Örüntü Tabanlı İletişim: Toplanır Beyaz Gauss Gürültü Kanalında Uyarlanabilir Haberleşme İçin Tasarlanmış Tümleşik Kipleme Ve Kodlama Tekniği

Abstract

İletişim kanallarındaki İşaret/Gürültü Oranı’nın (SNR) etkisi ve bant genişliği kullanımındaki sınır, bilginin iletişim kanalındaki iletim verimliliğini düşürür. Uyarlanabilir kipleme yöntemlerini kullanan algısal ve dinamik yapıya sahip Bilişsel Radyo (BR), kullanılan iletişim kanalındaki veriyi kanal verimliliğini arttıracak şekilde farklı modülasyon yöntemleri arasında geçiş yaparak kiplediğinden belirtilen sorun için çözüm olarak literatürde yerini almıştır. Bu çalışmada yeni bir modülasyon ve kodlama yöntemi (Örüntü Tabanlı İletişim - ÖTİ) tasarlanmış, bu yöntemi kullanan ve kavramsal olarak tanımlanan sisteme de Örüntü Tabanlı İletişim Sistemi (ÖTİS) adı verilmiştir. ÖTİS, iletişim işaretleri için en iyi haberleşme işaret formunu oluşturan ve yapay zekâya dayalı alıcı ile kip çözülmesini gerçekleştiren bir yöntem kullanır. Bu çalışmada belirtilen yaklaşım kullanılarak düşük SNR değerlerinde başarıya ulaşılabileceği gösterilmektedir. ÖTİ ile iletişim sinyalleri tanımlandıkları uzayda mümkün olduğunca birbirlerine dik ve ilintisi düşük seçilir. Seçilen bu örüntüler, sözlük adı verilen kümelerde toplanır. Üretilen her sözlük örüntü tanıma katmanı Yapay Sinir Ağı’na (YSA) öğretilir. YSA, çeşitli çevre şartları nedeniyle bozunuma uğramış başlangıç işaret örüntüsünü tanıyarak, bilginin tekrar oluşturulmasını sağlar. Bu çalışmada Toplanır Beyaz Gauss Gürültü kanalında benzetim sonuçları temel alınmış, diğer kanal şartlarında bazı ön testler yapılarak gelecek çalışmalar için altyapı oluşturulmuştur. Sonuç olarak bu çalışma ile belirtilen kanal şartlarında herhangi bir ek modülasyon yöntemine gerek kalmaksızın düşük SNR değerlerinde ve Shannon limiti çevresinde sıfır bit hata oranı ile bilginin transferi sağlandığı gösterilmiştir. Böylece, bu tezde ile uyarlanabilir kipleme yöntemi ÖTİ’yi kullanarak kullanıcı isterlerine bağlı farklı iletişim veri hızı ve gürültü oranlarında çalışabilen, BR tasarımında kullanılmaya aday ÖTİS tanımlanmıştır.

Inefficient utilization of the bandwidth under the spectrum limitations and reduced performance characteristics of the communication lines due to low Signal to Noise Ratio (SNR) are two prominent restrictions that are encountered in data transmission. In this thesis, a new encoding and adaptive modulation technique, Pattern Based Communication (PBC), is proposed. A system, which uses PBC, is defined as Pattern Based Communication System (PBCS) conceptually. PBCS is an adaptive and perceptual communication system proper to use in Cognitive Radio (CR), which is the sustainable solution to above restrictions. The key point of this system is to construct the optimal communication signals, which consist of patterned data that can be recovered by the cognitive receiver, for a successful data transmission even in low SNR. Lowly correlated patterns are chosen in order to form a glossary, for which Artificial Neural Network (ANN) in the receiver is trained offline. The distorted signals in the communication medium are then recovered according to the glossary by the ANN. Additive White Gaussian Noise (AWGN) is selected to define communication medium for this study. Some pre-tests are also performed for the other channel models (i.e. fading channel model etc.) to define the future works. The result is a band efficient signal transmission capability at zero Bit Error Rate (BER) approximating the Shannon boundary even in low SNR values. Finally, this study uses adaptive modulation technique PBC to satisfy the user expectation for different communication channel parameters such as data rate and SNR value.