin ; Çırpan, Hakan Ali ; Özer, Sedat ; 627200 ; Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği
    Recently, various industry applications have been developed in line with the needs of the society in accordance with the changing lifestyle. Applications such as virtual and augmented reality, remote surgery, fully autonomous systems and holographic reflection will cause various changes in communication systems. Current technology is insufficient to meet the increasing traffic needs demanded by these applications. Also, a reduction in the amount of delay is required for these applications. In this context, communication systems must be updated with new generation techniques. Artificial intelligence is one of the rapidly developing fields of computer science in the past decade. This study includes telecommunication applications of AI discipline. In the first stage of the thesis, the receiver design of single carrier systems has been made with artificial neural network. This section is an introduction for the purpose of interpreting and reasoning the artificial neural network structure in multi-carrier systems. In the second stage of the thesis, artificial neural network based receiver design is focused for multi-carrier wireless communication system. First, a modular unified transmitter structure is designed that combines orthogonal and non-orthogonal multi-carrier systems. Symbols are produced through the modulation matrix at the transmitter. These symbols are then transmitted from the transmitter to the receiver, passing through multi-path wireless channel. 1D CNN, 2D CNN and MLP based architectures are used to detect symbols sent from the transmitter. In this study, 2D CNN architecture was evaluated for the first time. In addition, in previous studies, channel equalization is performed as a preprocess in the receiver, while in this study, detection procedures are performed without channel equalization in the receiver design. Likewise, in the previous studies, after the symbols passed from the channel equalization, they are subjected to coarse detection and given to the neural network. The performances of the algorithms are evaluated on OFDM and GFDM multi carrier systems. The results are compared with classical techniques such as MF, ZF, MMSE. In the third stage of the thesis, Doppler frequency shift, which is an important parameter of the wireless channel and significantly affects the performance of the wireless communication system, has been detected with SCF and artificial neural network without any prior knowledge. Within the scope of the study, it is explained how to estimate the doppler frequency without the need for prior knowledge or signal and it have made blind for the first time in the literature. SCF is used to extract the statistics of the signal, and Regression CNN is used to estimate the parameter with these statistics. The performance of the algorithm is tested with a dataset containing analog modulations and results are shown.
  • Öge
    Yakın alan sayısal kodlu radar sistemi tasarımı ve benzetimi
    ( 2020-05) Akgül, Fatih ; Paker, Selçuk ; 630628 ; Telekomünikasyon Mühendisliği Programı
    Bu tez çalışmasında, tasarımı yapılan radar sistemi için radarın yakın alan çevresinde (yaklaşık 100-200 metre menzilinde) bulunan hedeflerin menzilini tespit edebilmesi amacıyla kullanabileceği sayısal kodlu dalga formu önerilmiştir ve alıcı yapısı oluşturularak işaret işleme algoritması tasarlanmıştır. Tasarımı ve benzetimi yapılacak radar sistemi bir verici, bir alıcı ve bir sinyal işleme yapısından oluşmaktadır. Radar işaret formunun yapısı ve özellikleri, bir radar sisteminin tasarımı ve performansı ile ilgili en önemli etmenlerin başında yer almaktadır. Radar sistemleri, dalga formu olarak sürekli veya darbeli dalga formlarını modülasyonlu veya modülasyonsuz olarak kullanabilmektedir. Radarın performansını arttırmak veya radara yeni yetenekler kazandırmak amacıyla radar dalga formları farklı modülasyon yöntemleri ile modüle edilebilir. Bu kapsamda, dalga formlarına uygulanacak modülasyon teknikleri ise analog ve sayısal olarak sınıflandırılmaktadır. Dalga formu tasarımı gerçekleştirilirken işaret gürültü oranı (SNR: Signal to Noise Ratio) ve menzil çözünürlüğü parametreleri ile birlikte bant genişliği, örnekleme hızı, güç, yan lob seviyeleri gibi gereksinimler ve kısıtlar da dikkate alınır. Bu parametrelerden menzil çözünürlüğü, radarın menzilindeki hedefleri birbirinden ayırt etme kabiliyeti olarak nitelendirilir. Modülasyon tekniklerinden yararlanarak radar dalga formunun bant genişliği arttırılabilir, böylelikle darbenin genişliği azaltılmadan dalga formu için daha iyi bir menzil çözünürlüğü elde edilir. Bu teknikler, analog ve sayısal olmak üzere iki türde olan darbe sıkıştırma teknikleri ile birlikte radar dalga formlarına uygulanabilmektedir. Analog darbe sıkıştırma teknikleri, doğrusal ve doğrusal olmayan frekans modülasyonlu yöntemlerden oluşmaktadır.
  • Öge
    The derivation of dielectrical breast models from MRI images for breast cancer detection
    (Institute of Science And Technology, 2011-06-15) Sap, Duygu ; Akduman, İbrahim ; 504081306 ; Telecommunication Engineering ; Telekomünikasyon Mühendisliği
    In this study, the objective is the investigation of the electrical properties? variations in the breast tissues in order to exhibit the heterogeneity of the breast tissues and the dispersive nature of the dielectric properties across the breast. In line with this purpose, MRI based breast models, which will presumably assist the breast cancer research carried out at microwave frequencies, were constructed. For precise results, several imaging processes such as the application of various smoothing and edge detection filters to the MRI images, which were obtained from Euromed Radiology Centre and Maltepe University, took place and MRI intensity values were transformed into uniform grids of dielectric values by using the MRI intensity histograms. Histograms were utilized in interpreting the tissue distribution of the relevant breast image and Gaussian curves were plotted to perceive the diversity between the two baseline breast tissue types, namely fibroglandular and fatty tissues. Then, the Gaussian mixture model and the basic statistical definitions were used in order to determine the intensity intervals. Afterwards, the intensity intervals computed were matched with the tissue?dependent dielectric intervals, subsequently, the intensity values were mapped to dielectric values, namely, dielectric constants and conductivity values, via piecewise linear interpolation and cubic spline interpolation. The dielectric distributions obtained from both of the approaches are compared and the resulting figures and graphs are illustrated here. Consequently, it is noticed that the piecewise linear interpolation results in a more scattered dielectric value distribution whereas cubic spline interpolation depicts a high contrast between the tissue regions. It is deduced that both of the methods give efficient results and realistic electrical breast models can be obtained from MRI images via these methods.
  • Öge
    Uzaktan algılamada görüntü birleştirme algoritmalarının karşılaştırılması
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013) Akoğuz, Alper ; Pınar Kent, Sedef ; 332881 ; Telekomünikasyon Mühendisli˘gi Programı
    1972'de ilk yeryüzü gözlem uydusu Landsat-1'in hizmet vermeye başlamasından bu yana uydu teknolojileri çok gelişmiş olmasına rağmen optik uzaktan algılamada, fiziksel ve teknolojik limitler sebebiyle, bazı uydu algılayıcıları algılanan bölgenin ve/veya bölgedeki cisimlerin özelliklerinin ön plana çıkmasını (çeşitli spektral bandlarda algılama yaparak) spektral olarak sağlarken, kimi algılayıcılar ise bu ayrışımı mekansal olarak sağlamaktadır.Görüntü birleştirme algoritmaları sayesinde, pankromatik (monokromatik) algılama yapan yüksek mekansal detaya sahip olan görüntüler ile yüksek spektral çözünürlüğe sahip multispektral (elektromanyetik görünür bölge) görüntülerin bilgilerinin birleştirilerek spektral ve mekansal çözünürlüğü yüksek görüntüler elde edilmesi konusunda çeşitli çalışmalar gerçekleştirilmiş olup farklı modeller üzerinden sonuç görüntüleri elde edilmiştir. Elde edilen görüntülerle ilgili esas alınan bu problemin iki boyutlu bir enterpolasyon problemi olarak ele alınmasının gerekliliği ve füzyon dahilinde bağımsız görüntülerde yer alan spektral veya mekansal çözünürlüğün tam anlamıyla sonuç görüntülerine aktarılamaması sorunu yer almaktadır.Yapılan çalışmalarda zaman içerisinde bu görüntülerin başarımı ile ilgili ölçütler de tanımlanmış olup ilgili çalışmada, 1980'lerden günümüze geliştirilmiş bu yapıların uzaktan algılamada görüntü birleştirme üzerine çalışan akademik grupların kabul etmiş olduğu dört ana kategoride incelenmiş olup bu kategoriler: modülasyon bazlı, bileşen değişim, çoklu çözünürlük analizi ve karma yöntemler olarak adlandırılmaktadır.Modülasyon bazlı yöntemde Brovey yöntemi incelenmiş olup, bileşen değişim yönteminde PCA, IHS, Gram-Schmidt yöntemleri ele alınmıştır. Çoklu çözünürlük analizinde frekans bölgesinde süzgeçleme ve Wavelet yöntemleri ifade edilmiş; karma yöntemlerde ise bileşen değişim yöntemleri olan IHS ve PCA ile Wavelet birlikte kullanılarak görüntü birleştirme gerçekleştirilmiştir.Detaylı olarak gösterilen bu yapıların görüntü birleştirme topluluğunun kabul etmiş olduğu kalite değerlendirme yöntemleri üzerinden karşılaştırmalı analizi yapılmış olup İstanbul Teknik Üniversitesi içerisinde kurulmuş olan Türkiye'nin ilk uydu yer istasyonu olan Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Uygulama Araştırma Merkezi (UHUZAM) bünyesinde algılanan SPOT 4 uydu görüntülerinin birleştirilmesi ile ilgili olarak araştırmalarda ve çalışmalarda kullanılabilecek alternatif bir model amaçlanmaktadır.
  • Öge
    Sparse linear microwave imaging with alternating direction method of multipliers
    (Institute of Science And Technology, 2020-05-03) Bereketoğlu, Cihan ; Çayören, Mehmet ; 504171308 ; Telecommunication Engineering ; Telekomünikasyon Mühendisliği
    Electromagnetic inverse scattering problems aim to get information about unattainable physical medias such as their shape, location, dielectric constant, magnetic permeability, conductivity. This has application in many areas like biomedical diagnosis, subsurface imaging etc. One of the most attractive property of microwave imaging is the microwave frequencies are not harmful for human health and can be alternative for many current imaging systems. The inverse problem is ill-posed and nonlinear. To overcome nonlinearity either optimization methods used or linearization is done under certain assumptions. For the ill-posed nature of the inverse problems regularization techniques is used to approach the solution. There are so many studies to increase accuracy of the microwave imaging algorithms. One of them is using sparsity of the unknown image as a prior knowledge. If most of the components of a matrix or a signal are zero it is sparse. In microwave imaging the unknown can be inherently sparse or some sparsifying techniques such as total variations or wavelet transforms can be used to make it sparse. To be able use sparsity, inspiring from compressing sensing the $l_1$ norm regularization is used. The solution of $l_1$ norm regularization problem is not analytical and optimization algorithms are used to solve it. We linearize the nonlinear microwave imaging problem with Born approximation and discrete in a way to gather all scattering data information coming from all incoming waves and frequencies in a single equation. In this linear form the equation becomes appropriate for applying sparse regularization. Although BA is used the imaging of non-weak targets up to some degree were possible but only shape and location of the targets can be retrieved. The detection of electrical properties of this targets are not possible with BA and our discretization and it is not in scope of this thesis. We invesigate ADMM algorithm which is well developed for different type of convex optimization problems. We study ADMM algorithm in chapter $2$ with it's application, convergence properties and complex version for the complex valued microwave imaging applications. The adoption of the proposed microwave imaging equation with $l_1$ norm regularization is done according to ADMM algorithm. For numerical evaluation CST simulation data for various shape of non-weak dielectrics and experimental data of various non-weak targets were used. Performance of proposed method is tested against noise, using less number of measurements and compared with classical inversion technique TSVD. The results show us the proposed method superior to TSVD in noiseless, noisy and using less number of measurement cases. The ADMM method give quality reconstructions in a few iterations so the the inversion is very efficient.